Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Ученые научили цифровых «муравьев» определять оптимальные алгоритмы для программного обеспечения
Исследователи из СФУ совместно с коллегами предложили оптимизировать состав мультиверсионных программных комплексов, используя для этого алгоритм муравьиной колонии. Разработка будет востребована при создании программного обеспечения, контролирующего работу приборов и систем на атомных электростанциях, в энергетической отрасли и космической промышленности.
Группа ученых из Сибирского федерального университета и Сибирского государственного университета науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева предложила оптимизировать состав мультиверсионных программных комплексов, используя для этого алгоритм муравьиной колонии. Основные результаты исследования опубликованы в издании Lecture Notes in Computer Science.
Мультиверсионные программные комплексы широко используются в системах, где надежность и бесперебойная работа оборудования являются основополагающими требованиями, а вероятность ошибок должна быть сведена к минимуму – в атомной, энергетической и космической отраслях.
«Создавая программное обеспечение (ПО) для сложных приборов и систем, мы должны предусмотреть множество алгоритмов поведения, чтобы максимально застраховать какой-то прибор или комплекс от возможных опасных ситуаций. Например, нам придется «научить» луноход справляться с каменистым грунтом и объезжать препятствия несколькими способами, а искусственный спутник — эффективно избегать горящих космических частиц.
Но в мультиверсионном ПО доступных версий может быть от трех и до бесконечности в каждом модуле — их изначально в разы больше, чем мы можем включить в прошивку. Если в луноход мы, к примеру, поместим слишком много алгоритмов — пусть даже очень надежных — они будут «съедать» дикое количество вычислительных мощностей, а нам это совсем не нужно. Необходимо выбрать оптимальные версии для каждого модуля, чтобы программный комплекс в целом был или супернадежный, или максимально дешевый, либо представлял собой что-то среднее при заданных ограничениях. А осуществить этот выбор нам помогут муравьи», — сообщил доцент кафедры информатики СФУ Михаил Сарамуд.
Исследователь уточнил, что нашел новое применение хорошо известному в среде it-специалистов алгоритму муравьиной колонии (Ant Colony Algorithms). Первую версию муравьиного алгоритма предложил ученый Марко Дориго в начале 1990-х годов. Известно, что муравьи выбирают наиболее проходимые и короткие маршруты следования от источника пищи до муравейника. Как крохотные и слепые насекомые это делают? Дело в особых пахучих феромонах, которые они выделяют.
Муравьи распознают «следовой» феромон даже в очень низкой концентрации и по его запаху могут определить не только вид предмета, но и его размеры и форму. Ориентируясь на помеченную феромоном дорогу, насекомые легко находят еду, обнаруженную соседями по муравейнику и, в свою очередь, обновляют феромоновый след. Как только пища заканчивается — давно не обновляемые «душистые» метки выветриваются и постепенно исчезают.
«Дориго создал математическую модель поведения муравьев, ищущих оптимальные пути от колонии к источнику пищи. По такой же схеме мы можем воздействовать на граф. Граф — это абстрактный математический объект, его можно представить в качестве множества узлов (вершин), соединенных ребрами. Если первый узел — условный «муравейник», то дальше нас ждет множество переходов к цели (условной «еде»). Какой путь выбрать?
В случае нашего исследования каждый узел — это состав конкретного модуля. Допустим, есть десять версий для каждого модуля. Чтобы мультиверсионное ПО заработало, нужно выбрать из этого множества версий хотя бы три. Необходимо перебрать все возможные составы версий. Между этими составами и бродит наш виртуальный «муравей-выбиратель».
На выходе он получает конкретный состав первого модуля, второго, третьего и так далее — а еще цифровой агент определяет, какие переходы между узлами оптимальны для достижения поставленной цели. После работы «муравьев» мы получаем полное представление о надежности и фактической стоимости реализации системы ПО на данном оборудовании. Дальше идет прошивка оборудования, для которого виртуальная муравьиная колония выбрала оптимальный, грамотно скомбинированный состав программного комплекса», — продолжил ученый.
Отмечается, что для виртуальных «муравьев» совершенно неважно, чем будет заниматься программируемое оборудование в дальнейшем — вычислять или распознавать образы. Главное, на что «агенты» обращают внимание при прохождении своего пути — надежность, ресурсоемкость, стоимость и вероятность успешной реализации алгоритмов, которые войдут в «оптимальный набор».
