Все выпуски

Рассматривается конечномерная оптимизационная задача, постановка которой, помимо искомых переменных, содержит параметры. Ее решение есть зависимость оптимальных значений переменных от параметров. В общем случае такие зависимости не являются функциями, поскольку могут быть неоднозначными, а в функциональном случае — быть недифференцируемыми. Кроме того, область их существования может оказаться уже области определения функций в условии задачи. Эти свойства затрудняют решение как исходной задачи, так и задач, в постановку которых входят данные зависимости. Для преодоления этих затруднений обычно применяются методы типа недифференцируемой оптимизации.

В статье предлагается альтернативный подход, позволяющий получать решения параметрических задач в форме, лишенной указанных свойств. Показывается, что такие представления могут исследоваться стандартными алгоритмами, основанными на формуле Тейлора. Данная форма есть функция, гладко аппроксимирующая решение исходной задачи. При этом величина погрешности аппроксимации регулируется специальным параметром. Предлагаемые аппроксимации строятся с помощью специальных функций, устанавливающих обратные связи между переменными и множителями Лагранжа. Приводится краткое описание этого метода для линейных задач с последующим обобщением на нелинейный случай.

Построение аппроксимации сводится к отысканию седловой точки модифицированной функции Лагранжа исходной задачи. Показывается, что необходимые условия существования такой седловой точки подобны условиям теоремы Каруша – Куна – Таккера, но не содержат в явном виде ограничений типа неравенств и условий дополняющей нежесткости. Эти необходимые условия аппроксимацию определяют неявным образом. Поэтому для вычисления ее дифференциальных характеристик используется теорема о неявных функциях. Эта же теорема применяется для уменьшения погрешности аппроксимации.

Особенности практической реализации метода функций обратных связей, включая оценки скорости сходимости к точному решению, демонстрируются для нескольких конкретных классов параметрических оптимизационных задач. Конкретно: рассматриваются задачи поиска глобального экстремума функций многих переменных и задачи на кратный экстремум (максимин-минимакс). Также рассмотрены оптимизационные задачи, возникающие при использовании многокритериальных математических моделей. Для каждого из этих классов приводятся демонстрационные примеры.

Интерпретируемость моделей глубокого обучения стала центром исследований, особенно в таких областях, как здравоохранение и финансы. Модели с «бутылочным горлышком», используемые для выявления концептов, стали перспективным подходом для достижения прозрачности и интерпретируемости за счет использования набора известных пользователю понятий в качестве промежуточного представления перед слоем предсказания. Однако ручное аннотирование понятий не затруднено из-за больших затрат времени и сил. В нашей работе мы исследуем потенциал больших языковых моделей (LLM) для создания высококачественных банков концептов и предлагаем мультимодальную метрику для оценки качества генерируемых концептов. Мы изучили три ключевых вопроса: способность LLM генерировать банки концептов, сопоставимые с существующими базами знаний, такими как ConceptNet, достаточность унимодального семантического сходства на основе текста для оценки ассоциаций концептов с метками, а также эффективность мультимодальной информации для количественной оценки качества генерации концептов по сравнению с унимодальным семантическим сходством концепт-меток. Наши результаты показывают, что мультимодальные модели превосходят унимодальные подходы в оценке сходства между понятиями и метками. Более того, сгенерированные нами концепты для наборов данных CIFAR-10 и CIFAR-100 превосходят те, что были получены из ConceptNet и базовой модели, что демонстрирует способность LLM генерировать высококачественные концепты. Возможность автоматически генерировать и оценивать высококачественные концепты позволит исследователям работать с новыми наборами данных без дополнительных усилий.

