Вопросы доверия к решениям, принимаемыми (формируемыми) интеллектуальными системами, становятся все более актуальными. Представлен систематический обзор методов и инструментов объяснимого искусственного интеллекта (Explainable Artificial Intelligence, XAI), направленных на преодоление разрыва между сложностью нейронных сетей и потребностью в интерпретируемости результатов для конечных пользователей. Проведен теоретический анализ различий между объяснимостью и интерпретируемостью в контексте искусственного интеллекта, а также их роли в обеспечении безопасности решений, принимаемых интеллектуальными системами. Показано, что объяснимость подразумевает способность системы генерировать понятные человеку обоснования, тогда как интерпретируемость сосредоточена на пассивной понятности внутренних механизмов. Предложена классификация методов XAI на основе их подхода (предварительный/последующий анализ: ante hoc/post hoc) и масштаба объяснений (локальный/глобальный). Рассмотрены популярные инструменты, такие как Local Interpretable Model Agnostic Explanations, Shapley Values и интегрированные градиенты, с оценкой их сильных сторон и ограничений применимости. Даны практические рекомендации по выбору методов для различных областей и сценариев. Обсуждается архитектура интеллектуальной системы, построенной на основе модели В.К. Финна, и адаптированной к современным требованиям к обеспечению «прозрачности» решений, где ключевыми компонентами являются информационная среда, решатель задач и интеллектуальный интерфейс. Рассмотрена проблема компромисса между точностью моделей и их объяснимостью: прозрачные модели («стеклянные ящики», например, деревья решений) уступают в производительности глубоким нейронным сетям, но обеспечивают большую бесспорность принятия решений. Приведены примеры методов и программных пакетов для объяснения и интерпретации данных и моделей машинного обучения. Показано, что развитие XAI связано с интеграцией нейро-символических подходов, объединяющих возможности глубокого обучения с логической интерпретируемостью.

Введение. Стеклообразные и стеклокристаллические материалы системы MgO-Al2O3-SiO2 имеют множество практических применений, в том числе их использование в качестве люминофоров. Актуальной задачей является понижение температуры синтеза таких материалов. Метод. В работе золь-гель методом синтезированы Mn- содержащие материалы системы MgO-Al2O3-ZrO2-SiO2. Аналитический химический состав, кристаллическая структура, морфология и спектры люминесценции исследованы методами рентгенофазового анализа, растровой электронной микроскопии, энергодисперсионного анализа и люминесцентной спектроскопии. Основные результаты. Установлено, что введение фторидного компонента в золи существенно ускоряет кристаллизацию Mn-содержащих гелей в процессе их термообработки и оказывает существенное влияние на морфологию ксерогелей. Фториды играют роль дополнительных центров зародышеобразования и обеспечивают формирование многочисленных мелких оксидных кристаллов. Энергодисперсионный анализ показал, что фтор полностью удаляется из структуры материалов при термообработке гелей до 900 °С. По данным рентгенофазового анализа внедрение ионов марганца в структуру формирующихся оксидных кристаллов и деформация их кристаллической решетки происходит на начальных стадиях процесса кристаллизации. В спектрах фотолюминесценции ксерогелей наблюдаются полосы эмиссии как ионов марганца, так и структурных дефектов, сформировавшихся в кристаллической решетке оксидных кристаллов. Обсуждение. Показано, что, помимо использования широко известного золь-гель метода, введение фтор-содержащего прекурсора значительно ускоряет кристаллизацию гелей системы MgO-Al2O3-ZrO2-SiO2, способствует формированию дисперсной структуры материалов, повышает интенсивность и улучшает разрешение полос эмиссии в спектрах люминесценции.

