Все выпуски

Классические численные методы, применяемые для предсказания эволюции гидродинамических систем, предъявляют высокие требования к вычислительным ресурсам и накладывают ограничения на число вариантов геолого-гидродинамических моделей, расчет эволюции состояний которых возможно осуществлять в практических условиях. Одним из перспективных подходов к разработке эвристических оценок, которые могли бы ускорить рассмотрение вариантов гидродинамических моделей, является имитационное моделирование на основе обучающих данных. В рамках этого подхода методы машинного обучения используются для настройки весов искусственной нейронной сети (ИНС), предсказывающей состояние физической системы в заданный момент времени на основе начальных условий. В данной статье описаны оригинальная архитектура ИНС и специфическая процедура обучения, формирующие эвристическую модель двухфазного течения в гетерогенной пористой среде. Основанная на ИНС модель с приемлемой точностью предсказывает состояния расчетных блоков моделируемой системы в произвольный момент времени (с известными ограничениями) на основе только начальных условий: свойств гетерогенной проницаемости среды и размещения источников и стоков. Предложенная модель требует на порядки меньшего процессорного времени в сравнении с классическим численным методом, который послужил критерием оценки эффективности обученной модели. Архитектура ИНС включает ряд подсетей, обучаемых в различных комбинациях на нескольких наборах обучающих данных. Для обучения ИНС в рамках многоэтапной процедуры применены техники состязательного обучения и переноса весов из обученной модели.

Изучение спектрального отклика растений на основе данных, собранных с помощью дистанционного зондирования, имеет большой потенциал для решения реальных проблем в различных областях исследований. В этом исследовании мы использовали спектральные свойства для идентификации инвазивного растения — борщевика Сосновского — по спутниковым снимкам. Борщевик Сосновского — инвазивное растение, которое наносит много вреда людям, животным и экосистеме в целом. Мы использовали выборочные данные о геолокации мест произрастания борщевика в Московской области, собранные с 2018 по 2020 год, и спутниковые снимки Sentinel-2 для спектрального анализа с целью его обнаружения на снимках. Мы развернули модель машинного обучения Random Forest (RF) на облачной платформе Google Earth Engine (GEE). Алгоритм обучается на наборе данных, состоящем из 12 каналов спутниковых снимков Sentinel-2, цифровой модели рельефа и некоторых спектральных индексов, которые используются в алгоритме в качестве параметров. Используемый подход заключается в выявлении биофизических параметров борщевика Сосновского по его коэффициентам отражения с уточнением радиочастотной модели непосредственно по набору данных. Наши результаты наглядно демонстрируют насколько сочетание методов дистанционного зондирования и машинного обучения может помочь в обнаружении борщевика и контроле его инвазивного распространения. Наш подход обеспечивает высокую точность обнаружения очагов произрастания борщевика Сосновского, составляющую 96,93 %.

Сердечно-сосудистые заболевания на протяжении последних десятилетий представляют собой серьезную угрозу здоровью населения во всем мире, независимо от уровня развития страны. Ранняя диагностика и постоянный медицинский контроль могли бы значительно снизить смертность от этих заболеваний. Однако существующие системы здравоохранения зачастую не в состоянии обеспечить необходимый уровень мониторинга пациентов из-за ограниченных ресурсов.

В рамках нашего исследования мы использовали метод SHAP для объяснения работы модели глубокого обучения Bi-LSTM+CNN, разработанной для прогнозирования сердечно-сосудистых заболеваний. Путем балансировки данных и применения кросс-валидации мы достигли высокой точности (99,05%), полноты (99%) и F1-меры (99%) модели. Интерпретируемость модели, обеспечиваемая методом SHAP, повышает доверие медицинских специалистов к полученным результатам и способствует более широкому внедрению искусственного интеллекта в клиническую практику.

Оценка безопасности плотин все в большей степени опирается на непрерывный мониторинг гидрометеорологических параметров; однако выявление ранних стадий неустойчивости остается сложной задачей вследствие сложных пространственно-временных взаимодействий и сильного дисбаланса наблюдений аварийных состояний. В настоящей работе предлагается фреймворк глубокого обучения на основе архитектуры сверточной двунаправленной рекуррентной нейронной сети с управляемыми вентилями (CNN–BiGRU) для выявления пространственно-временных предвестников неустойчивости плотин по многомерным гидрометеорологическим временным рядам. Сверточный компонент модели извлекает локальные временные паттерны, связанные с краткосрочными флуктуациями, тогда как двунаправленная рекуррентная структура позволяет моделировать долгосрочные зависимости и эволюцию динамики, предшествующие критическим состояниям.

Предложенная модель была протестирована на реальном наборе данных мониторинга плотины, включающем измерения уровня воды, метеорологические параметры и производные динамические индикаторы. Для учета дисбаланса классов применяется стоимостно-ориентированная стратегия обучения с использованием весов классов без применения синтетического увеличения выборки. Экспериментальные результаты демонстрируют высокие показатели качества классификации: точность (accuracy) — 0,961, прецизионность — 0,901, полнота — 0,757 и F1-мера — 0,823. Дополнительно модель достигает значений ROC AUC = 0,907 и PR AUC = 0,819, что свидетельствует о высокой способности к разделению классов в условиях сильного дисбаланса данных.

