Все выпуски

В настоящей работе рассматривается феноменологический алгоритм генерации морфологии глиальных клеток мозга — астроцитов, основанный на морфометрических данных протоплазматических астроцитов и общих тенденциях развития данного типа клеток in vivo, описанных в литературе. Мы адаптировали алгоритм пространственной колонизации (Space Colonization Algorithm, SCA) для процедурной генерации полной астроцитарной морфологии. Используемые в генерации аттракторные точки распределялись в пространственном объеме в соответствии с плотностью распределения синапсов в ткани гиппокампа на первой неделе постнатального развития мозга крысы. Нами были проанализированы и сопоставлены данные реконструкций астроцитарных морфологий на разных этапах развития мозга с использованием таких методик и параметров, как анализ Шолля, число точек ветвления, число терминалей, общая длина дерева и максимальный порядок ветвления. Используя данные морфометрического анализа протоплазматических астроцитов животных разных возрастов, были подобраны необходимые параметры генерации для получения наиболее реалистичных трехмерных моделей морфологии клеток. Мы показали, что разработанный нами алгоритм позволяет не только получить геометрию отдельных клеток, например, для задач вычислительной биологии, но и воссоздать феномен доменной организации клеточной популяции. Доменная организация в ходе генерации морфологий возникает из-за конкуренции клеток за территорию и присвоения их отростками уникальных аттракторных точек, которые становятся недоступными для других клеток и их отростков. Кроме того, нами было разработано дополнение оригинального алгоритма, позволяющее производить генерацию морфологии в две фазы, имитируя двухстадийное развитие структуры астроцитов на первой и третьей-четвертой неделях постнатального развития мозга крыс. Для достижения этого результата мы прибегаем к введению двух типов аттракторов, чтобы разделить две различные стратегии роста во времени: быстрое исследование пространства слабоветвящимися отростками и созревание сложной морфологии за счет обильного ветвления. Мы предполагаем, что модификация алгоритма с введением динамической генерации аттракторов может объяснить процесс формирования тонких структур астроцитарной клетки.

We examine a phenomenological algorithm for generating morphology of astrocytes, a major class of glial brain cells, based on morphometric data of rat brain protoplasmic astrocytes and observations of general cell development trends in vivo, based on current literature. We adapted the Space Colonization Algorithm (SCA) for procedural generation of astrocytic morphology from scratch. Attractor points used in generation were spatially distributed in the model volume according to the synapse distribution density in the rat hippocampus tissue during the first week of postnatal brain development. We analyzed and compared astrocytic morphology reconstructions at different brain development stages using morphometry estimation techniques such as Sholl analysis, number of bifurcations, number of terminals, total tree length, and maximum branching order. Using morphometric data from protoplasmic astrocytes of rats at different ages, we selected the necessary generation parameters to obtain the most realistic three-dimensional cell morphology models. We demonstrate that our proposed algorithm allows not only to obtain individual cell geometry but also recreate the phenomenon of tiling domain organization in the cell populations. In our algorithm tiling emerges due to the cell competition for territory and the assignment of unique attractor points to their processes, which then become unavailable to other cells and their processes. We further extend the original algorithm by splitting morphology generation in two phases, thereby simulating astrocyte tree structure development during the first and third-fourth weeks of rat postnatal brain development: rapid space exploration at the first stage and extensive branching at the second stage. To this end, we introduce two attractor types to separate two different growth strategies in time. We hypothesize that the extended algorithm with dynamic attractor generation can explain the formation process of fine astrocyte cell structures and maturation of astrocytic arborizations.

В статье рассматриваются математические аспекты проблемы идентификации многокомпонентной рассеивающей среды по данным импульсного мультиэнергетического рентгеновского облучения. Задачи рентгеновской диагностики представляют значительный интерес как с теоретической, так и с практической точки зрения, а радиографические методыне заменимы при неразрушающем контроле изделий.

В рамках математической модели на основе нестационарного интегро-дифференциального уравнения переноса излучения сформулированы обратная задача нахождения коэффициента ослабления по излучению, известному на границе области, и задача идентификации вещества по найденным значениям коэффициента ослабления на дискретном наборе энергий облучения среды. Проведена предварительная обработка широкого списка веществ, представляющих интерес в компьютерной томографии, на предмет возможности их идентификации по приближенно заданному коэффициенту ослабления излучения, характеризующему среду. При анализе степени близости веществ в некоторой норме установлено, что множество всех возможных веществ, потенциально содержащихся в среде, распадается на конечное число непересекающихся кластеров. При достаточно малой длительности зондирующего сигнала рассеивающая составляющая выходящего из среды излучения асимптотически мала. Это обстоятельство позволяет свести обратную задачу для уравнения переноса излучения к задаче обращения преобразования Радона от коэффициента ослабления. Методами численного моделирования на специально разработанном цифровом фантоме анализируется возможность однозначной или частичной идентификации вещества при варьировании длительности зондирующего импульса и числа энергетических уровней облучения среды.

The article considers the mathematical aspects of the problem of identifying a multicomponent scattering medium based on pulsed multienergy X-ray irradiation data. X-ray diagnostics problems are of considerable interest from both theoretical and practical points of view, and radiographic methods are indispensable in non-destructive testing of products.

Within the framework of a mathematical model based on a non-stationary integro-differential equation of radiation transfer, the inverse problem of finding the attenuation coefficient for radiation known at the boundary of the region and the problem of identifying a substance based on the found values of the attenuation coefficient on a discrete set of irradiation energies of the medium are formulated.

A preliminary processing of a wide list of substances of interest in computed tomography was carried out to determine the possibility of their identification by an approximately specified radiation attenuation coefficient characterizing the medium. When analyzing the degree of proximity of substances in a certain norm, it was found that the set of all possible substances potentially contained in the medium is divided into a finite number of non-intersecting clusters. For a sufficiently short duration of the probing signal, the scattering component of the radiation leaving the medium is asymptotically small. This circumstance allows us to reduce the inverse problem for the radiation transfer equation to the problem of inverting the Radon transform from the attenuation coefficient. The possibility of unambiguous or partial identification of a substance by varying the duration of the probing pulse and the number of energy levels of irradiation of the medium is analyzed using numerical modeling methods on a specially developed digital phantom.

Рассмотрены основные задачи дистанционного лесопатологического мониторинга пораженных насекомыми-вредителями хвойных лесов. Показано, что при их решении необходимо использовать результаты мультиклассификации хвойных деревьев на изображениях высокого и сверхвысокого разрешения, оперативно получаемых при мониторинге путем съемки лесов с космических аппаратов или с беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). Проведен аналитический обзор современных моделей и методов мультиклассификации изображений хвойных лесов и с учетом его результатов разработаны три модели полносверточных нейронных сетей Mo-U-Net, At-Mo-U-Net и Res-Mo-U-Net, основанные на классической модели U-Net, а также модифицирована модель трансформера Segformer. По RGB-изображениям поврежденных уссурийским полиграфом Polygraphus proximus деревьев пихты сибирской Abies sibirica, полученных с помощью фотокамеры на БПЛА, созданы два набора датасетов: первый набор включает фрагменты изображений и их эталонных масок сегментации размером 256 × 256 × 3 пикселей, а второй — фрагменты размером 480 × 480 × 3 пикселей. Проведены комплексные исследования каждой из обученных моделей нейросетей по точности классификации степени поражения (состояния здоровья) деревьев A. Sibirica на изображениях и по скорости вычисления моделей с использованием тестовых датасетов из каждого набора. Выявлено, что в случае фрагментов размером 256×256×3 пикселей предпочтение наряду с моделью Modified Segformer следует отдать модели с механизмом внимания At-Mo-U-Net, а в случае фрагментов размером 480 × 480 × 3 пикселей — гибридной модели с остаточными блоками Res-Mo-U-Net. Из результатов исследований точности классификации и скорости вычислений каждой из разработанных моделей сделан вывод о том, что при решении задачи мультиклассификации пораженных деревьев пихты в производственных масштабах предпочтение следует отдать модели Res-Mo-U-Net. Именно она является компромиссным вариантом, удовлетворяющим противоречащим друг другу требованиям высокой точности классификации деревьев на изображениях и высокой скорости вычислений модели.