Введение. Гребнеобразные полимеры, благодаря своей разветвленной структуре и ряду уникальных физико- химических свойств, используются для модификации различных поверхностей. При достаточно густой прививке макромолекулы образуют однородную полимерную щетку, полностью покрывающую модифицируемую поверхность. Полимерные щетки из гребнеобразных полимеров находят применение в качестве биомедицинских покрытий, смазочных материалов, сенсоров, систем адресной доставки лекарств и многих других. Ввиду широкой востребованности гребнеобразных полимерных покрытий, практически значимым является предсказание их конформационных свойств в зависимости от архитектуры прививаемых полимеров. Щетки из гребнеобразных полимеров достаточно хорошо изучены как теоретически, так и экспериментально при малых плотностях прививки. Однако отсутствуют аналитические модели количественно описывающие свойства этих щеток в условиях больших плотностей прививки при растяжении остовов макромолекул, близких к предельным. Метод. Для исследования конформационных свойств плоских полимерных щеток из гребнеобразных полимеров были применены два взаимодополняющих подхода: аналитический и численный методы самосогласованного поля. Первый метод применялся для аналитического описания профиля объемной доли мономерных звеньев привитых макромолекул при их растяжении на объемно-центрированной кубической решетке, второй — для проверки предложенной аналитической модели путем сравнения ее результатов с результатами численных расчетов на простой кубической решетке. В обоих подходах использовалась огрубленная крупнозернистая модель полимерных щеток, в которой минимальными структурными единицами являлись мономерные звенья привитого полимера и молекулы растворителя. Основные результаты. Впервые получена универсальная аналитическая формула, описывающая профиль объемной доли мономерных звеньев привитых гребнеобразных макромолекул в широком интервале значений плотности прививки в условиях атермического низкомолекулярного растворителя. Проведена количественная оценка средней толщины полимерных щеток и средней плотности мономерных звеньев при разной эффективной плотности прививки гребнеобразных полимеров, соответствующей отношению действительной плотности прививки к максимально возможной плотности прививки макромолекул с заданной архитектурой, а также при разной разветвленности этих макромолекул. Обсуждение. Показано, что в условиях атермического растворителя с ростом степени разветвленности привитых макромолекул при фиксированных плотности прививки и контурной длине основной цепи макромолекул увеличивается средняя толщина полимерной щетки и уменьшается средняя плотность мономерных звеньев. При этом при высоких значениях разветвленности привитых цепей зависимость средней плотности стремится к линейной зависимости от эффективной плотности прививки. Предложенная аналитическая модель растяжения на объемно-центрированной кубической решетке показала высокое согласие с данными, полученными численным моделированием на простой кубической решетке. Результаты исследования позволяют прогнозировать конформационные свойства полимерных щеток в условиях высокой плотности прививки и степени разветвленности привитых гребнеобразных макромолекул.

Введение. Синглетный кислород относится к метастабильным активным формам кислорода. Синглетный кислород участвует в ряде биохимических реакций и физиологических процессов. Это предполагает возможность его применения для решения прикладных задач медицины и в сферах безопасности жизнедеятельности человека. Благодаря своим окислительным свойствам эффективно уничтожает патогенные организмы, включая бактерии, грибки и вирусы, а также используется в фотодинамической терапии для лечения различных заболеваний, включая онкологические и дерматологические патологии. Для его генерации традиционно применяются фотосенсибилизаторы, которые имеют ряд значительных недостатков, таких как токсичность, низкая селективность по отношению к пораженным клеткам и необходимость использования мощного оптического излучения. Одним из решений этих проблем является применение фотокаталитических материалов, которые генерируют синглетный кислород как в жидкой, так и в газовой средах. В газовой фазе время жизни молекул синглетного кислорода значительно выше, чем в жидкостях. Исследование методов генерации синглетного кислорода в газовой фазе сегодня является актуальной научной задачей. В научной литературе отсутствуют публикации, описывающие качественные и количественные характеристики генерируемых воздушных смесей, обогащенных активными формами кислорода. Разработка генераторов синглетного кислорода в газовой фазе атмосферного воздуха представляет собой актуальную задачу, имеющую много функциональных приложений в областях медицины и технологии безопасности. Метод. В настоящей работе представлен и исследован экспериментальный образец прибора для генерации синглетного кислорода в газовой фазе атмосферного воздуха. При его проектировании использованы научные исследования авторов по созданию оригинального фотокаталитического нанокристаллического покрытия на основе ZnO-SnO2-Fe2O3, способного в условиях воздействия оптическим излучением, близким к видимому спектру (длина волны 405 нм), к генерации синглетного кислорода. Основные результаты. Разработана оригинальная модель прибора. Особенностью устройства является применение фотокатализатора многоразового использования. Применяемые материалы исследованы методами рентгенофазового анализа и атомно-силовой микроскопии. Активность генерации синглетного кислорода оценена методом электронного парамагнитного резонанса. Достигнутая скорость фотогенерации синглетного кислорода составила 100 (мкмоль/л)/мин. Расчетная концентрация синглетного кислорода в воздухе на выходе устройства при нормальных условиях в зоне работающего генератора, по величине скорости фотодеградации красителя родамина 6Ж в пористом стекле, составила величину 10 (мкмоль/л)/мин. Представленный прототип прибора отличается низким классом энергопотребления, экологической безопасностью, доступностью материалов, использованием излучения, близкого к видимому спектру, а также возможностью генерации синглетного кислорода без токсичных окисляющих примесей. Обсуждение. Разработанный прототип генератора предполагает возможность создания ряда его модификаций для создания линейки многофункциональных приборов: индивидуального, группового применения с лечебной целью, для решения конструкторских задач обеспечения безопасной среды жизнедеятельности и других. Селективная генерация синглетного кислорода позволяет применять приборы для решения медицинских задач как при непосредственном контакте с тканями человека, так и при создании воздушной среды для дыхания и жизнедеятельности человека.  

