ivdon3@bk.ru
Отклонение лесозаготовительной техники от заданного маршрута приводит к экологическим, правовым и экономическим проблемам, таким как повреждение почвы, уничтожение деревьев и штрафы. Автономные системы корректировки маршрутов необходимы для решения этих проблем. Целью данного исследования является разработка системы обнаружения отклонений и расчета траектории для возврата на заданный маршрут. Система определяет текущее местоположение техники с использованием датчиков глобального позиционирования и инерциального измерительного устройства. Фильтр Калмана обеспечивает точность позиционирования, а алгоритм A* и методы сглаживания траектории используются для вычисления эффективных маршрутов с учетом препятствий и радиусов поворота. Предложенное решение эффективно обнаруживает отклонения и вычисляет траекторию для возврата на маршрут.
Ключевые слова: детектирование отклонений, корректировка маршрута, мобильное приложение, фильтр Калмана, лесосечные работы
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
В статье рассматриваются вопросы имитационного моделирования процессов перемешивания волокнистых материалов с использованием Марковских процессов. Правильное сочетание и перераспределение компонентов в двухкомпонентной смеси существенно влияет на их физические свойства, а разработанная модель дает возможность оптимизировать этот процесс. Авторами предложен алгоритм моделирования переходов между состояниями смеси, основанный на Марковских процессах.
Ключевые слова: моделирование, имитация, смесь, перемешивание, волокнистые материалы
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
В статье рассматриваются перспективы и вызовы интеграции облачных, туманных и граничных вычислений в условиях цифровой трансформации. Проведённый анализ показывает, что сочетание этих технологий позволяет оптимизировать обработку больших объёмов данных, повысить адаптивность систем и обеспечить информационную безопасность. Особое внимание уделено гибридным архитектурам, объединяющим преимущества централизованных и децентрализованных подходов. Рассматриваются практические аспекты, такие как использование симулятора ENIGMA для моделирования масштабируемых инфраструктур и архитектуры EC-CC для интеллектуальных энергосетей и IoT. Отдельно подчёркивается роль специализированных фреймворков в оптимизации маршрутизации и повышении надёжности инфраструктуры. Интеграция технологий способствует развитию ключевых отраслей, включая энергетику, медицину и Интернет вещей, несмотря на вызовы, связанные с обеспечением безопасности данных.
Ключевые слова: облачные вычисления, туманные вычисления, граничные вычисления, гибридные архитектуры, Интернет вещей, цифровая трансформация, большие данные, децентрализованные системы, интеграция вычислений, распределённые вычисления, безопасность данных
В работе произведен анализ существующих в мире эффективных технологий повторной переработки и утилизации отходов. Рассмотрены различные подходы в международной практике переработки отходов производства и потребления. Дана оценка возможностей использования эффективных технологий повторной переработки и утилизации отходов и необходимых затрат для их реализации применительно к условиям промышленного предприятия. Рассмотрены виды и объемов отходов, способных к повторной переработке и утилизируемых безвозвратно для которых рассчитаны параметры углеродного следа по модели управления материалами и сокращения отходов. Осуществлен статистический регрессионный анализ данных производства, переработки, захоронения и сжигания отходов полиэтилена, твердых бытовых отходов и бумаги. Определены принципы построения системы снижения техногенных рисков и управления отходами производства и потребления.
Ключевые слова: переработка отходов; утилизация отходов; углеродный след; методы расчета углеродного следа; система управления техногенными рисками; опасные факторы воздействия; управление отходами производства
2.1.10 - Экологическая безопасность строительства и городского хозяйства , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
В работе проведен анализ существующих технологий трехмерной печати в контексте применения в строительстве. Рассмотрен опыт применения 3D-печати в коммерческих проектах. Обобщены научные исследования по совершенствованию различных технологий. Выявлены перспективные для строительства технологии 3D-печати – проволочно-дуговое и ультразвуковое аддитивное производство.
Ключевые слова: Трехмерная печать, 3D печать, строительство, аддитивные технологии
2.1.1 - Строительные конструкции, здания и сооружения , 2.1.7 - Технология и организация строительства
В данной статье рассматриваются основные концепции и практические аспекты программирования с использованием модели акторов на платформе Akka. Акторная модель представляет собой мощный инструмент для создания параллельных и распределённых систем, обеспечивая высокую производительность, отказоустойчивость и масштабируемость. В статье подробно описываются основные принципы работы акторов, их жизненный цикл, механизмы обмена сообщениями, а также приводятся примеры реализации типичных паттернов, таких как Master/Worker и Proxy. Особое внимание уделяется вопросам кластеризации и удалённого взаимодействия акторов, что делает статью полезной для разработчиков, работающих над распределёнными системами.