Для моделирования гравитационной конвекции жидкости, насыщающей пористую среду, развивается компактная конечно-разностная схема. На основе закона Дарси с учетом анизотропии свойств проницаемости и теплопроводности рассматривается задача для прямоугольной области в переменных «функция тока» и «температура». На границах заданы условия непроницаемости и линейный по высоте профиль температуры. При определенных соотношениях между коэффициентами обратной проницаемости и теплопроводности данная система является косимметричной, при потере устойчивости механического равновесия от него ответвляется однопараметрическое семейство стационарных конвективных режимов. Разработана численная схема с конечно-разностной аппроксимацией четвертого порядка точности по пространственным координатам и с использованием метода Рунге – Кутты. Доказано, что построенная на девятиточечном шаблоне численная схема сохраняет свойство косимметрии исходной системы. Представлены результаты численного решения спектральной задачи по определению критических чисел Рэлея, отвечающих возникновению конвективных движений. Проведено сравнение с расчетами методом второго порядка точности и на основе комбинированной разностной схемы, обеспечивающей четвертый порядок аппроксимации по вертикальной координате. Показано, что с большой точностью критические числа являются двукратными при коэффициентах, обеспечивающих свойство косимметрии. Приведены результаты вычисления конвективных режимов и спектров устойчивости стационарных решений. Дана оценка эффективности предложенной компактной схемы.

Объяснимый искусственный интеллект (Explainable AI, XAI) представляет собой область искусственного интеллекта, направленную на создание методов и инструментов для генерации интерпретируемых и понятных для человека объяснений решений ИИ. Актуальность объяснимости моделей возрастает по мере внедрения искусственного интеллекта в критически важные сферы (медицина, финансы, юриспруденция), где непрозрачность алгоритмов может приводить к серьезным последствиям для пользователей и общества. В работе представлен аналитический обзор современного состояния области XAI, охватывающий теоретические основы, методологию и практические применения.

Рассматриваемые методы объяснимого ИИ были отобраны и систематизированы на основе многоуровневой классификации методов XAI по постановке задачи (цель, целевая аудитория, тип данных), методологии (стадия применения, модель-специфичность, методы, масштаб) и форме результата (представление, презентация, метрики оценки).

Проведен сравнительный анализ методов объяснимого ИИ для различных областей применения. Для классического машинного обучения детально рассмотрены SHAP и LIME с выявлением их теоретических оснований, вычислительных характеристик и ограничений. Для компьютерного зрения систематизированы градиентные методы (SmoothGrad, Integrated Gradients), методы визуализации активаций (Grad-CAM, Grad-CAM++), методы на основе возмущений (RISE, Occlusion) и концептуальные объяснения (TCAV, Network Dissection). Особое внимание уделено специфике применения XAI к обработке естественного языка и большим языковым моделям, включая анализ достоверности цепочек размышлений (Chain-of-Thought), естественно-языковых объяснений и методов на основе графов атрибуции. Выделены фундаментальные ограничения существующих подходов к объяснимости LLM и определены направления дальнейших исследований.

Результаты обзора демонстрируют, что методы XAI достигли значительной зрелости в области классического машинного обучения и компьютерного зрения, однако применение к большим языковым моделям остается открытой исследовательской проблемой, требующей разработки новых парадигм объяснения.

Целью данной работы является оценка механического поведения коронарных сосудов и ангиопластических баллонов при проведении процедуры ангиопластики на основании данных внутрисосудистого ультразвукового исследования и ангиографии, полученных для каждого пациента индивидуально. Для лечения атеросклероза, представляющего собой серьезное хроническое воспалительное заболевание артерий с образованием атеросклеротических бляшек и вызывающего сужение сосудов и ухудшение кровоснабжения тканей и органов, в современной медицинской практике применяют малоинвазивную эндоваскулярную процедуру — баллонную ангиопластику, ключевым аспектом моделирования которой является понимание поведения артерий пациентов и баллонов, которые используют для ее проведения. На основании данных внутрисосудистого ультразвукового исследования и ангиографии была разработана биомеханическая модель артерии, пораженной атеросклерозом. Построена конечно-элементная модель участка артерии, учитывающая ее нелинейное гиперупругое поведение. Для моделирования поведения ангиопластического баллона была разработана математическая модель баллона, проведена валидация с экспериментальными данными. Проведена оценка напряженно-деформированного состояния коронарной артерии конкретного пациента и ангиопластического баллона. На основании разработанных математических моделей отдельных объектов в дальнейшем будет построена полномасштабная математическая модель процесса ангиопластики, включающая три рассмотренных выше объекта: персонифицированную за счет использования данных реального пациента модель артерии; построенную на основе персонифицированной модели конечно-элементную модель артерии, учитывающую ее нелинейное поведение и конечно-элементную модель ангиопластического баллона, а также их взаимосвязь. Разработанные математические модели и полученные на их основе результаты в дальнейшем позволят получить зависимости ключевых параметров ангиопластики, которые могут быть использованы для усовершенствования методики ангиопластики на основе данных внутрисосудистой визуализации, а применение методов математического моделирования позволит снизить число клинических испытаний в данной области.

