Аннотация:

Большие языковые модели (Large Language Models, LLM) прошли путь от простых N-граммных систем до современных универсальных архитектур, однако ключевым ограничением остается квадратичная сложность механизма самовнимания по длине входной последовательности. Это существенно увеличивает потребление памяти и вычислительных ресурсов, а с появлением задач, требующих рекордно длинных контекстов, создает необходимость разработки новых архитектурных решений. Поскольку для исследования предлагаемой архитектуры требуется длительное и дорогостоящее обучение полновесной сети, необходимо разработать инструмент, который позволял бы быстро дать предварительную оценку архитектуре с точки зрения внутренней памяти.

В настоящей работе предложен метод количественной оценки внутренней памяти нейросетевых архитектур на основе синтетических тестов, не требующих больших корпусов данных. Под внутренней памятью понимается объем информации, который модель способна воспроизвести без обращения к исходным входам.

Для верификации подхода разработан программный комплекс, апробированный на архитектурах GPT-2 и Mamba. Использованы задачи копирования, инверсии и извлечения значения по ключу. Проведенное сравнение по точности предсказаний, распределению ошибок и вычислительным затратам позволяет оперативно оценивать эффективность и перспективность архитектур LLM.

Аннотация:

Предложена гибридная архитектура Explainable AI, совмещающая полностью дифференцируемую нейро-нечеткую модель GD-ANFIS и пост-хок метод SHAP. Интеграция выполнена с целью реализации принципов XAI 2.0, требующих одновременной прозрачности, проверяемости и адаптивности объяснений.

GD-ANFIS формирует человеческо-читаемые правила типа Такаги – Сугено, обеспечивая структурную интерпретируемость, тогда как SHAP вычисляет количественные вклады признаков по теории Шепли. Для объединения этих слоев разработан механизм компаративного аудита: он автоматически сопоставляет наборы ключевых признаков, проверяет совпадение направлений их влияния и анализирует согласованность между числовыми оценками SHAP и лингвистическими правилами GD-ANFIS. Такой двухконтурный контроль повышает доверие к выводам модели и позволяет оперативно выявлять потенциальные расхождения.

Эффективность подхода подтверждена экспериментами на четырех разнородных наборах данных. В медицинской задаче классификации Breast Cancer Wisconsin достигнута точность 0.982; в задаче глобального картирования просадок грунта — 0.89. В регрессионных тестах на Boston Housing и мониторинге качества поверхностных вод получены RMSE 2.30 и 2.36 соответственно при полном сохранении интерпретируемости. Во всех случаях пересечение топ-признаков в объяснениях двух методов составляло не менее 60%, что демонстрирует высокую согласованность структурных и числовых трактовок.

Предложенная архитектура формирует практическую основу для ответственного внедрения XAI 2.0 в критически важных областях — от медицины и экологии до геоинформационных систем и финансового сектора.

Аннотация:

Подход к многоагентному моделированию, основанный на онтологиях, предполагает реализацию моделирующей системы посредством создания онтологий. Примером целостной реализации такого подхода к агентному моделированию является стандарт IEEE 1516 Standard for Modeling and Simulation High Level Architecture. Данная работа посвящена распределенной многоагентной моделирующей системе, предназначенной для моделирования сложных радиотехнических систем (особенно радиолокационных станций), её актуальность обусловлена необходимостью замены части натурных испытаний имитационными экспериментами. Мотивация перехода на стандарт IEEE 1516 для «тяжелой» многоагентной моделирующей системы, кроме прочего, состоит в обеспечении масштабируемости, открытости и многократного повторного использования разработанных агентных моделей, что совершенно логично делать на основе существующего хорошо проработанного и апробированного стандарта, устанавливающего правила взаимодействия моделей и разработки программных интерфейсов. В статье приведены общие принципы построения и архитектура моделирующей системы. Показаны основные требования к агентам, их роль и место в комплексной моделирующей системе, особое место среди агентов занимает имитатор фоно-целевой обстановки. Обсуждается также возможность совмещения двух схем имитационного моделирования: дискретно-событийной и пошаговой. Дело в том, что пошаговая схема обладает такими преимуществами, как простота и наглядность, в ней удобно моделировать алгоритмы обработки, составные части радиотехнических систем. Однако в ней невозможно реализовать истинную автономность и асинхронность агентов. Совмещение двух схем моделирования позволяет объединить их достоинства.

Аннотация:

Рассмотрены особенности внедрения микросервисной архитектуры в процесс разработки. Проиллюстрированы преимущества данного подхода по сравнению с традиционным монолитным подходом. Показана связь использования микросервисной архитектуры с возможностью работы команды по гибким методологиям разработки.