Введение. Исследованы вопросы восстановления подводных изображений, подверженных искажениям в виде отклонения цветности и контрастности, наличия дымки и других, возникающим в связи с взаимодействием оптического излучения с водной средой. Восстановление подводных изображений является нетривиальной задачей в связи с большой вариативностью параметров водной среды и условий съемки. Метод. Предлагаемый метод, в отличие от других алгоритмов восстановления подводных изображений, базирующихся на модели формирования изображения, основан не на упрощенной оценке затухания оптического излучения в воде в виде экспоненциального закона Бера–Ламберта, а на более точном физическом подходе, заключающемся в численном моделировании распространения оптических лучей в воде с использованием метода Монте- Карло, учитывающем основные параметры водной среды и камеры. Результаты моделирования применяются для обработки изображения в пространственной области путем редактирования гистограмм каждого канала изображения в цветовом пространстве RGB. Основные результаты. Для тестирования разработанного алгоритма были выбраны 6 реальных подводных изображений, полученных при различных условиях освещения (естественное и искусственное) и различных параметрах водной среды (чистая океанская и мутная прибрежная вода). С целью качественного и количественного анализов полученных результатов использованы следующие аналогичные методы обработки подводных изображений: Fusion, UDCP IATP, Retinex, HE и UWB VCSE. Для количественной оценки полученных результатов использованы показатели Underwater Colour Image Quality Evaluation Metric (UCIQE) и Underwater Image Quality Measure (UIQM). Результаты качественной оценки демонстрируют высокую эффективность предлагаемого метода: вне зависимости от изображения применение метода обеспечивает улучшение визуального восприятия и не приводит к чрезмерному усилению контрастности, искажению цветности, потере детализации, появлению артефактов и пр. Количественная оценка результатов обработки подводных изображений демонстрирует сопоставимые и превосходящие результаты при сравнении с аналогичными методами. Для параметра UCIQE разработанный метод обеспечил улучшение от 9 % до 51 % относительно значения параметра для исходного изображения, при этом аналогичные методы продемонстрировали результаты от минус 10 % до 82 %. Для параметра UIQM разработанный метод обеспечил улучшение от 24 % до 99 % относительно значения параметра для исходного изображения, при этом аналогичные методы продемонстрировали результаты от минус 10 % до 123 %. В отличие от аналогов разработанный метод не продемонстрировал наихудшего значения параметров UCIQE и UIQM ни для одного обработанного изображения, что свидетельствует о стабильности метода вне зависимости от параметров водной среды и условий съемки. Благодаря разделению разработанного метода на предварительный и основной этапы обеспечивается высокая скорость обработки изображений: 0,073 с для изображения с разрешением 400 × 300 пикселов и от 8,02 с до 8,23 с для изображения с разрешением 5184 × 3456 пикселов. Аналогичные методы продемонстрировали значения от 0,19 с до 10,81 с для изображения с разрешением 400×300 пикселов и от 7,65 с до 937,83 с для изображения с разрешением 5184 × 3456 пикселов. Обсуждение. Внедрение предлагаемого метода в геологоразведочные работы повысит их эффективность и достоверность, позволит получить более точные данные для дальнейшей разработки месторождений твердых полезных ископаемых. Подобная методика, встроенная в систему машинного зрения подводных аппаратов, позволит существенно расширить их функциональные возможности за счет обеспечения возможности автоматизации операций, повышения эффективности систем распознавания.

Введение. В современных системах обеспечения информационной безопасности криптографические хеш- функции играют значительную роль и выполняют такие важные задачи, как обеспечение целостности данных и их эффективное сжатие. Одной из наиболее значимых и широко применяемых криптографических хеш- функций является SHA-256 из семейства SHA-2. Исследование криптографической стойкости SHA-256 является актуальной научной задачей и решается с применением современных подходов криптоанализа к атакам нахождения прообразов и коллизий с акцентом на практическую осуществимость таких атак. Метод. В представленной работе для поиска прообразов неполнораундовых версий функции сжатия SHA-256 применен логический криптоанализ, согласно которому исходная задача криптоанализа сводится к проблеме булевой выполнимости (SAT). Для поиска коллизий совместно применены логический и дифференциальный криптоанализы. Основные результаты. Выполнено сравнение эффективности различных способов сведения функции сжатия SHA-256 к SAT. Впервые найдены прообразы для 17- и 18-раундовых функций сжатия SHA-256, а также прообразы для ослабленной 19-раундовой функции сжатия. Построены базовые дифференциальные пути, с помощью которых быстрее найдены коллизии 18-раундовой функции сжатия. В результате сведения к SAT известных дифференциальных путей найдены коллизии 19-раундовой функции сжатия. Обсуждение. Продемонстрирована возможность комбинирования двух методов криптоанализа с целью повышения эффективности анализа криптографических алгоритмов. Результаты исследования подтвердили, что полнораундовая хеш-функция SHA-256 остается устойчивой к атакам, направленным на нахождение прообразов и коллизий, в рамках примененного SAT-подхода.  