Исследуется отказоустойчивость конечной вычислительной сети с произвольным графом, элементы которой имеют вероятность отказа и вероятность восстановления после отказа. Работа сети происходит по трехэтапным тактам (разрушение-восстановление-функционирование). Предлагается алгоритм наращивания сети в начале каждого такта ее работы. При этом граф увеличенной конфигурации сети формируется путем добавления новых экземпляров исходной сети и соединения их определенным образом с элементами старой конфигурации сети. Доказывается, что при достаточно быстром росте сеть имеет положительную вероятность неограниченной безотказной работы. Параметрическая оценка критической скорости роста сети имеет логарифмический порядок по числу тактов.

В работе построены сопряженные задачи для явной и неявной параболической квазилинейной сеточной пространственно-одномерной краевой задачи: коэффициенты задачи зависят от решения в текущий и предыдущие моменты времени. Зависимость от предыстории осуществляется через вектор состояния, эволюция которого описывается дифференциальным уравнением. К подобным задачам сводятся многие модели диффузионного массопереноса. Решения исходной и сопряженной краевых задач дают возможность получить точное значение градиента некоторого функционала в пространстве параметров, от которых также зависят коэффициенты задачи. Предложены алгоритмы решения задач, в том числе с использованием высокопроизводительных вычислительных систем.

В работе рассматривается обратная задача определения по экспериментальным данным параметров модели выделения водорода из порошка гидрида металла. Методом слепого поиска в пространстве параметров установлено, что задача имеет многочисленные физически разумные решения. Решения задачи получены с помощью высокопроизводительного численного моделирования в грид–системе на базе платформы BOINC.

В данной статье исследуются методы машинного обучения с определенным видом решающего правила. К ним относятся интерполяция по методу обратно взвешенных расстояний, метод интерполяции радиальными базисными функциями, метод многомерной интерполяции и аппроксимации на основе теории случайных функций, кригинг. Показано, что для данных методов существует способ быстрого переобучения «модели» при добавлении новых данных к существующим. Под «моделью» понимается построенная по обучающим данным интерполирующая или аппроксимирующая функция. Данный подход позволяет уменьшить вычислительную сложность построения обновленной «модели» с $O(n^3)$ до $O(n^2)$. Также будет исследована возможность быстрого оценивания обобщающих возможностей «модели» на обучающей выборке при помощи метода скользящего контроля leave-one-out cross-validation, устранив главный недостаток такого подхода — необходимость построения новой «модели» при каждом удалении элемента из обучающей выборки.

Модель динамики численности популяций лесных насекомых использована для моделирования взаимодействий «лес–насекомые» и оценки возможных повреждений лесных насаждений насекомыми-вредителями. Согласно этой модели популяция рассматривалась как система автоматической регуляции, в которой входные переменные характеризуют влияние модифицирующих (прежде всего климатических) факторов, а цепи обратной связи описывают влияние регулирующих факторов (паразитов и хищников, внутрипопуляционных взаимодействий). На основе этой модели популяционной динамики предложена методика стресс-тестирования — оценки рисков повреждений и гибели лесных насаждений по отношению к вспышкам массового размножения насекомых. Такой опасный вид лесных вредителей, как сосновая пяденица (Bupalus piniarius L.), рассматривался в качестве объекта анализа; проводились компьютерные эксперименты по оценке рисков возникновения вспышек массового размножения при возможных климатических изменениях на территории Средней Сибири. Модельные эксперименты по- казали, что при достаточно умеренном потеплении (не более 4 °С в летний период) риск воздействия насекомых на лес существенно не возрастает. Однако более сильное потепление на территории Средней Сибири в сочетании с уменьшением количества осадков в летний период может вызвать существенное увеличение частоты вспышек массового размножения основного вредителя сосновых лесов — сосновой пяденицы.