Аннотация:

В работе представлена критика традиционного подхода, используемого для создания многопользовательской игры в системе разработки интерактивных приложений в реальном времени Unity, особенно в случае большого числа одновременных пользователей. В качестве гипотезы предложен альтернативный вариант, не являющийся распространённым, но решающий многие проблемы предыдущего подхода. Проведено сравнение двух клиент-серверных решений при разработке в Unity многопользовательских онлайн-игр, также описаны преимущества обоих подходов для разных случаев. Предложена архитектура разработки игры при помощи более актуального метода: вместо библиотеки Mirror – стандартного инструментария для Unity-разработки – использованы микросервисы, написанные на языке Golang. Приведены весомые доказательства предпочтительности альтернативного подхода, главное преимущество которого – поддержка современной архитектуры, обеспечивающей высокоскоростную связь между микросервисами, что подкреплено тестами при передаче сообщений на разных платформах.

Полученные результаты тестирования подтверждают выдвинутую гипотезу, и можно сделать вывод, что для многопользовательских видеоигр связка Unity вместе с Golang является более эффективной.

Описаны также основные методы отладки многопоточного приложения на Golang в связке с системой разработки игровых приложений Unity и предложен технологический прием, позволяющий получить быстрый способ передачи данных между клиентом и сервером.

Аннотация:

В условиях стремительного роста онлайн-продаж и запроса на персонализацию российский рынок кастомизированной одежды сталкивается с дефицитом технологичных и массово доступных решений. В статье представлены результаты исследовательско-внедренческого проекта по созданию мультибрендовой цифровой платформы со встроенным 3D-конфигуратором, нацеленного на трансформацию цикла предзаказа. Разработка позволяет покупателям интерактивно создавать модели одежды в веб-среде, а дизайнерам – оптимизировать логистику и минимизировать перепроизводство.

Основной научно-технический интерес в работе представляют детально описанная целевая архитектура платформы и масштабируемый конвейер обработки 3D-моделей, обеспечивающий их оптимизацию и корректное отображение в браузере. Дополнительный вклад составляет методика подготовки и оптимизации 3D-моделей одежды для веб-визуализации, формализованная в виде технических требований, которая позволяет обеспечить баланс визуального качества и производительности.

В результате исследования решена задача унификации форматов 3D-моделей одежды от различных дизайнеров в рамках мультибрендовой цифровой платформы (ключевого отличия от существующих монобрендовых решений) и реализована технология кастомизации с возможностью интерактивного отображения всех видоизменений дизайна на одной экранной форме.

Технологическая состоятельность решения обоснована сравнительным анализом существующих аналогов, анализом рынка по модели PAM-TAM-SAM-SOM и оценкой функциональных требований.

В статье также представлена практическая стратегия внедрения цифровой платформы, что делает ее ценной для исследователей и специалистов, работающих на стыке e-commerce, компьютерной графики и цифровой трансформации бизнес-процессов.

Аннотация:

Представлен подход к проектированию обучающих приложений в концепции Microlearning. Обсуждена зависимость достоверности оценки знаний от визуального представления вопросов проверочного тестирования. Приведены архитектура системы и принцип работы разработанного авторами инструмента проектирования адаптивных тестов и сценариев тестирования для microlearning-приложений.

Аннотация: Проведен анализ информационной архитектуры блогов. Показано, что блоги – эффективное средство коммуникации, но неоптимальное средство хранения структурированной информации. Предложен формат «архиблога» (блога, ориентированного на ведение архивов), позволяющий сделать блог пригодным для хранения структурированной информации.

Аннотация:

В последние годы достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения обусловлены успехами в разработке больших языковых моделей (LLM) на основе глубоких нейронных сетей. В то же время, несмотря на существенные возможности, LLM имеет такие принципиальные ограничения, как спонтанная недостоверность в фактах и суждениях; допущение простых ошибок, диссонирующих с высокой компетентностью в целом; легковерие, проявляющееся в готовности принимать за истину заведомо ложные утверждения пользователя; отсутствие сведений о событиях, произошедших после завершения обучения.

Вероятно, ключевой причиной является то, что обучение биологического интеллекта происходит через усвоение неявных знаний воплощенной формой интеллекта, позволяющей решать интерактивные физические задачи реального мира. Биоинспирированные исследования нервных систем организмов позволяют рассматривать мозжечок, координирующий движения и поддерживающий равновесие, в качестве главного кандидата для раскрытия методов реализации воплощенного физического интеллекта. Его простая повторяющаяся структура и способность управлять сложными движениями дают надежду на возможность создания аналога адаптивным нейронным сетям.

