Размер:
A A A
Цвет: C C C
Изображения Вкл. Выкл.
Обычная версия сайта

Федеральный исследовательский центр 
«Красноярский научный центр
Сибирского отделения Российской академии наук»

Когнитивные системы и технологии, нейроинформатика и биоинформатика, системный анализ

27.05.2019 г.

В рамках направления "Когнитивные системы и технологии, нейроинформатика и биоинформатика, системный анализ, искусственный интеллект, системы распознавания образов, принятие решений при многих критериях" программы фундаментальных научных исследований государственных академий наук на 2013 - 2020 годы ФИЦ "Красноярский научный центр СО РАН" реализует следующие бюджетные проекты:

Проект

Методы и технологии аналитической обработки данных и построения программно-технических комплексов и
интегрированных систем

Ключевые слова

Информационные технологии, аналитическая обработка данных, интегрированные системы, межсистемное взаимодействие, поддержка испытаний бортовой аппаратуры, коллективное оценивание, гибридное моделирование

Цель исследования

Основная цель исследования – создание новых методов аналитической обработки больших объемов цифровых данных, развитие и реализация новых технологических подходов к созданию сложных программно-технических комплексов и интегрированных систем разного назначения.
В результате исследования планируется создать новые методы консолидации и анализа больших объемов разнородных данных. Будет разработана теория интегрального аналитического моделирования предметной области, обеспечивающая оперативную совместную аналитическую обработку и адаптивное манипулирование данными из разрозненных источников.
Будет выполнена оригинальная реализация модельно-ориентированного подхода к разработке программного обеспечения. Будут разработаны новые технологические элементы,  позволяющие создавать адаптивные информационные системы с возможностью оперативного управления тематическим наполнением.
Будет разработана технология межсистемного информационного взаимодействия, обеспечивающая стандартизированный обмен данными между гетерогенными ресурсами и гибкую адаптацию к изменениям условий функционирования систем.
Будут реализованы новые технологические подходы к имитационному моделированию, информационно-графическому моделированию и визуализации результатов аналитической обработки данных, как в интегрированных системах, так и в программно-аппаратных комплексах. Новые методы и технологии могут использоваться в задачах проектирования программных систем при создании программно-аппаратных комплексов  для поддержки испытаний бортовой аппаратуры.
Для уменьшения рисков, связанных с информационной безопасностью будут адаптированы существующие и созданы новые модели и методы обеспечения безопасности функционирования интегрированных информационно-телекоммуникационных систем.
Будут разработаны методические, алгоритмические и программные средства построения эффективных статистических систем восстановления стохастических зависимостей и распознавания образов в условиях неоднородных данных малого объёма, основанных на принципах коллективного оценивания и гибридного моделирования, позволяющие обойти проблему дискретизации области определения плотностей вероятности. Результаты могут быть использованы при исследовании социально-экономических, медико-биологических и сложных технических систем, при обработке данных дистанционного зондирования территорий Севера и Сибири.
Будут разработаны методы выявления структур и способов их анализа (классификации), результатами их применения станут перечень новых структурных элементов и их классификация по информационным, комбинаторным и статистическим свойствам. Эти результаты могут применяться при секвенировании, сборке и аннотировании геномов различных организмов, в том числе хвойных растений. Исследование будет способствовать построению исчерпывающей и непротиворечивой теории, объясняющей фундаментальные связи структур биологических макромолекул и их свойств.

Актуальность

С увеличением темпов автоматизации процессов обработки данных информационное пространство развивается как множество разнородных информационных ресурсов. Большое число отечественных и зарубежных авторов (Perez J.M., Когаловский М.Р., Bernstein P.A.) отмечают актуальность исследований, посвященных интеграции данных из гетерогенных источников и возможности их совместной аналитической обработки. Актуальной проблемой становится развитие методов совместного анализа данных на основе логического и семантического сопоставления схем хранения данных.
Значительное количество работ зарубежных авторов и растущий интерес отечественных исследователей подтверждают актуальность проблемы межсистемного информационного взаимодействия. Необходимость совместимости корпоративных систем и их интеграции с внешними ресурсами требуют разработки и развития методов и технологий, обеспечивающих обмен данными между гетерогенными ресурсами с возможностью гибкой адаптации к изменениям условий функционирования систем.
В связи с необходимостью разработки сложных прикладных систем остается актуальной проблема интеграции не только информационных ресурсов, но и развития новых методов интеграции технологий. Так, например, при создании территориальных систем комплексной поддержки управления в кризисных ситуациях необходимо совместное применение в режиме реального времени технологий интеллектуального анализа данных и поддержки принятия решений, динамического картографирования, трехмерной визуализации, современных наглядных методов инфографики. Развитие отечественного производства бортовых систем космических аппаратов требует создания интегрированных технологий поддержки производства программно-аппаратных  комплексов, включая технологии интеллектуального информационно-графического моделирования, поддержки программно-аппаратного взаимодействия для проведения испытаний, технологий анализа функционирования бортовых устройств.
Необходимо создание новых методов обработки и анализа данных для решения различных задач в разных прикладных областях. Так, по мере усложнения изучаемых объектов и условий их исследования появляются методологические и вычислительные трудности применения традиционных непараметрических алгоритмов принятия решений, что особенно характерно при обработке неоднородных статистических данных малого объёма. Перспективное направление обхода возникающих проблем состоит в использовании принципов декомпозиции систем, методов коллективного оценивания и гибридного моделирования. Необходима разработка методов и вычислительных алгоритмов для задач поиска, классификации и анализа различных структур и связей между ними, например, в нуклеотидных последовательностях. Указанная проблема в целом является актуальной как для российской, так и для мировой науки.

Руководитель проекта
 Ноженкова.jpg

Ноженкова Людмила Федоровна

доктор технических наук, профессор 
заведующий отделом
Институт вычислительного моделирования СО РАН
 
+7 391 2907954
 expert@icm.krasn.ru



Поделиться:



Наверх
Федеральный исследовательский центр «Красноярский научный центр Сибирского отделения Российской академии наук»
РоссияКрасноярскКрасноярский край660036, г. Красноярск, ул. Академгородок, 50
+7 (391) 290-79-88fic@ksc.krasn.ru55.99178392.765381