Ключевые слова: акторная модель, akka, параллельное программирование, распределённые системы, обмен сообщениями, кластеризация, отказоустойчивость, жизненный цикл актора, паттерны программирования, мастер-воркер, прокси-актор, синхронизация, асинхронность
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
Данная статья посвящена сравнительному анализу устойчивости нейронных сетей архитектуры ResNet18 и ResNet50 к состязательным атакам на обучающие множества. Рассмотрен вопрос важности обеспечения безопасности обучающих множеств с учетом роста сфер применения искусственного интеллекта. Описан процесс проведения состязательной атаки на примере задачи распознавания животных. Проанализированы результаты двух экспериментов. Целью первого эксперимента стало выявление зависимости числа эпох, необходимых для успешного совершения состязательной атаки на обучающее множество, от версии нейронной сети архитектуры ResNet на примере ResNet18 и ResNet50. Целью второго эксперимента стало получение ответа на вопрос: на сколько успешны атаки на одну нейронную сеть с помощью модифицированных изображений второй нейронной сетью. Анализ результатов экспериментов показал, что ResNet50 более стоек к состязательным атакам, но дальнейшее совершенствование все же необходимо.
Ключевые слова: искусственный интеллект, компьютерное зрение, ResNet, ResNet18, ResNet50, состязательные атаки, обучающее множество, безопасность обучающего множества, нейронные сети, сравнительный анализ
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.6 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность
Данная статья посвящена сравнительному анализу методов извлечения из текстов знаний, используемых для построения онтологий. Обозреваются разнообразные подходы извлечения, такие как лексические, статистические, методы машинного обучения и глубокого обучения, а также онтологически ориентированные методы. В результате исследования сформулированы рекомендации по выбору наиболее эффективных методов в зависимости от специфики задачи и типа обрабатываемых данных.
Ключевые слова: онтология, извлечение знаний, классификация текстов, именованные сущности, машинное обучение, семантический анализ, модель
В статье анализируются традиционные и гибкие методологии управления проектами, их ключевые особенности, достоинства и ограничения. Традиционные методологии, такие как водопадная модель и метод критического пути (англ. Critical Path Method- CPM), ориентированы на последовательное планирование, которое подходит для проектов с фиксированными требованиями. Гибкие методологии – гибкая разработка программного обеспечения (англ. Agile Software Development - Agile), метод скрам (англ. Scrum) предлагают высокую адаптивность, что важно для проектов с частыми изменениями. Авторы сравнивают условия применения обоих подходов и описывают критерии выбора методологии в зависимости от типа и динамики проекта. Статья полезна как для практиков, так и для исследователей в сфере управления проектами.
Ключевые слова: управление проектами, методология управления проектами, каскадная модель, метод критического пути, метод оценки и анализа программ, гибкая разработка программного обеспечения, метод критического пути
В статье представлен обзор существующих технических решений, рассмотренный с точки зрения двух подходов: полная замена электролизной установки на современный аналог; замена только измерительной части системы. По результатам обзора существующих технических решений сделан вывод о том, что покупка и замена целой электролизной установки или программно-измерительной части является экономически не выгодной и для Березовской ГРЭС можно реализовать собственную систему управления установками СЭУ-20 с использованием современных программно-технических средств автоматизации российского производства, но при этом собственная разработка принесет значительный экономический эффект из-за меньшей стоимости по сравнению с зарубежными аналогами. Для проектируемой системы управления технологическим процессом выбрано необходимое оборудование. Рассчитано время реакции системы при аварийной ситуации. Разработаны электрическая структурная и функциональная схемы автоматизации электролизной установки СЭУ-20. Разработан интерфейс АРМ оператора и произведено моделирование разработанной программы с отработкой различных ситуаций.
Ключевые слова: электролизная установка, импортозамещение, удаленный контроль, удаленное управление, программирование ПЛК, АРМ-оператора
2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
Современные интеллектуальные системы управления (ИСУ) представляют собой сложные программно-аппаратные комплексы, которые используют методы искусственного интеллекта, машинного обучения и обработки больших данных для автоматизации процессов принятия решений. В статье рассматриваются основные средства и технологии, применяемые при разработке ИСУ, такие, как нейронные сети, алгоритмы глубокого обучения, экспертные системы и системы поддержки принятия решений. Особое внимание уделяется роли облачных вычислений, интернета вещей и киберфизических систем в повышении эффективности интеллектуальных систем управления. Проанализированы перспективы развития данной области, а также вызовы, связанные с безопасностью данных и интерпретируемостью моделей. Приводятся примеры успешного внедрения ИСУ в промышленности, медицине и городском управлении.
Ключевые слова: интеллектуальные системы управления, искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сети, большие данные, интернет вещей, киберфизические системы, глубокое обучение, экспертные системы, автоматизация
1.2.1 - Искусственный интеллект и машинное обучение , 1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
Распределенные системы хранения данных (РСХД) являются многопараметрическими сложно настраиваемыми системами. Отказоустойчивость и надежность хранения данных РСХД обеспечиваются набором различных методов, которые должны быть эффективны не только по отдельности, но и быть хорошо согласованы между собой внутри системы хранения. В настоящее время создаются новые методы обеспечения отказоустойчивости и надежности, которые могут быть использованы в РСХД. Для оценки эффективности применения таких методов удобно использовать программные средства, моделирующие работу РСХД. Цель данной работы заключается в изучении существующих программных симуляторов РСХД для оценки потенциала использования их в моделировании отказоустойчивости и надежности хранения данных. Проведен сравнительный анализ нескольких симуляторов, которые имеют широкий набор реализуемых функций и описаны в рецензируемых публикациях. На основе анализа построена обобщенная структурная схема симулятора РСХД и сделан вывод о необходимости разработки нового симулятора в виде программного средства с открытым исходным кодом, архитектура которого рассчитана на его расширение в том числе сторонними разработчиками. Такой симулятор позволит тестировать новые разработки в области технологий повышения отказоустойчивости. В работе сформирован ряд базовых требований к реализации и функционалу, сформулированы основные рассчитываемые метрики.