The key problems of remote forest pathology monitoring for coniferous forests affected by insect pests have been analyzed. It has been demonstrated that addressing these tasks requires the use of multiclass classification results for coniferous trees in high- and ultra-high-resolution images, which are promptly obtained through monitoring via satellites or unmanned aerial vehicles (UAVs). An analytical review of modern models and methods for multiclass classification of coniferous forest images was conducted, leading to the development of three fully convolutional neural network models: Mo-U-Net, At-Mo-U-Net, and Res-Mo-U-Net, all based on the classical U-Net architecture. Additionally, the Segformer transformer model was modified to suit the task. For RGB images of fir trees Abies sibirica affected by the four-eyed bark beetle Polygraphus proximus, captured using a UAV-mounted camera, two datasets were created: the first dataset contains image fragments and their corresponding reference segmentation masks sized 256 × 256 × 3 pixels, while the second dataset contains fragments sized 480 × 480 × 3 pixels. Comprehensive studies were conducted on each trained neural network model to evaluate both classification accuracy for assessing the degree of damage (health status) of Abies sibirica trees and computation speed using test datasets from each set. The results revealed that for fragments sized 256 × 256 × 3 pixels, the At-Mo-U-Net model with an attention mechanism is preferred alongside the Modified Segformer model. For fragments sized 480 × 480 × 3 pixels, the Res-Mo-U-Net hybrid model with residual blocks demonstrated superior performance. Based on classification accuracy and computation speed results for each developed model, it was concluded that, for production-scale multiclass classification of affected fir trees, the Res-Mo-U-Net model is the most suitable choice. This model strikes a balance between high classification accuracy and fast computation speed, meeting conflicting requirements effectively.

Представлена модель гибридной искусственной нейронной сети, основанная на архитектуре, включающей сверточный энкодер изображений (Convolutional Neural Network, CNN) и модуль внимания (Attention-based Multiple Instance Learning, Attention MIL), обеспечивающий агрегирование информативных признаков из последовательности кадров процесса газопламенного напыления. Дополнительные технологические параметры — давление воздуха, давление пропана и расстояние от сопла до поверхности — интегрируются в модель через табличный канал, что позволяет учитывать взаимосвязь между визуальными и числовыми характеристиками технологического режима. Программная реализация выполнена на платформе Streamlit с использованием библиотеки PyTorch и включает интерактивный интерфейс для обучения и визуализации результатов, анализ весов внимания по кадрам, а также режим прогнозирования выходных характеристик — шероховатости поверхности ($R_a$) и массы нанесенного слоя ($m$). Проведены экспериментальные исследования на данных реальных технологических процессов, выполнен сравнительный анализ точности различных конфигураций модели. Показано, что гибридная нейронная сеть, объединяющая визуальные и табличные признаки, обеспечивает более высокую точность прогноза по сравнению с моделями, использующими только одну из модальностей. При сравнении вариантов реализации гибридной нейронной сети установлено, что использование механизма внимания при формировании признаков серии изображений процесса газопламенного напыления обеспечивает существенное увеличение точности результатов по сравнению с режимом усреднения признаков без использования механизма внимания. В приложении реализован модуль визуализации внимания, который создает монтаж наиболее значимых кадров и отображает их веса внимания, что позволяет определить, какие кадры оказали наибольшее влияние на прогноз. Реализована возможность экспорта модели в формат ONNX для интеграции в системы технологического контроля. Предложенный подход демонстрирует эффективность слияния визуальной и табличной информации для задач мониторинга технологических процессов. Модель может служить основой для создания системы поддержки принятия решений или системы автоматизированного контроля качества покрытия при газопламенном напылении. Рассмотрены ограничения реализованной модели и перспективы ее дальнейшего развития.