Введение. Область синтетической генерации атрибутированных графов активно развивается благодаря прогрессу в генеративном моделировании. Однако ключевой проблемой современных методов остается ограниченное разнообразие синтезируемых графов, которое зависит от характеристик реальных данных, используемых для обучения генеративных моделей. Также ограничение связано с топологическими свойствами графов и статистическими характеристиками атрибутов, критически влияющими на эффективность графовых моделей машинного обучения. В данной работе проверена гипотеза о том, что комбинация эволюционных алгоритмов и байесовских сетей может обеспечить гибкий контроль над генерацией как топологии, так и атрибутов графа. Метод. Предложенный подход включает два ключевых компонента: эволюционные алгоритмы для управления топологическими характеристиками графа (например, средняя степень вершины, коэффициент кластеризации) и байесовские сети для генерации атрибутов с заданными статистическими параметрами, такими как ассортативность или средняя корреляция между атрибутами. Метод позволяет явно задавать ограничения на свойства графа, обеспечивая вариативность, не зависящую от исходных данных. Основные результаты. Эксперименты подтвердили, что подход способен генерировать атрибутированные графы с широким спектром топологических характеристик и заданными статистическими параметрами атрибутов с достаточно низкой ошибкой генерации. Обсуждение. Результаты демонстрируют перспективность использования эволюционных и байесовских методов для условной генерации графов. Основное преимущество подхода — возможность декомпозиции задачи на независимое управление топологией и атрибутами, что открывает новые возможности для тестирования алгоритмов машинного обучения в контролируемых условиях. Ограничением является вычислительная сложность эволюционной оптимизации, что требует дальнейшей работы по оптимизации алгоритма. В перспективе метод может быть расширен для генерации динамических графов и интеграции с глубокими генеративными моделями.

Рассмотрены современные подходы к разделению секрета, включая как классические, так и постквантовые криптографические схемы. Исследованы методы распределения секретной информации между несколькими участниками с использованием математических примитивов, таких как многочлены Лагранжа и Ньютона, китайская теорема об остатках, коды исправляющие ошибки, теория решеток, изогении эллиптических кривых, многомерные уравнения и хэш-функции. Приведен сравнительный анализ различных схем с точки зрения их устойчивости к квантовым атакам, эффективности и соответствия критериям Шамира. Особое внимание уделено оценке устойчивости схем к атакам с использованием квантовых компьютеров, что особенно актуально в условиях развития квантовых технологий. Рассмотрены преимущества и недостатки каждой из схем, включая их вычислительную сложность, гибкость и возможность адаптации к различным условиям. Показано, что классические схемы, такие как схемы Шамира и Ньютона, остаются эффективными и простыми в реализации, но уязвимы к квантовым атакам. В то же время постквантовые схемы, основанные на теории решеток, демонстрируют высокий уровень безопасности, но требуют более сложных вычислений.

Введение. При исследовании сосудов человека методом интерполяции контуров возникает проблема недостатка данных для обучения нейронных сетей с целью автоматической сегментации стенки сонной артерии. В работе предложены автоматизированные методы интерполяции контуров для расширения наборов данных, что позволяет улучшить сегментацию стенок сосудов и атеросклеротических бляшек. В представленном исследовании оценивается эффективность различных методов интерполяции в сравнении с традиционной техникой ближайшего соседа. Методы. Представлены теоретическое описание и сравнительная оценка линейной, полярной и сплайн-интерполяции. Для оценки производительности методов использованы количественные метрики, включая коэффициент сходства Дайса, различия в площади и индексе, а также нормализованные расстояния Хаусдорфа. Оценки производительности выполнены на различных морфологиях сосудов как для просвета, так и для внешних границ стенок. Основные результаты. Исследование показало, что линейная интерполяция достигает лучших геометрических показателей (Каппа Коэна 0,92) и улучшенной эффективности нейронной сети (оценка 0,86) по сравнению с передовой моделью. Предложенные методы интерполяции стабильно превосходят интерполяцию ближайшего соседа. Полярные и сплайн-методы эффективны при создании анатомически правдоподобных контуров с улучшенной гладкостью и непрерывностью, устраняют артефакты перехода между срезами. Статистический анализ подтвердил хорошую согласованность и уменьшение вариации этих методов. Обсуждение. Результаты исследования полезны для разработки автоматизированных инструментов оценки атеросклеротических бляшек в сонных артериях, что важно для профилактики инсульта. Внедрение улучшенных методов интерполяции в клинические рабочие процессы визуализации может значительно повысить надежность, точность и клиническую полезность сегментации стенок сосудов.

Финансовая индустрия играет важную роль в национальном экономическом росте. Из-за своей критической функции банки стали главными целями для многочисленных финансовых преступлений. Среди них мошеннические финансовые транзакции считаются серьезной проблемой в финансовой индустрии. Традиционные подходы часто критикуются за неэффективность в борьбе с мошенничеством в сфере финансов; поэтому подходы машинного обучения имеют потенциальный ответ для решения этой проблемы. Целью данного исследования является внедрение новой модели Synthetic Minority Over-sampling Technique с Neural Network (SMOTENN) для точного раннего обнаружения кибермошеннических действий в финансовых транзакциях. В работе используются два метода: алгоритм нейронной сети применяется к набору данных, содержащему несбалансированные классы; набор данных первоначально балансируется с помощью алгоритма SMOTE, а затем алгоритма нейронной сети SMOTENN. Обе модели оцениваются с использованием метрик Area Under the Curve, F1-score, точность, полнота, специфичность, достоверность и время обработки. Сравнительный анализ показывает, что эффективность новой модели SMOTENN со сбалансированным набором данных значительно выше, чем у подхода на основе нейронной сети с несбалансированным набором данных. Это свидетельствует об эффективности новой модели SMOTENN в обнаружении мошеннических действий в финансовых транзакциях.