Ключевые слова: системы хранения данных, отказоустойчивость, коды стирания, программный симулятор, надежность, имитационная модель
В статье рассматривается акторная модель, реализованная в языке программирования Elixir, который является наследником языка Erlang. Акторная модель представляет собой подход к параллельному программированию, где независимые объекты, называемые акторами, взаимодействуют друг с другом посредством асинхронных сообщений. В статье подробно описаны основные концепции Elixir, такие как сопоставление с образцом, неизменяемость данных, типы и коллекции, а также механизмы работы с акторами. Особое внимание уделено практическим аспектам создания и управления акторами, их взаимодействию и поддержанию состояния. Статья будет полезна исследователям и разработчикам, интересующимся параллельным программированием и функциональными языками.
Ключевые слова: акторная модель, elixir, параллельное программирование, сопоставление с образцом, неизменяемость данных, процессы, сообщения, почтовый ящик, состояние, рекурсия, асинхронность, распределённые системы, функциональное программирование, отказоустойчивость
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
Аннотация: Целью данной статьи является создание модели сверточной нейронной сети идентификации и прогнозирования аудио-дипфейков путем классификации голосового контента с применением алгоритмов глубокого машинного обучения, библиотек языка программирования «python». Наборы данных аудиоконтента являются базовыми для процесса обучения нейронной сети и представлены мел-спектрограммами. Обработка графических изображений аудиосигнала в формате тепловой карты формируют базу знаний сверточной нейронной сети. Результаты визуализации мел-спектрограмм в соотношении величины измерения частоты звука и мела определяют ключевые характеристики аудиосигнала и обеспечивают процедуру сравнения между реальным голосом и искусственной речью. Современные синтезаторы речи используют комплексную подборку и ведут формирование синтетической речи на основании записи голоса человека и языковой модели. Отметим значимость мел-спектрограмм, в том числе, для моделей синтезации речи, где данный вид спектрограмм используется для записи тембра голоса и кодировки оригинальной речи говорящего. Сверточные нейронные сети позволяют автоматизировать обработку мел-спектрограмм и выполнить классификацию голосового контента: оригинальный или фейковый. Проведенные эксперименты на тестовых голосовых наборах доказали успешность обучения и применения сверточных нейронных сетей, использующих изображения мел-кепстральных коэффициентов MFCC, для классификации и исследования аудио контента, и применения данного вида нейронных сетей в области информационной безопасности для выявления аудио дипфейков.
Ключевые слова: нейронные сети, выявление голосовых дипфейков, информационная безопасность, модели синтезирования речи, глубокое машинное обучение, категориальная кросс-энтропия, функция потерь, алгоритмы выявления голосовых дипфейков, сверточные нейронные сети
2.3.5 - Математическое и программное обеспечение вычислительных систем, комплексов и компьютерных сетей , 2.3.6 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность
Переход от планового технического обслуживания и ремонта оборудования к обслуживанию по его фактическому техническому состоянию требует применения новых методов анализа данных на основе машинного обучения. Современные системы сбора данных такие как роботизированные беспилотные комплексы позволяют формировать большие объемы графических данных в различных спектрах. Увеличение объема данных приводит к задаче автоматизации их обработки и анализа для идентификации дефектов высоковольтного оборудования. В данной статье проведен анализ особенностей применения алгоритмов компьютерного зрения для изображений высоковольтного оборудования электрических станций и подстанций в инфракрасном спектре и представлен метод их анализа, который может быть применен при создании интеллектуальных систем поддержки принятия решений в области технической диагностики оборудования. Предложенный метод использует как детерминированные алгоритмы, так и машинное обучение. Классические алгоритмы компьютерного зрения применены для предварительной обработки данных с целью выделения значимых признаков, а модели на основе машинного обучения без учителя используются для распознавания графических образов оборудования в оптимизированном по информативности пространстве признаков. Сегментация изображения с помощью алгоритма пространственной кластеризации на основе плотности распределения значений с учетом выбросов позволяет обнаруживать и группировать фрагменты изображения со статистически близкими распределениями ориентаций линий. Такие фрагменты характеризуют определенные конструктивные элементы оборудования. В статье описан алгоритм, реализующий предложенный метод на примере решения задачи детектирования дефектов трансформаторов тока, и представлена визуализация его промежуточных шагов.
Ключевые слова: высоковольтное оборудование, техническая диагностика, трансформатор тока, дефект, тепловизионный контроль, машинное обучение, компьютерное зрение, кластеризация, сегментация
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами