19 Сентября 2020 г. Нечетная неделя

Проекты ИКНТ

Rand Model Designer - высокопроизводительная среда для создания и отладки интерактивных многокомпонентных имитационных моделей сложных динамических систем

Система моделирования Rand Model Designer позволяет быстро создавать модели многокомпонентных непрерывных, дискретных и гибридных (непрерывно-дискретных) систем. Входной язык основан на объектно-ориентированной парадигме языка UML и не предъявляет никаких требований к знаниям по программированию: используются интуитивно понятные общепринятые формы для описания математических зависимостей и визуальные диаграммы для описания структуры и качественных изменений поведения моделируемой системы. Библиотеки типовых компонентов (библиотеки классов) для конкретной прикладной области могут создаваться с помощью того же входного языка моделирования.

САЙТ

Команда проекта: проф. Карпов Ю.Г., проф. Сениченков Ю.Б., Проф. Колесов Ю.Б., выпускники Высшей школы программной инженериии А.В. Борщев, А.А. Исаков.

Полярные коды

Полярные подкоды (с динамическими замороженными символами)

П.В. Трифоновым, В.Д. Милославской и Г.А, Трофимюком было предложено обобщение конструкции полярных кодов. Вместо того, чтобы передавать 0 по некоторым синтетическим подканалам, как в классической конструкции Арикана, было предложено передавать взвешенную сумму некоторых символов, передаваемых по другим подканалам. Конкретные весовые коэффициенты выбираются так, чтобы получаемый код имел хорошие дистантные свойства. Построенные таким образом коды демонстрируют значительно большую корректирующую способность по сравнению с известными LDPC и турбо-кодами.

Последовательное декодирование полярных кодов

В.Д. Милославской и П.В. Трифоновым был предложен алгоритм последовательного декодирования полярных кодов. В отличие от предложенных другими исследователями алгоритмов списочного декодирования, предложенный подход исключает выполнение значительной доли бесполезных вычислений.  За счет этого сложность декодирования оказывается меньше, а корректирующая способность - лучше, чем у LDPC и турбо-кодов с сопоставимыми параметрами. Данный подход допускает обобщение на случай полярных кодов с произвольными ядрами, а также коротких кодов Рида-Соломона. Методы дальнейшего снижения сложности данного метода декодирования были разработаны Г. Трофимюком и Н. Якубой.

Полярные коды с большими ядрами

Полярные коды с большими ядрами обеспечивают намного лучшее масштабирование корректирующей способности в зависимости от длины кода по сравнению с классическими полярными кодами с ядром Арикана. Однако до недавнего времени отсутствовали простые алгоритмы декодирования таких кодов. Г.А. Трофимюком и П.В. Трифоновым был предложен оконный алгоритм, обеспечивающий быстрое декодирование полярных кодов с ядрами размерности 2m, а также семейство ядер, для которых этот алгоритм оказывается особо эффективным. В результате при списочном декодировании полярные подкоды с большими ядрами демонстрируют лучшую корректирующую способность по сравнению с аналогичными кодами с ядром Арикана с той же сложностью декодирования. В некоторых случаях обеспечивается одновременно меньшая сложность и лучшая корректирующая способность по сравнению с кодами, основанными на ядре Арикана.

САЙТ

Руководитель проекта

Развитие теории и практики применения кибер-физических систем в управлении комплексными иерархическими производственными системами в условиях неопределенности

Проект посвящен развитию перспективного научного направления – теории и практики применения кибер-физических систем (КФС), рассматриваемых как новая информационно-технологическая парадигма, объединяющая ключевые тренды развития сквозных информационных и информационно-прикладных технологий с физическим миром с целью расширения его возможности с помощью вычислений, коммуникаций и управления.

В проекте развивается подход к построению КФС как «глубоко интегрированной» технологической платформе, объединяющей группу «прорывных» технологий – интеллектуализации, иерархической сетевой самоорганизации, самообучения и развития, синергетический эффект от объединения которых дает системам управления новые функциональные возможности в решении широкого класса прикладных задач, и в частности – задач управления плохо формализуемыми объектами, процессами, явлениями в условиях неопределенности. В качестве одной из таких прикладных задач в проекте решается задача управления классом промышленных систем в условиях неопределенности факторов влияния на зарождение и развитие быстроразвивающихся нештатных – предаварийных и аварийных ситуаций, требующих быстрого принятия оперативных управляющих решений по критериям многоцелевой (многокритериальной) оптимизации.