Телемедицинские услуги стали неотъемлемой частью медицинских приложений, надежные механизмы аутентификации имеют решающее значение для защиты конфиденциальных данных пациентов и предоставляемых сервисов. Традиционные методы аутентификации, такие как пароли и токены, подвержены кражам и нарушениям безопасности. Эта уязвимость подчеркивает необходимость альтернативных методов, которые обеспечивают более высокий уровень безопасности и удобство использования. Биометрическая аутентификация, использующая уникальные физические и поведенческие характеристики, стала перспективной альтернативой. Среди различных биометрических методов сигналы электрокардиограммы (ЭКГ) выделяются своей уникальностью, стабильностью и неинвазивным характером. В данном исследовании представлен инновационный метод аутентификации на основе глубокого обучения, использующий ЭКГ-сигналы для повышения уровня безопасности в телемедицинских системах, работающих на базе интернета вещей (IoT). Предложенная модель использует гибридную архитектуру: сначала применяется сиамская нейронная сеть (SNN) для динамической верификации, затем сверточная нейронная сеть (CNN) для извлечения признаков с использованием оптимизированного метода последовательной агрегации сердечных циклов для надежной аутентификации на основе ЭКГ. Система функционирует безопасно и адаптивно, выполняя аутентификацию в реальном времени без вмешательства человека. В рамках исследования была проведена обработка данных ЭКГ из набора данных ECG-ID, включающего 310 ЭКГ-сигналов от 90 различных участников. Этот набор данных предоставил обширную выборку для обучения и оценки. Модель достигла высокой точности аутентификации (98,5–99,5 %) и показателя ложного допуска на уровне 0,1 % при минимальной вычислительной нагрузке, что подтверждает ее применимость для задач в реальном времени. Настоящее исследование интегрирует аутентификацию на основе ЭКГ в телемедицинские системы, создавая надежную основу для защиты данных пациентов. Инновационное использование ЭКГ-сигналов способствует созданию безопасной, адаптивной и персонализированной системы удаленного мониторинга здоровья.

Введение. Активный модуль в биологических графах представляет собой связанный подграф, вершины которого объединены общей биологической функцией. Для определения активного модуля необходимо сначала построить взвешенный биологический граф. Вес каждой вершины вычисляется на основе биологических экспериментов, исследующих искомую биологическую функцию. Однако результаты одного эксперимента могут не полностью описывать искомый активный модуль, а лишь его часть, внося, например, неопределенность в веса вершин. В работе показано, что использование метода Фишера для объединения данных нескольких экспериментов, а затем применение метода Монте-Карло по схеме марковских цепей (МКМЦ) и машинного обучения к результатам метода Фишера, позволяет более эффективно выделять активные модули в биологических графах. Метод. В работе используются граф белок-белковых взаимодействий — InWebIM, граф по реконструкции мозга человека из проекта BigBrain и генный граф для вида живых организмов Caenorhabditis elegans. Для объединения результатов нескольких экспериментов в одном графе в единый результат применяется метод Фишера. После этого поиск активных модулей выполняется с использованием метода МКМЦ и машинного обучения. Для валидации предлагаемого метода на реальных данных применяются результаты полногеномного ассоциативного исследования по шизофрении и курению, а также матрица экспрессии генов пациентов с кожной меланомой из проекта The Cancer Genome Atlas. Основные результаты. Применение метода Фишера позволяет учитывать результаты нескольких биологических экспериментов одновременно. Последующее использование метода МКМЦ и машинного обучения повышает точность определения активных модулей по сравнению с ранжированием вершин графа только на основе метода Фишера. Обсуждение. Учет результатов нескольких биологических экспериментов при определении активных модулей играет ключевую роль в повышении точности нахождения вершин активного модуля. Это способствует лучшему пониманию биологических механизмов заболеваний, что может иметь важное значение для разработки новых методов диагностики и терапии.

Исследован динамический отклик пористых функционально-градиентных наноматериалов на движущиеся нагрузки. Анализ проводился с использованием двух подходов: метода Ритца с использованием преимуществ, достигаемых за счет внедрения полиномов Чебышева в форме косинуса, и метода дифференциальных квадратур с последующим обратным преобразованием Лапласа. Оба подхода применяют модель нанотонкой балки с учетом улучшенной модели более высокого порядка и нелокальной теории градиента деформации с двумя характерными шкалами длины, называемыми шкалами нелокальности и градиента деформации. Степенные зависимости ориентируются на составных конструкциях пористых материалов с различными факторами: объем пор, равномерное или неравномерное распределение пор. Принят переменный модуль масштаба для дальнейшего повышения точности за счет учета масштабных эффектов для градуированных нанотонких балок. В первой части работы рассмотрено уравнение движения, которое решено путем применения техники Ритца с полиномами Чебышева. Во второй части выполнен анализ уравнения для нанобалок, где применен метод дифференциальных квадратур для их дальнейшей дискретизации, а обратное преобразование Лапласа использовано для получения динамических прогибов. Результаты исследования позволяют объяснить влияние скорости движущейся нагрузки, нелокальных факторов градиента деформации, пористости, числа и распределения пор, а также упругой среды на динамический прогиб функционально-градуированных нанобалок.

