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

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

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

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