Одним из важных принципов предлагаемого подхода к формированию концепции КФС в проекте, является концепцию когнитивного конструктивизма, объясняющая механизмы и определяющая возможность реализации стратегии управления в условиях неопределенности на основе знаний классов сценариев нештатных ситуаций. Принцип когнитивного конструктивизма в теории управления как управления, основанного на знаниях, представляется ключевым в формировании  когнитивных процессов  извлечения и формирования онтологических структур знаний путем конструирования специальных когнитивных структур (моделей).

Практическим результатом проекта является применение принципов и моделей такой технологической платформы для решения класса задач промышленной автоматизации и управления, связанных с управлением трудно формализуемых процессов и явлений – а именно раннего обнаружения, распознавания, прогнозирования и оперативного реагирования (принятия оперативных оптимальных управляющих решений) в условиях существенной неопределенности возникновения и развития быстропротекающих нештатных – предаварийных и аварийных ситуаций.

Возможности практического применения иллюстрируются примерами применения разработанных методов и моделей и математико- программного обеспечения для решения отдельных практических задач технической диагностики и прогнозирования состояния промышленных систем.

Руководитель проекта

Шкодырев Вячеслав Петрович

Разработка высокопроизводительных архитектур встраиваемых микроконтроллеров с аппаратной поддержкой нечеткой обработки информации

Аппаратная реализация интеллектуальных систем

В рамках данного направления коллективом сотрудников и студентов МНОЦ «ВС АиВТ» разработан высокоскоростной вычислитель нечетких логических функций, интегрированный на кристалл ПЛИС совместно с микроконтроллерным ядром.

Полученный микроконтроллер со встроенным аппаратным нечетким сопроцессором применим для решения сложных задач управления реального времени.

Средства проектирования бортовых спецвычислителей.

Синтез систем обработки нечеткой информации

Адаптивные и обучающиеся системы

В рамках данного направления коллективом сотрудников и студентов МНОЦ «ВС АиВТ» разработан аппарат сетей элементарных вычислителей нечетких логических функций, обеспечивающих снижение трудоемкости и повышение качества анализа и синтеза систем с нечеткой обработкой информации.

Сети элементарных нечетких вычислителей.

Создание высокотехнологичного производства российского устройства на основе технологии биоуправления для повышения производительности интеллектуального труда работников инженерных специальностей

Целью проекта является разработка аппаратно-программного комплекса для регистрации и анализа электрофизиологических и биометрических параметров. В качестве датчиков сбора информации используются нейроинтерфейсы и специальные браслеты. Комплекс предназначен для диагностики, контроля и управления когнитивными функциями и индивидуальным психоэмоциональным состоянием человека с целью повышения производительности интеллектуального труда. В проекте применяется комплексный психофизиологический подход к анализу и объективной оценке психоэмоционального состояния человека в процессе трудовой деятельности, который позволяет объединить новейшие достижения в исследовании физиологии высшей нервной деятельности и анализа выполняемых человеком операций.

Проект выполнялся в лаборатории «Системы управления мобильными устройствами» ИКНТ 

Рукводитель проекта: Речинский А.А.

Создание высокотехнологичной российской платформы повышения эффективности деятельности компании на основе технологии гибридного интеллекта 

Целью проекта является создание программного комплекса (ПК ПЛИНТУМ), который предназначен для повышения эффективности деятельности инновационных компаний за счёт применения искусственного интеллекта.

ПК ПЛИНТУМ является персональным интеллектуальным помощником (чат-ботом), который обеспечивает:

• Взаимодействие с пользователями на естественном языке;

• Использование текстового и голосового интерфейсов;

• Идентификацию запросов пользователей для определения поставленной задачи;

• Подбор корпоративного сервиса для решения задачи;

• Учет индивидуальных особенностей работы пользователей;

• Анализ «цифрового следа» сотрудников;

• Выявление аномальных (нетипичных) ситуаций для сотрудников и их корректировка;

• Анализ эффективности сотрудников компании на основе их KPI;

• Анализ новых потребностей сотрудников.

Проект выполнялся в лаборатории «Системы управления мобильными устройствами» ИКНТ 

Рукводитель проекта: Речинский А.А.

Создание программно-технологической Платформы интерактивного стратегирования и бизнес анализа с элементами прогнозирования для государственных и коммерческих организаций

Платформа предназначена для информационного обеспечения анализа большого объёма информации путём интерактивного формирования регламентных и пользовательских отчётов из различных источников с использованием современных средств информационных технологий и инфографики для различных секторов экономики.

Проект выполнялся в лаборатории «Системы управления мобильными устройствами» ИКНТ 

Рукводитель проекта: Речинский А.А.