Аннотация: Для проектирования крыла воздушного судна требуются алгоритмы для определения геометрических параметров спроектированной несущей поверхности с целью обеспечения необходимых значений интегральных расчетных параметров, значительно виляющих на летно-технические характеристики. В данной работе исследованы методы создания метамоделей для задач аэродинамики на основе аппроксимации данных численных экспериментов. Применение этих методов существенно сокращает время, затрачиваемое на поиск оптимальных геометрических характеристик крыла, минуя длительные экспериментальные исследования по изучению влияния геометрических параметров на силовые характеристики рассматриваемой несущей поверхности. Процесс разработки летательного аппарата состоит из нескольких этапов, наиболее важным из которых является предварительное проектирование, на этапе которого принимается решение о жизнеспособности проекта разработки самолета. Первым этапом разрабатывается вариант геометрии летательного аппарата, опираясь на экспертный опыт, затем проводится расчёт основных аэродинамических параметров конфигурации с учётом различных условий полёта с использованием программных инструментов и инженерных методов. Экспериментальные данные, полученные в результате испытаний модели летательного аппарата в аэродинамической трубе, являются одним из важных источников информации об аэродинамических свойствах. Третий этап заключается в детальном анализе полученных летных характеристик летательного аппарата. В настоящее время авиационная промышленность нуждается в переходе к новому технологическому подходу, основанному на использовании программного обеспечения для автоматизированного оптимального проектирования аэродинамики самолётов с учётом их конструктивных особенностей и ограничений. Параметрическое моделирование в специализированных системах автоматизированного проектирования позволяет ускорить процесс генерации технических предложений. Принятие проектных решений - важный этап, цель которого - выбрать один из возможных вариантов значений параметров геометрической модели. Этот выбор, как правило, является компромиссом, так как каждый вариант имеет свои преимущества и недостатки. В данной работе разработан метод построения суррогатной модели на базе интерполяционного метода кригинга. Предложенная модель позволяет анализировать сложные многопараметрические задачи аэродинамики. На примере задачи двумерного течения вокруг аэродинамического профиля были найдены нелинейные связи основных аэродинамических

Аннотация: В статье рассматриваются возможности рационального применения искусственного интеллекта в бизнеспроцессах управления проектами для банковской отрасли, предлагается концептуальный подход к рациональному применению искусственного интеллекта, который включает в себя подпроцессы анализа, планирования, выполнения и контроля ИТ проектов. Основная цель статьи — провести исследование применения текущих инструментов искусственного интеллекта (далее – ИИ) в банковской отрасли для управления проектами, определить основные риски с точки зрения применения искусственного интеллекта, а также аргументировать целесообразность и необходимость улучшения контроля над этим процессом. Представлены перспективы использования алгоритмов искусственного интеллекта и улучшения цифровизации крупных банков.

Аннотация: В статье рассматривается проблема анализа изменений в функциях программного обеспечения вследствие изменений типов данных и предлагается метод статического анализа исходного кода, направленный на её решение. Разработанный метод основывается на обходе абстрактного синтаксического дерева исходного кода на языке программирования C++. Также предложены подходы для применения данного метода в процессах разработки, которые опираются на гибкие методологии.

Аннотация: В статье рассматривается оригинальный подход к кластеризации одномерных потоковых данных, опирающийся на принципы кластеризации на основании плотности распределения данных в пространстве признаков. Это позволяет работать в условиях информационного шума с целью отсечения выбросов и неинформативных аномальных данных. Для реализации данного подхода был разработан алгоритм, состоящий из нескольких функциональных блоков и предполагающий поиск одномерных границ кластеров, который эффективно использует информацию о появлении новых кластеров, сохраняя только значимые элементы данных, что положительно сказывается на требованиях к вычислительным ресурсам. Для дальнейшего повышения эффективности предложенного алгоритма применен подход адаптивного разбиения данных из входного потока на фреймы различного размера с последующей обработкой на основании эвристического подхода, учитывающего особенности одномерного пространства признаков и накопительный характер информации о наличии кластеров. Результирующий алгоритм демонстрирует высокую эффективность по скорости обработки данных и используемой памяти. Его вычислительная сложность стремится к линейной с течением времени, то есть к O(n). Также авторам удалось достичь высоких показателей качества кластеризации, оцениваемых по критериям компактности и разделимости кластеров, являющихся универсальными для любых алгоритмов кластеризации на основе плотности распределения данных в пространстве признаков. Перечисленные преимущества подтверждены при помощи эксперимента над 20 наборами тестовых данных, результаты которого также приведены в рамках данной работы. Представленный алгоритм является одним из немногих алгоритмов кластеризации потоковых данных способных работать в условиях информационного шума, и при этом, оптимизированных для работы с одномерными данными. По отдельности каждая из задач кластеризации потоковых данных и кластеризации одномерных данных рассматриваются научным сообществом довольно давно, однако, их совокупность остается без должного внимания, несмотря на очевидную пользу, например, для решения задач поиска устойчивых состояний или очистки от аномальных и шумовых значений при анализе одномерных сигналов, показаний датчиков и т.п.

Аннотация: В данной работе рассматривается подход к улучшению качества прогнозирования Extreme Learning Machine (ELM) с помощью генетического алгоритма, реализующего процесс эволюции для функций активации нейронов в скрытом слое модели. Для выбора наилучшего кандидата в процессе селекции учитывается как его вычислительная сложность, так и качество результатов, получаемых с его использованием. Для апробации предложенного подхода рассматривается 4 разных набора данных, используемых для оценки качества различных моделей при решении задач классификации и регрессии. Результаты экспериментальных исследований подтверждают, что с функциями активации, полученными с помощью генетического алгоритма Gene Expression Programming (GEP), модель ELM показывает более качественные результаты, чем с применением классических функций активации, используемых для решения подобных задач.

Аннотация: В работе представлены результаты исследований в области доверенного проектирования вычислительных систем и их элементов. Рассматривается задача применения физически неклонируемых функций для защиты от нелегального копирования интегральных микросхем, которые используются в информационно-вычислительных системах различного назначения. Решается проблема создания универсальных программно-аппаратных средств для исследования физически неклонируемых функций в базисе программируемых логических интегральных схем, за счет которых принципиально меняется подход к практической реализации защитных средств путем введения программной надстройки для корректного определения идентификаторов элементов цифровых устройств вычислительной техники. В качестве объекта исследования выбрана физически неклонируемая функция типа арбитр. Предложена оригинальная архитектура системы и рассмотрена реализация сложных функциональных блоков, которые составляют основу этой системы. Разработано унифицированное программно-аппаратное решение для сбора и анализа данных с целью нахождения уникальных идентификаторов интегральных микросхем. Рассмотрен формат команд для взаимодействия аппаратной и программной частей разработанных средств. Подробно описана аппаратная часть системы, включая интерфейсы и графы переходов конечных автоматов сложных функциональных блоков. Отражены возможные нюансы, которые необходимо учитывать при проектировании. Разработано программное решение, с помощью которого осуществляется сбор, анализ и сохранение результатов в текстовом виде согласно заданному формату. Описаны алгоритмы основных режимов работы данного программного обеспечения. Приведены примеры использования системы для поиска эталонных значений идентификаторов.