Анализ значимости признаков показывает, что краткосрочная и среднесрочная изменчивость уровня воды, включая скользящее стандартное отклонение, волатильность и многоуровневые градиенты, играет ключевую роль в формировании предаварийного поведения системы, обеспечивая физически интерпретируемое понимание динамики отклика плотины. Полученные результаты подтверждают, что фреймворк CNN–BiGRU эффективно выявляет значимые пространственно-временные предвестники неустойчивости и может служить надежным инструментом поддержки принятия решений в задачах мониторинга безопасности плотин в реальных эксплуатационных условиях.

В работе представлен подход к реконструкции и количественному фенотипированию морфологических признаков растений в раннем онтогенезе на основе анализа цифровых изображений. Разработанный алгоритм сочетает глубокое обучение и графовые представления с учетом биологических закономерностей морфогенеза. Такой синтез позволяет перейти от бинарной сегментации к реконструкции топологически целостной структуры растения с корректным разделением пересекающихся корневых систем на снимках с несколькими растениями. На первом этапе с использованием сверточной нейронной сети архитектуры U-Net формируются бинарные маски семян, ростков и корневых систем. Полученное изображение преобразуется в графовую модель, в которой ребрам соответствуют сегменты корней и побегов, а вершинам — ключевые морфологические точки, включая ветвления и пересечения. Алгоритм направленного обхода от семенной точки с водораздельным разделением графа и композитной оценочной функцией выбора главной оси выделяет индивидуальные растения в виде изолированных подграфов и корректно различает главный корень, боковые корни и росток.

Корректность алгоритма подтверждена многоуровневой валидацией, включающей сравнение результатов графовой реконструкции на сегментированных изображениях, а также сквозную проверку полного вычислительного конвейера на исходных изображениях с результатами существующих программных решений и экспертной ручной разметки. Разработанный подход устойчив к вариативности формы корневых систем и шумам изображений, обеспечивает высокую точность извлечения морфологических признаков. Результаты исследования могут быть использованы в селекционных программах.

В работе исследовано совместное влияние формата аннотации объектов и разрешения входных изображений на качество бинарной детекции малоразмерных наземных объектов на радиолокационных изображениях. Выполнен сравнительный анализ моделей семейства YOLO (v5, v8, v11, v26) и специализированных архитектур ориентированного детектирования, включая Rotated RetinaNet, R3Det, ROI Transformer, Gliding Vertex и другие модели. Для исследования сформирован набор данных binMSTAR на основе открытой базы mixMSTAR, содержащий аннотации в форматах горизонтальных (HBB) и ориентированных (OBB) ограничивающих рамок для 9 вариантов разрешения входных кадров от 640 × 640 до 1408 × 1408 пикселей.

Статистическая значимость различий оценивалась с использованием непараметрического U-критерия Манна – Уитни. Установлено, что применение OBB обеспечивает статистически значимое преимущество по метрике mAP_50–95, в среднем на 6,5% выше по сравнению с HBB, за счет уменьшения влияния избыточного фонового шума в области разметки. Определен оптимальный диапазон размера входного кадра 896–1024 пикселя. Дальнейшее увеличение разрешения снижает точность локализации из-за перенасыщения признакового описания фоновыми областями. Наилучшие метрики показали модели семейства YOLO, а именно модель YOLOv11(m), для которой при разрешении 960 × 960 пикселей получено значение mAP_50–95 = 0,87. Специализированные OBB-детекторы при разрешении 1024 × 1024 пикселя продемонстрировали сопоставимую полноту обнаружения с Recall до 0,997. Полученные результаты обосновывают целесообразность использования ориентированных рамок и выбора входного разрешения в диапазоне 896–1024 пикселя для задач бинарной детекции малоразмерных объектов на РЛИ.

Формирование адекватных поведенческих паттернов в условиях неизвестного окружения осуществляется через поисковое поведение. При этом быстрейшее формирование приемлемого паттерна представляется более предпочтительным, чем долгая выработка совершенного паттерна, через многократное воспроизведение обучающей ситуации. В экстремальных ситуациях наблюдается явление импринтирования — мгновенного запечатления поведенческого паттерна, обеспечившего выживание особи. В данной работе предложены гипотеза и модель импринта, когда обученная по единственному успешному поведенческому паттерну нейронная сеть анимата демонстрирует эффективное функционирование. Реалистичность модели оценена путем проверки устойчивости воспроизведения поведенческого паттерна к возмущениям ситуации запуска импринта.