В настоящей работе изучается биоинспирированная архитектура мозжечка как форма аналоговых вычислительных сетей, способная моделировать сложные физические системы реального мира. В качестве простого примера представлена реализация воплощенного ИИ в виде многокомпонентной модели щупальца осьминога, демонстрирующей потенциал в создании адаптивных физических систем, обучающихся и взаимодействующих с окружающей средой.

Аннотация:

Предложен метод построения инвариантных к масштабу представлений временных рядов розничной выручки на базе трехбарной (по трем соседним периодам) геометрии Драммонда (DG), расширенной мульти-таймфреймовым контекстом (день, частичная календарная неделя и скользящая 7-дневка). На этих «патчах» выполнено self-supervised предобучение по схеме Joint-Embedding Predictive Architecture (JEPA) со спатио-темпоральным маскированием, после чего модель дообучена с выходными слоями, оценивающими неопределенность, для прогноза на следующий день и следующую неделю. Проанализированы свойства аффинной инвариантности признаков и идентифицируемости недельной фазы; эмпирически продемонстрировано улучшение по сравнению с сильными базовыми моделями на реальных данных.

Аннотация:

Представлена цифровая платформа суперкомпьютерного моделирования в задачах напыления частиц на подложки. Целью работы является обсуждение общей архитектуры, технологического стека и особенностей реализации пользовательского интерфейса платформы. В ее основу положены веб-технологии доступа и управления расчетами, позволяющие реализовать пользовательскую систему для проведения полного цикла вычислительного эксперимента, включающего конфигурацию прикладных приложений, их запуск на удаленных вычислительных ресурсах, мониторинг прохождения задач, анализ и интерактивную визуализацию результатов. Взаимодействие пользователя с вычислительными ресурсами реализовано посредством графического интерфейса, не требующего от компьютера пользователя наличия дополнительного программного обеспечения, кроме веб-браузера. Важным преимуществом платформы является возможность проведения широкомасштабных компьютерных исследований в многопользовательском режиме, вытекающая из естественных принципов построения клиент-серверных приложений. Представляемая цифровая веб-платформа была успешно апробирована на вычислительных кластерах ИПМ им. М.В. Келдыша РАН при решении ряда актуальных математических задач нанотехнологии. Также с ее помощью последние 3 года проводится групповое обучение студентов МФТИ современным информационным технологиям.

Аннотация: Представлено описание архитектуры базы данных двойных звезд (Binary star DataBase, BDB), разрабатываемой в Институте астрономии РАН. Целью создания BDB является объединение информации из множества разнородных каталогов двойных и кратных звезд, а также разработка удобного инструмента для работы с данными каталогов. Рассматриваются основные проблемы, возникшие в процессе реализации BDB, методики извлечения информации из исходных каталогов, а также методы кросс-идентификации объектов. BDB реализована на базе фреймворка Nagare (stackless Python/SQLAlchemy/Elixir) и СУБД Postgresql, ее beta-версия доступна по адресу http://bdb.inasan.ru.

Аннотация:

Рассмотрена проблема создания динамических нарративных систем для видеоигр с интерактивностью в реальном времени. Представлены разработка и тестирование компонента интеграции GPT для генерации диалогов, выявившие критическое ограничение облачных решений – задержку в 30 с., неприемлемую для игрового процесса. Предложена гибридная архитектура адаптивной системы, сочетающая LLM с механизмами обучения с подкреплением. Особое внимание уделяется решению проблем консистентности игрового мира и управлению долгосрочным контекстом взаимодействий с NPC через RAG-подход. Обоснован переход к парадигме Edge AI с применением методов квантования для достижения целевой задержки 200–500 мс. Разработаны метрики оценки персонализации и динамической адаптации контента.

Аннотация: Рассмотрены эмоциональные человеко-машинные интерфейсы, а именно, антропоморфные социальные агенты. Описана кросс-дисциплинарная задача создания антропоморфного агента, который «чувствует» и «реагирует» на эмоциональные стимулы. Предложена нейробиологически инспирированная реализация, основанная на механике химических и физических процессов, происходящих в человеческом мозге. Проектирование и разработка эмоциональной модели осуществлены симуляцией нейромодуляторов: дофамина, серотонина, нор-адреналина. Отображение эмоций достигается за счёт комбинации данных нейромодуляторов в различных пропорциях. Для этого используется гипотеза Хьюго Лёфхейма («куб эмоций»), которая в свою очередь базируется на теории аффек-тов Сильвиана Томпкинса. Описаны преодоление феномена “uncanny valley” и подходы к пониманию взаимосвязей мимики и мотивации индивидуума. Построена реалистичная вычислительная модель, которая позволяет адекватно визуализировать мимику виртуального агента синхронизировано с производимой им речью. На основе трехмерной модели человеческой головы создан антропоморфный эмоциональный агент, способный на мимические реакции в связи с эмоцио-нальным контекстом.