Введение. КМОП-технология практически достигла физического предела уменьшения размеров транзисторов и обладает существенными эксплуатационными ограничениями при экстремальных температурах и ионизирующем излучении. В работе предлагается методика проектирования логических элементов на основе альтернативной технологии, использующей гребенчатые микроэлектромеханические резонаторы, работающие на бесконтактном принципе и перепрограммируемые в процессе эксплуатации. Метод. Предложена методика расчета геометрических параметров устройства с помощью аналитических выражений и с учетом технологических норм, необходимых для достижения заданных характеристик: собственной частоты колебаний резонатора (100 кГц) и коэффициента добротности (20) при атмосферном давлении. Основные результаты. Определены оптимальные геометрические параметры устройства, характеристики емкостных ячеек, влияющие на чувствительность устройства и добротность с учетом воздушного демпфирования. Точность расчетов достаточна для проектирования фотошаблонов без использования специализированного программного обеспечения. Разработана компактная модель логического микроэлектромеханического элемента, позволяющая проводить системный анализ динамических характеристик и реализовывать функционально полный набор логических операций. Обсуждение. Разработанный маршрут проектирования может применяться для создания логических микроэлектромеханических элементов с возможностью перепрограммирования в процессе работы и дальнейшего каскадирования таких устройств для построения сложных цифровых схем. Работа полезна разработчикам микроэлектромеханических акселерометров и гироскопов и предлагает альтернативный подход к созданию трехмерных моделей на основе библиотеки параметрических компонентов и генерации компактных моделей для системного анализа.

Введение. Изучен процесс вычисления спектра критических нагрузок антисимметричных и смешанных форм равновесия после потери устойчивости защемленной по контуру высокоупругой прямоугольной нанопластины (CCCC-пластина) (С — clamped edge, защемленный край) при двухосном сжатии и различных значениях нелокального параметра Эрингена. Метод. Искомые формы закритического равновесия представлены двумя гиперболо-тригонометрическими рядами с неопределенными коэффициентами при соответствующих комбинациях нечетных и четных функций. Каждый из рядов подчинялся основному дифференциальному уравнению физического состояния Эрингена, а затем их сумма подчинялась всем граничным условиям задачи. В результате получена бесконечная однородная система линейных алгебраических уравнений относительно одной последовательности неизвестных коэффициентов рядов, содержащая в качестве основного параметра величину сжимающей нагрузки. Для поиска собственных чисел (критических нагрузок) использован впервые предложенный итерационный процесс отыскания нетривиальных решений в сочетании с методом «стрельбы». Основные результаты. Для ряда значений нелокального параметра e0A из рабочего диапазона [0–2] теории Эрингена (0 — классическая теория) с шагом 0,25 впервые получен спектр из 10 относительных критических нагрузок. Установлено, что с ростом нелокального параметра критические нагрузки уменьшались. Краевые эффекты не обнаружены. Анализировалась точность компьютерных вычислений. Изменяемыми параметрами вычислительной программы являются относительная сжимающая нагрузка, отношение сторон пластины, значения нелокального параметра Эрингена, число итераций, количество членов в рядах, количество значащих цифр вычислительного процесса. Обсуждение. Предложенная методика и полученные численные результаты могут быть использованы при проектировании чувствительных элементов различных датчиков в smart- конструкциях.

Введение. В работе развивается теория M-оценок, оптимизирующих весовую L2-норму функции влияния. Указанный критерий качества оценивания является достаточно общим и, кроме того, позволяет получать решения, относящиеся к классу сниженных оценок, т. е. обладающие свойством устойчивости к асимметричному засорению. Такие оценки исследовались в рамках локально устойчивого подхода д.т.н. А.М. Шурыгина, основанного на анализе показателя неустойчивости оценки (L2-нормы функции влияния), и его подхода, основанного на модели байесовского точечного засорения. В работе исследуется компромиссное семейство оценок, для которого оптимизируемый функционал представляет собой выпуклую линейную комбинацию двух базовых критериев. Компромиссное семейство подобно условно оптимальному семейству оценок, предложенному А.М. Шурыгиным, но используемые критерии могут быть квадратами весовых L2-норм функции влияния с произвольными заранее известными весовыми функциями. Метод. Рассмотренная предметная область до настоящего времени оставалась малоизученной. При проведении исследований применялась ранее разработанная авторами настоящей работы теория, которая описывает свойства оценок, оптимизирующих весовую L2-норму функции влияния. Основные результаты. Получен ряд свойств компромиссных оценок, показана единственность элементов семейства. Отдельно рассмотрен член семейства, доставляющий равные значения критериям: показано, что данная оценка соответствует седловой точке оптимизируемого функционала, а также является минимаксным решением относительно базовых критериев на множестве всех регулярных оценочных функций. Обсуждение. Построенная теория проиллюстрирована на примере задачи оценивания математического ожидания нормального распределения в условиях целенаправленного вредоносного воздействия на набор данных (аналогичного атаке отравления данных во вредоносном машинном обучении).