«В новой статье мы отдельно рассмотрели методику множественных стартов. У алгоритма муравьиной колонии есть существенный недостаток — если первые пущенные нами «муравьи» пройдут по неоптимальной траектории, но при этом удовлетворят заданным условиям по стоимости и надежности, то этот проход будет засчитан как адекватный — следующие агенты пойдут по этому же маршруту. Но есть более оптимальный путь.
Зачем вам идти, скажем, в магазин через все пустыри района, если можно пройти напрямую по освещенной дороге? Что мы предлагаем: есть ресурсы на 500 проходов, например. Запускаем первых 50 «муравьев», а всех последующих отправляем только по лучшему пути, который найдет кто-то из первой партии «разведчиков». Вот так мы оптимизировали алгоритм, сделав его менее случайным и более подходящим для построения оптимального состава мультиверсионного комплекса», — резюмировал исследователь.
Исследователи из совместной лаборатории Сколтеха и Университета Шарджи и их коллеги из Института AIRI автоматизировали анализ снимков сетчатки глаза для диагностики диабетической ретинопатии — повреждения сетчатки при сахарном диабете, которое может приводить к слепоте. В зависимости от сложности случая и квалификации врача, на рассмотрение сети сосудов на одном снимке сетчатки и вынесение диагноза без применения искусственного интеллекта уходит 10-40 минут. Решение ученых выдает ответ мгновенно, после чего врачу остается лишь проверить и подтвердить результат.
Исследователи из РТУ МИРЭА разработали антибактериальные соединения на основе производных аминокислоты L-орнитина. Эти соединения обладают высокой эффективностью против устойчивых к антибиотикам бактерий, что делает их перспективными для борьбы с инфекциями, которые становятся все более опасными для человечества.
Ученые выяснили, что у чувствительных к гипоксии мышей — животных, которые быстро начинают задыхаться при недостатке кислорода, — рак толстой кишки развивается в разы быстрее, чем у устойчивых особей. Это связано с более сильным воспалением в тканях и изменением реакций иммунной системы на появление раковых клеток. Такие отличия нужно учитывать при тестировании на животных лекарственных препаратов для борьбы с новообразованиями.
Многие говорят, что занимаются спортом для поддержания здоровья. Однако ученые с помощью инструментов искусственного интеллекта и машинного обучения установили, что на самом деле большинство людей к тренировкам подталкивает несколько другая причина.
В наши дни на кельтских языках говорят лишь в прибрежных областях северо-запада Европы. А две-три тысячи лет назад они охватывали большую часть европейского населения. Традиционно их связывали с археологической культурой колоколовидных кубков, есть работы об их появлении в Британии, на Иберийском полуострове, юго-западе Германии. А вот о прародине мнения разошлись. В новом исследовании ученые провели обширный генетический анализ древней ДНК и протестировали гипотезы происхождения этой группы индоевропейских языков.
Немецкие биологи купили кусочек янтаря, добытый из карьера в российском городе Янтарный, и обнаружили в нем застывшую бабочку. Вернее, яйцо, из которого больше 30 миллионов лет назад должна была появиться бабочка. Но зародыш завяз в древесной смоле и через несколько эпох попал в руки исследователей. По характерному строению яйца ученые отнесли находку к новому роду и виду.
В двойственных, или обратимых, изображениях зритель может увидеть разные объекты в зависимости от того, на каких деталях концентрируется его внимание. Среди известных примеров таких рисунков — иллюзия «кролик-утка», сочетающая двух животных, и обратимая ваза (или ваза Рубина), которая может казаться двумя силуэтами лиц, если сосредоточиться на фоне. В соцсетях и популярных СМИ часто публикуют подобные картинки, утверждая, что по тому, какое изображение человек видит в первую очередь, можно судить о его личностных чертах и особенностях мышления. Двое психологов из Великобритании недавно проверили, так ли это на самом деле.
Исследователи из Южной Кореи и Канады нашли новое объяснение «парадоксу счастья». Они обнаружили, что попытки стать счастливее приводят к противоположному результату, потому что истощают систему самоконтроля.
Ученые МФТИ представили теоретическую работу, посвященную введению дополнительных соотношений неопределенности Гейзенберга в (1+3)-мерном пространстве Минковского и в (1+4)-мерной расширенной модели пространства. Это исследование может изменить наши представления о времени, пространстве и материи.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
ПонятноИз-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
ПонятноНаши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
ПонятноМы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
ПонятноМы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Комментарии