Исследование, разработка и применение инновационных технологий построения интеллектуальных программных системНИР

Research, development and application of innovative technologies of building intelligent software systems

Соисполнители НИР

МГУ имени М.В.Ломоносова Координатор

Источник финансирования НИР

госбюджет, раздел 0110 (для тем по госзаданию)

Этапы НИР

# Сроки Название
1 1 января 2018 г.-31 декабря 2018 г. Исследование, разработка и применение инновационных технологий построения интеллектуальных программных систем
Результаты этапа: На данном этапе были исследованы две задачи: - распознания с использованием мобильного устройства пользователя по походке; - распознавания пользователя по жесту с мобильным устройством в руке. В результате проведен поиск оптимального набора признаков, получаемых на основе данных, считываемых с мобильного устройства, исследована применимость методов анализа временных рядов в рамках данной задачи классификации. Проведен анализ достоинства и недостатки различных моделей представления данных, а также особенности применения их на практике, исследованы различные механизмы поиска исключений в рамках данной задачи. Проведена экспериментальная проверка алгоритмов и разработка оптимального решения.
2 1 января 2019 г.-31 декабря 2019 г. Исследование, разработка и применение инновационных технологий построения интеллектуальных программных систем
Результаты этапа: В текущем году: 1. Исследовалась задача прогнозирования и анализа состояния технологического процесса. В рамках задачи: - cформулирована задача моделирования производственного процесса методами машинного обучения и поиска оптимального управления на основе полученных моделей. - смоделировано поведение показателей качества во времени с учетом калибровки по реальным значениям показателей качества. - проведено экспериментальное исследование возможностей применения различных типов прогнозных моделей, включая линейные ARIMA, нейронные сети простой архитектуры (персептроны), современные нейронные сети глубинного обучения, методы на основе ансамблей деревьев решений, машины опорных векторов и другие. В результате был предложен - комбинированный подход, включающий методы предобработки и подготовки данных (нормализация, усреднение показателей исторических данных с учетом лага, кластеризация для выбора стабильных периодов работы, отбор значимых переменных и лагов с помощью ансамблей деревьев решений); - предложены методы построения прогнозных моделей с использованием нескольких типов персептронов (в том числе с оригинальными подходами по прогнозированию отклика и используемым целевым функциям); 2. Исследовалась задача анализа поведения сетевых сообществ. В рамках задачи: - разработан математический аппарат, основанный на применении методов машинного обучения, предназначенный для выявления и анализа поведения сетевых сообществ. Разработанные методы позволяют осуществлять мониторинг сетевых сообществ, оценивать и анализировать их структуру. 3. Проведены работы по исследованию и разработке математического и программного обеспечения динамической аутентификации пользователей на основе анализа их клавиатурного почерка. - предложен подход к подготовке данных, позволяющий строить информативное и стабильное по времени признаковое пространство (ключевые моменты - сокращение размерности пространства признаков путем выделения наиболее стабильных из них на основе расчета критерия Колмогорова-Смирнова и дискретизация признаков по квантилям); - предложены новые методы построения модели пользователя (нечеткий метод выявления аномалий в данных на основе эллиптической кластеризации (ESFC) в RKHS, метод на основе расчета метрики максимального отклонения, разработаны новые архитектуры полносвязных, рекуррентных и сверточных нейросетей); - разработан метод подбора оптимальных значений метапараметров алгоритмов одноклассовой классификации; - разработан метод оценки аномальности поведения пользователей на основе анализа целых сессий работы за компьютером с использованием t-статистики Уэлша; - разработана и реализована кросс-платформенная система динамической аутентификации пользователей по клавиатурному почерку. Проведенные на ее основе экспериментальные исследования подтвердили качество и обосновали достоверность полученных результатов. 4. Проведены работы в области компьютерной безопасности с целью построения систем поведенческой биометрической аутентификации пользователей операционных систем. - исследованы и доработаны алгоритмы построения биометрических образов и классификации при работе со стандартными устройствами ввода (клавиатура и мышь); - разработан оригинальный алгоритм подбора адаптивного порога классификации; - реализована система аутентификации пользователя по его биометрическому образу для операционных систем семейства Microsoft Windows. Система протестирована на соответствие поставленным требованиям, результаты подтверждены экспериментальным тестированием. 5. Проведены работы по методике разработки и реализации специального программного обеспечения специализированной системы хранения информации. Областью применения СПО СХИ являются автоматизированные рабочие места и серверы стационарного наземного комплекса приема и обработки изображений и мобильного наземного комплекса приема и обработки изображений. СПО СХИ обеспечивает автоматизированное управление средствами оперативного хранения, создание резервных копий хранимых данных, возможность независимого выполнения операций планового архивирования потоков данных. 6.Проведены работы по разработке перспективных алгоритмов на основе сверточных нейронных сетей для детектирования объектов на рентгеновских изображениях.Разработан нейросетевой алгоритм сегментации и детектирования рентгеновских источников на базе адаптированной нейронной сети U-Net. 7.Проведены работы по разработке горизонтально-масштабируемых конвейеров обработки больших массивов астрономических данных на базе технологий Hadoop и Apache Spark.Рзработан и протестирован прототип горизонтально-масштабируемого астрономического конвейера астрометрической калибровки изображений, коректность и масштабируемость предложенного програмного решения была подтверждена в ходе серии экспериментов на Spark-кластере в облачном сервисе Microsoft Azure. 8.Проведены исследования и разработка алгоритмов машинного обучения для получения вероятностных оценок красных смещений рентгеновских источников на основе данных фотометрических обзоров неба.Рализованы методы вероятностных прогнозов фотометрических красных смещений на основе ансамблей деревьев решений и разнообразны метрики оценки прогнозов photo-z различных типов: точечных прогнозов, прогнозов доверительных интервалов, прогнозов полных распределений.
3 1 января 2020 г.-31 декабря 2020 г. Исследование, разработка и применение инновационных технологий построения интеллектуальных программных систем
Результаты этапа: sscs
4 1 января 2021 г.-31 декабря 2021 г. Исследование, разработка и применение инновационных технологий построения интеллектуальных программных систем
Результаты этапа:
5 1 января 2022 г.-31 декабря 2022 г. Исследование, разработка и применение инновационных технологий построения интеллектуальных программных систем
Результаты этапа:
6 1 января 2023 г.-31 декабря 2023 г. Исследование, разработка и применение инновационных технологий построения интеллектуальных программных систем
Результаты этапа:

Прикрепленные к НИР результаты

Для прикрепления результата сначала выберете тип результата (статьи, книги, ...). После чего введите несколько символов в поле поиска прикрепляемого результата, затем выберете один из предложенных и нажмите кнопку "Добавить".