Введение. Разработан и исследован новый подход к детектированию неисправностей для сложных технических систем, позволяющий определить и классифицировать одиночные и множественные одновременные неисправности. Решена задача надежной и своевременной идентификации как одиночных, так и множественных одновременных неисправностей в условиях ограниченного доступа к размеченным данным. Угроза безопасной работе автономной техники является типичной проблемой для полевых условий эксплуатации, в которых традиционные подходы, основанные на моделях или данных, применяемых по отдельности, оказываются неэффективным. Метод. В работе представлен комбинированный подход к детектированию неисправностей. Предложенное решение сочетает в себе аналитическую модель бонд-графа и сверточную нейронную сеть. Бонд-граф формирует остатки — разницу между значениями, рассчитанными по физическим законам системы, и измерениями с датчиков. Остатки анализируются сверточной нейронной сетью, которая обучается выявлять и классифицировать неисправности по их характерным особенностям. Для учета неопределенности параметров (например, сопротивления или емкости) использовано линейное дробное преобразование. Такой подход позволяет объединить априорные знания о физике системы с возможностями глубокого обучения. Основные результаты. Эффективность подхода оценена на симуляторе гидравлической системы управления поворотным механизмом автономной техники. В симуляцию добавлен гауссовский шум для имитации реальных условий. Эксперименты включали начальные, ступенчатые, одиночные и множественные неисправности. Тесты с разными объемами обучающих данных при выборке менее 128 образцов показали более высокую эффективность предложенного комбинированного подхода по сравнению с классическими методами машинного обучения, такими как Random Forest или K-Nearest Neighbors). Предложено решение для детектирования неисправностей в гидравлических системах управления автономной техникой. Обсуждение. Разработанный подход особенно эффективен при ограниченных данных, что делает его пригодным для полевых условий. Он позволяет своевременно выявлять и классифицировать неисправности (например, утечки в клапанах или сбои электромагнитных задвижек), что снижает риск отказов и обеспечивает безопасность автономной техники. Результаты могут быть адаптированы и внедрены для электрических, механических и прочих сложных технических систем

Введение. Рассмотрена задача сравнительного анализа наборов метагеномных образцов с использованием графов де Брейна. Для повышения точности работы классификационных моделей разработаны методы автоматического извлечения признаков на основе результатов сравнительного анализа метагеномных образцов, экспертных метаданных и статистических тестов. Под признаками в данной работе понимаются связные подграфы графа де Брейна. Методы. Первый метод unique_kmers применяется для извлечения из данных строк длины k (k-меров), которые встречаются только в образцах одного класса. Второй метод stats_kmers применяется для извлечения k-меров, частота встречаемости которых статистически отличается между классами образцов. Для извлечения интерпретируемых признаков разработан третий метод, в котором реализовано выделение подграфов из графов де Брейна на основе опорных вершин, получаемых в результате применения одного из первых двух методов. Анализ данных состоит из двух этапов: вначале применяется метод unique_kmers или stats_kmers для предварительной обработки данных, затем к полученным результатам применяется третий метод для получения интерпретируемых признаков. Основные результаты. Апробация методов проведена на четырех сгенерированных тестовых наборах данных, которые моделируют параметры реальных метагеномных сообществ, такие как наличие похожих видов (штаммов) или разницу в частоте встречаемости бактерии. Разработанные методы были применены для извлечения признаков, которые использовались для классификации образцов из тестовых наборов. Для сравнения в качестве признаков использовались результаты таксономической аннотации образцов с помощью программы Kraken2. Показано, что качество классификации образцов повысилось при применении в классификационных моделях признаков, полученных с помощью предложенных методов, по сравнению с классификационными моделями, обученными на таксономических признаках. Обсуждение. Разработанные методы полезны при сравнительном анализе данных метагеномного секвенирования и могут служить основой систем поддержки принятия решений, например, при диагностировании заболеваний людей на основе данных секвенирования микробиоты кишечника.

Введение. Представлена новая методика автоматической калибровки приемного тракта цифровых приемопередающих модулей в реальном времени. Метод. Методика калибровки основана на формировании калибровочных коэффициентов путем сравнения комплексной амплитуды сигнала на выходе приемного тракта «виртуального» эталонного модуля и комплексной амплитуды сигнала на выходе приемного тракта после накопления сигнала. Калибровочное значение амплитуды комплексного сигнала на выходе каждого приемного тракта определяется с помощью умножения амплитуды комплексного сигнала на соответствующий калибровочный коэффициент. Диаграмма усиления информационно-управляющей системы синтезируется путем вычисления взвешенной суммы калиброванных амплитуд выходных комплексных сигналов по всем приемным трактам, что позволяет максимизировать пиковое усиление и минимизировать уровень боковых лепестков. Основные результаты. Для проверки предложенной методики проведены моделирование и экспериментальный анализ информационно-управляющей системы, работающей в L-диапазоне. Результаты показали снижение амплитудных ошибок до 3,79 дБ и фазовых ошибок до 5°40ʹ12ʺ. Обсуждение. Предложенная методика удовлетворяет требованиям к синтезу самокалибрующейся модели подсистемы с использованием подхода мягкой конфигурации.