Аннотация:

Представлен блокчейн-симулятор, предназначенный для обучения студентов и начинающих блокчейн-разработчиков. Симулятор создан с целью предоставить пользователям интуитивно понятное и доступное средство для изучения основных концепций и механизмов функционирования блокчейна. Рассмотрены основные аспекты проектирования и архитектуры симулятора, а также представлена демонстрация работы приложения. Разработанный симулятор способствует привлечению новых специалистов в сферу блокчейн-разработки.

Аннотация: Описана методология и технология построения многоцелевой информационной среды T-System путем расширения информационной системы T-Libra и предназначенной для интеграции ресурсов и сервисов, характерных для электронной библиотеки с гибким полнотекстовым поиском, виртуального музея, электронного архива, исследовательской лаборатории, образовательного сервера. Методологической основой интеграции является гибридная двухуровневая онтология, основанная на взаимодействии функциональных систем (верхний уровень), библиотеки концептов и библиотеки тезаурусов (нижний уровень). Технологической основой – унифицированная поисковая система, включающая в себя механизм нелинейных каскадных запросов, формирующих соответствующие функциональные системы и соединяющих результаты полнотекстового поиска, релевантные тезаурусы и концепты, текстовые метаданные, а также нетекстовые объекты различной модальности (графика, звук, видео и т.д.). Вся среда проектируется в трехзвенной архитектуре (Веб-браузер / Веб-сервер + Сервер приложений / Cервер баз данных), с использованием специальной системы индексации для повышения эффективности поиска, а также внешней логики, встроенной в сервер приложений и обеспечивающей совместимость с различными СУБД.

Аннотация:

Построена вычислительная схема приближенного решения интегрального уравнения с дробным интегралом Грюнвальда – Летникова, основанная на методе наименьших квадратов. Особенностью вычислительной схемы является использование нейронной сети при вычислении коэффициентов для метода наименьших квадратов. Актуальность исследования обусловлена тем, что в настоящее время искусственный интеллект все чаще применяется для решения многих практических задач, связанных с различными физическими процессами. Найдена оценка сходимости приближенных решений к точному решению. Рассмотрены возможные пути дальнейшего применения искусственного интеллекта для решения физических задач.

Аннотация:

Важным фактором взрывного развития цифровой экономики последнего десятилетия стали облачные платформы и сервисы. Возможность быстрого масштабирования сервиса в совокупности со снижением инвестиционных затрат на старте проектов в рамках подходов Iaas, РaaS, SaaS дала пожительные результаты и легла в основание новых бизнес-моделей и корпоративных решений.

В данной статье мы обсуждаем причины значимости мультиоблачности и исследуем подходы к интеграции облачных сервисов в мультиоблачной архитектуре. Также в статье предлагается способ решения проблемы облачной миграции — разработка системы для миграции облачных ресурсов между облачных сервисами.

Аннотация:

Разработан инструмент Tula для балансировки видеоигр. Его необходимость обоснована растущими требованиями к качеству и экономической эффективности в индустрии видеоигр, особенно в аспектах управления внутри-игровой экономикой и логикой игрового мира. Проанализированы существующие инструменты и подходы к балансировке игр, выявлены их ограничения, на основе которых построен функционал нового инструмента, интегрирующего функции современных решений и предоставляющего расширенные возможности для анализа и тестирования игровых параметров, включая генерацию прототипов через описание классов и симуляцию в реальном времени. Описаны технологическая база и архитектура инструмента. Рассмотрены ключевые аспекты реализации: отзывчивость интерфейса, непрерывное обновление данных и безопасность. Проведенный сравнительный анализ с известным инструментом Machinations показал преимущества в корректности обработки данных, удобстве интерфейса и гибкости модификации прототипов.

Аннотация:

Разработан прототип приложения, обучающего в игровой форме базовому синтаксису языка Java. Рассмотрены вопросы связи между реализацией игрового процесса и обучающими упражнениями, в которых должен исполняться программный код. Приведены геймплей и архитектура клиентской и серверной частей.