В данной работе изучаются механизмы рабочей памяти в импульсных нейронных сетях, состоящих из нейронов – интеграторов с утечкой и адаптивным порогом при включенной синаптической пластичности. Исследовались относительно небольшие сети, включающие тысячи нейронов. Рабочая память трактовалась как способность нейронной сети удерживать в своем состоянии информацию о предъявленных ей в недавнем прошлом стимулах, так что по этой информации можно было бы определить, какой стимул был предъявлен. Под состоянием сети в данном исследовании понимаются только характеристики активности сети, не включая внутреннего состояния ее нейронов. Для выявления нейронных структур, которые могли бы выполнять функцию носителей рабочей памяти, была проведена оптимизация параметров и структуры импульсной нейронной сети с помощью генетического алгоритма. Были обнаружены два типа таких нейронных структур: пары нейронов, соединенных связями с большими весами, и длинные древовидные нейронные цепи. Было показано, что качественная рабочая память может быть реализована только с помощью сильно связанных нейронных пар. В работе исследованы свойства таких ячеек памяти и образуемых ими структур. Показано, что характеристики изучаемых двухнейронных ячеек памяти легко задаются параметрами входящих в них нейронов и межнейронных связей. Выявлен интересный эффект повышения селективности пары нейронов за счет несовпадения наборов их афферентных связей и взаимной активации. Продемонстрировано также, что ансамбли таких структур могут быть использованы для реализации обучения без учителя распознаванию паттернов во входном сигнале.

В данной статье проводится анализ проблемы распознавания знаков дорожного движения в интеллектуальных транспортных системах. Рассмотрены основные понятия компьютерного зрения и задачи распознавания образов. Самым эффективным и популярным подходом к решению задач анализа и распознавания изображений на данный момент является нейросетевой, а среди возможных нейронных сетей лучше всего показала себя искусственная нейронная сеть сверточной архитектуры. Для решения задачи классификации при распознавании дорожных знаков использованы такие функции активации, как Relu и SoftMax. В работе предложена технология распознавания дорожных знаков. Выбор подхода для решения поставленной задачи на основе сверточной нейронной сети обусловлен возможностью эффективно решать задачу выделения существенных признаков и классификации изображений. Проведена подготовка исходных данных для нейросетевой модели, сформирована обучающая выборка. В качестве платформы для разработки интеллектуальной нейросетевой модели распознавания использован облачный сервис Google Colaboratory с подключенными библиотеками для глубокого обучения TensorFlow и Keras. Разработана и протестирована интеллектуальная модель распознавания знаков дорожного движения. Использованная сверточная нейронная сеть включала четыре каскада свертки и подвыборки. После сверточной части идет полносвязная часть сети, которая отвечает за классификацию. Для этого используются два полносвязных слоя. Первый слой включает 512 нейронов с функцией активации Relu. Затем идет слой Dropout, который используется для уменьшения эффекта переобучения сети. Выходной полносвязный слой включает четыре нейрона, что соответствует решаемой задаче распознавания четырех видов знаков дорожного движения. Оценка эффективности нейросетевой модели распознавания дорожных знаков методом трехблочной кроссалидации показала, что ее ошибка минимальна, следовательно, в большинстве случаев новые образы будут распознаваться корректно. Кроме того, у модели отсутствуют ошибки первого рода, а ошибка второго рода имеет низкое значение и лишь при сильно зашумленном изображении на входе.

Стохастическая оптимизация является актуальным направлением исследования в связи со значительными успехами в области машинного обучения и их применениями для решения повседневных задач. В данной работе рассматриваются два принципиально различных метода решения задачи стохастической оптимизации — онлайн- и офлайн-алгоритмы. Соответствующие алгоритмы имеют свои качественные преимущества перед друг другом. Так, для офлайн-алгоритмов требуется решать вспомогательную задачу с высокой точностью. Однако это можно делать распределенно, и это открывает принципиальные возможности, как, например, построение двойственной задачи. Несмотря на это, и онлайн-, и офлайн-алгоритмы преследуют общую цель — решение задачи стохастической оптимизации с заданной точностью. Это находит отражение в сравнении вычислительной сложности описанных алгоритмов, что демонстрируется в данной работе.

Сравнение описанных методов проводится для двух типов стохастических задач — выпуклой оптимизации и седел. Для задач стохастической выпуклой оптимизации существующие решения позволяют довольно подробно сравнить онлайн- и офлайн-алгоритмы. В частности, для сильно выпуклых задач вычислительная сложность алгоритмов одинаковая, причем условие сильной выпуклости может быть ослаблено до условия $\gamma$-роста целевой функции. С этой точки зрения седловые задачи являются гораздо менее изученными. Тем не менее существующие решения позволяют наметить основные направления исследования. Так, значительные продвижения сделаны для билинейных седловых задач с помощью онлайн-алгоритмов. Оффлайн-алгоритмы представлены всего одним исследованием. В данной работе на этом примере демонстрируется аналогичная с выпуклой оптимизацией схожесть обоих алгоритмов. Также был проработан вопрос точности решения вспомогательной задачи для седел. С другой стороны, седловая задача стохастической оптимизации обобщает выпуклую, то есть является ее логичным продолжением. Это проявляется в том, что существующие результаты из выпуклой оптимизации можно перенести на седла. В данной работе такой перенос осуществляется для результатов онлайн-алгоритма в выпуклом случае, когда целевая функция удовлетворяет условию $\gamma$-роста.