Введение. Известно, что геофизические поля (геомагнитное, гравитационное и электромагнитное) при их регистрации или моделировании представляют совокупность нескольких векторных составляющих, характеризующих изменение соответствующих параметров в пространстве и во времени. Хранение данных геофизических полей в настоящее время реализуется на основе известных моделей данных, представляющих собой, как правило, реляционную структуру. Анализ известных исследований показал избыточность и неэффективность такого подхода. Это выражается в низкой скорости получения искомых данных при использовании комплексных мультипредикатных запросов. Непрерывно растущие объем и сложность рассматриваемых данных требуют новых подходов к организации их хранения для повышения производительности информационных систем, применяемых для поддержки принятия решений на основе данных геофизических полей. Метод. В данной работе предлагается и исследуется модель представления и хранения данных геофизических полей, обеспечивающая повышение производительности информационных систем. Представлен анализ специфических особенностей геофизических полей, обусловленных их тензорным характером. Рассмотрены основные компоненты данных, определены перспективные варианты комбинирования известных моделей данных для получения наилучшего результата для повышения производительности соответствующих баз данных. Основные результаты. Предложена мультиосевая модель данных геофизических полей, учитывающая тензорную многокомпонентную структуру полей и сочетающая особенности иерархической организации данных и элементоцентричной разметки информации. Отличительной особенностью предложенной модели является введение статичной и динамической осей. Такой подход обеспечивает представления метаданных, оперативных и архивных данных, взаимодействие между ними на уровне фоновых процессов с участием программных триггеров с темпоральными предикатами. Обсуждение. На примере данных геомагнитного поля и его вариаций продемонстрировано увеличение скорости выполнения одно- и мультипредикатных запросов на выборку данных, вставку новых записей в хранилище. Вычислительные эксперименты по сравнению предлагаемого и известных подходов к организации и хранению данных геофизических полей на различных наборах и объемах данных показали, что реализация мультиосевой модели данных дает возможность повысить скорость выполнения однопредикативных запросов на 25,7 %, мультипредикативных запросов на 20,1 %, запросов на вставку новых записей на 21,3 %. Это позволяет сделать вывод о целесообразности применения предложенного решения.

Введение. Исследованы возможности граничной оценки надежности кластера, состоящего из множества узлов, каждый из которых может находиться в значительном числе состояний, различающихся производительностью выполнения требуемых функций и средним временем восстановления до исправного состояния узла. Оценка надежности такой кластерной системы на основе марковских процессов затруднена на этапе построения диаграммы состояний и переходов из-за большой ее размерности. Трудность построения модели особенно возрастает при ограниченном восстановлении узлов, приводящем к очереди узлов, требующих восстановления. Преодолеть указанную трудность позволяет предлагаемый подход. Представленный подход предусматривает декомпозицию марковской модели кластера и поэтапное последовательное уточнение верхней и нижней граничных оценок надежности кластера с учетом влияния на замедление восстановления каждого узла кластера других его узлов. Метод. Особенность предлагаемого подхода заключается в декомпозиции модели с выделением некоторого отдельного узла кластера и построении его марковской модели с введением состояний ожидания начала восстановлений узла из-за обслуживания очереди на восстановление других ранее отказавших узлов кластера. Определив на марковской модели выделенного узла вероятности всех его состояний, учитывая идентичность всех узлов кластера, на основе формулы перебора гипотез определяются средние задержки до восстановления исправного состояния остальных узлов кластера, имеющих ранее возникшие отказы. Вычисленные средние задержки используются на следующем этапе расчета марковской модели узла с уточнением задержки начала восстановления выделенного узла из-за влияния очереди восстановления остальных узлов кластера. Основные результаты. На основе предлагаемой модели дана оценка коэффициента готовности кластера, комплектуемого из значительного числа структурно сложных узлов, характеризующихся множеством состояний разной производительности и времени восстановления узла до исходного исправного состояния. Обсуждение. Представленная в результате декомпозиции модель позволяет преодолеть проблему лавинообразного возрастания сложности модели кластера при увеличении числа его узлов и числа их состояний. Выполненные расчеты показали сходимость предлагаемой граничной оценки надежности кластера из структурно сложных узлов. Полученные результаты могут быть использованы при оценке надежности и обосновании выбора структуры кластеров, а также дисциплин их обслуживания и восстановления при накоплении отказов с учетом ограниченных ресурсов восстановления, приводящих к образованию очередей отказавших элементов, подлежащих восстановлению. Предложенная модель может быть применена при анализе влияния накопления отказов в разных узлах кластера на задержки обслуживания поступающего потока запросов.