Аннотация: Описаны политика, технические и организационные проблемы в деятельности библиотек по сохранению материалов журналов, издаваемых онлайн. Поскольку библиотеки все чаще участвуют в процессах журнальных публикаций, качественный цифровой репозиторий HathiTrust может служить естественным местом для архивации и предоставления доступа к журнальным публикациям, а также их долгосрочного хранения и обеспечения режима видимости. Библиотека Мичиганского университета финансирует создание системы mPach полного публикационного цикла (с открытым исходным кодом), которая обеспечивает размещение документов в репозитории HathiTrust как побочный результат процесса публикации вместо того, чтобы осуществлять такое размещение после завершения этого процесса. В статье представлены архитектура системы mPach, описаны предусмотренные бизнес-процессы, а также планы по созданию общей инфраструктуры для публикации журналов открытого доступа.

Аннотация: Описаны общий алгоритм и классификация этапов создания виртуальных культурно-исторических реконструкций. На примере проекта «Болгар XIV» разобраны основные стадии реализации реконструкции, рассмотрены архитектура, бытовое окружение и планировка города; дано общее описание той эпохи. Приведены общие соображения о подходах к созданию виртуальных реконструкций, в том числе правила процедурной генерации территорий.

Аннотация:

Для классификации изображений в настоящее время можно применить множество различных инструментов, каждый из которых направлен на решение определенного спектра задач. В статье проведен краткий обзор библиотек и технологий для классификации изображений. Построена архитектура простой свёрточной нейронной сети для классификации изображений.

Были проведены эксперименты по распознаванию изображений с такими популярными нейронными сетями, как VGG16 и ResNet 50. Обе нейронные сети показали хорошие результаты. Однако ResNet 50 переобучилась из-за того, что в наборе данных присутствовали однотипные изображения для обучения, поскольку в данной нейронной сети больше слоев, позволяющих считывать признаки объектов на изображениях. С обученными моделями был проведен сравнительный анализ по распознаванию изображений, специально подготовленных для этого эксперимента.

Для классификации изображений в настоящее время можно применить множество различных инструментов, каждый из которых направлен на решение определенного спектра задач. В статье проведен краткий обзор библиотек и технологий для классификации изображений. Построена архитектура простой свёрточной нейронной сети для классификации изображений.

Были проведены эксперименты по распознаванию изображений с такими популярными нейронными сетями, как VGG16 и ResNet 50. Обе нейронные сети показали хорошие результаты. Однако ResNet 50 переобучилась из-за того, что в наборе данных присутствовали однотипные изображения для обучения, поскольку в данной нейронной сети больше слоев, позволяющих считывать признаки объектов на изображениях. С обученными моделями был проведен сравнительный анализ по распознаванию изображений, специально подготовленных для этого эксперимента.

Аннотация: Статья посвящена обсуждению общей архитектуры систем информационного анализа делового текста. Обсуждаются три комплекса проблем, решения по которым радикально меняют архитектуру анализатора: определение целевой технологии и с учетом этого выбор целевого языка представления знаний; выбор способа межуровневого взаимодействия компонентов анализатора; определение соотношения структурных (rule-based) и прецедентно-статистических (example-based, case-based, corpus-based) моделей в используемых алгоритмах и процедурах анализа.

Аннотация:

Рассмотрена проблема построения интерпретируемых векторных представлений научных текстов для задач интеллектуальной академической генеалогии. Предложена типология эмбеддингов, включающая три класса: статистические, выученные нейросетевые и структурированные символьные. Обоснована необходимость объединения достоинств нейросетевых (высокая семантическая точность) и символьных (интерпретируемость измерений) подходов. Для реализации такого гибридного подхода предложен алгоритм построения выученных символьных эмбеддингов путем регрессионного преобразования вектора внутреннего представления нейросетевой модели в интерпретируемый набор оценок.

Экспериментальная оценка алгоритма проведена на корпусе фрагментов авторефератов диссертаций по педагогическим наукам. Компактный трансформерный энкодер с регрессионной головой обучался воспроизводить тематические оценки, сгенерированные передовой генеративной языковой моделью. Сравнение шести режимов обучения (три типа регрессионной головы и два состояния энкодера) показало, что дообучение верхних слоев энкодера является ключевым фактором повышения качества. По результатам тестирования была выбрана наилучшая конфигурация, которая достигла коэффициента детерминации R² = 0.57 и точности определения трех наиболее релевантных концептов, равной 74%. Результаты подтверждают, что для определенного рода задач, в которых требуется формальное представление выходных данных, возможна аппроксимация поведения генеративной модели компактным энкодером с регрессионной головой при существенно меньших вычислительных затратах. В более широкой перспективе разработка алгоритмов построения выученных символьных эмбеддингов будет способствовать созданию такой модели формальной репрезентации научного знания, в которой конвергенция нейросетевых и символьных методов обеспечит как масштабируемость обработки научных текстов, так и интерпретируемость векторных представлений, кодирующих содержание.