The paper presents a hybrid artificial neural network model based on an architecture that incorporates a convolutional image encoder (CNN) and an attention module (Attention-based Multiple Instance Learning, Attention MIL). This module aggregates informative features from a sequence of frames capturing the flame spraying process. Additional technological parameters—air pressure, propane pressure, and standoff distance — are integrated into the model via a tabular channel, enabling it to account for the relationship between visual data and numerical process regime characteristics. The software implementation was developed using the Streamlit platform and the PyTorch library. It features an interactive interface for model training and result visualization, analysis of attention weights across frames, and a prediction mode for output characteristics: surface roughness ($R_a$) and the mass of the deposited coating ($m$). Experimental studies were conducted on data from real-world technological processes, and a comparative analysis of the accuracy of various model configurations was performed. The results demonstrate that the hybrid neural network, which combines visual and tabular features, achieves higher prediction accuracy compared to models using only a single modality. Furthermore, when comparing different implementations of the hybrid network, it was established that using the attention mechanism to process the series of flame spray images provides a significant increase in accuracy over a simple averaging of features without attention. The application includes an attention visualization module that creates a montage of the most significant frames and displays their attention weights, allowing users to identify which frames had the greatest influence on the prediction. The model’s capability for export to the ONNX format for integration into process control systems is also demonstrated. The proposed approach showcases the effectiveness of fusing visual and tabular information for manufacturing process monitoring tasks. The model can serve as a foundation for developing a decision support system or an automated quality control system for coatings produced by flame spraying. The limitations of the implemented model and prospects for its further development are also considered.

В данной работе приводятся результаты численного моделирования сверхпроводящей магнитной фокусирующей системы. При моделировании этой системы проводился дополнительный контроль точности аппроксимации условия u(∞)=0 с использованием метода Ричардсона. В работе представлены также некоторые результаты сравнения расчетного распределения магнитного поля с проведенными измерениями поля модифицированного магнита СП-40 физической установки «МАРУСЯ». Полученные результаты расчетов магнитных систем используются для проведения компьютерного моделирования физических установок и эксперимента на них, а в последующем, после проведения сеансов набора физических данных, будут использованы для обработки эксперимента.

This work gives results of numerical simulation of a superconducting magnetic focusing system. While modeling this system, special care was taken to achieve approximation accuracy over the condition u(∞)=0 by using Richardson method. The work presents the results of comparison of the magnetic field calculated distribution with measurements of the field performed on a modified magnet SP-40 of “MARUSYA” physical installation. This work also presents some results of numeric analysis of magnetic systems of “MARUSYA” physical installation with the purpose to study an opportunity of designing magnetic systems with predetermined characteristics of the magnetic field.

Статья посвящена проблеме математического моделирования процесса дискретно-непрерывного литья цветных металлов. Разработана программа для моделирования процесса непрерывного вертикального литья цилиндрических заготовок. Исследовано влияние основных технологических параметров на процесс охлаждения непрерывнолитой медной заготовки.

This article is devoted to the problem of mathematical modeling of nonferrous metal casting and investigation of the influence of main technological parameters on the cooling process of continuously casted copper under down-draw and up-draw.

В данной статье проанализирован опыт преподавания курса «Программирование на CUDA и OpenCL» для участников ежегодной межвузовской молодежной школы по высокопроизводительным вычислениям МФТИ-2010. В статье разобраны как содержимое лекций и семинарские задачи, так и особенности преподнесения материала. Обсуждаются результаты, полученные учащимися при выполнении практических задач. Приводится сравнение быстродействия различных алгоритмов реализации клеточных автоматов «игра “Жизнь”» с применением технологий CUDA и OpenCL.

In this article the experience of reading “CUDA and OpenCL programming” course during high perfomance computing summer school MIPT-2010 is analyzed. Content of lectures and practical tasks, as well as manner of presenting of the material are regarded. Performance issues of different algorithms implemented by students at practical training session are dicussed.

На основе метода расщепления для нестационарного уравнения Шредингера предложена разностная схема численного решения нестационарной системы двух уравнений Шредингера с оператором спин-орбитального взаимодействия для двухкомпонентной спинорной волновой функции. Выполнено компьютерное моделирование эволюции волновых функций внешних нейтронов с различными проекциями полного момента на межъядерную ось и вероятности их передачи при лобовых столкновениях ядер ¹⁸O и ⁵⁸Ni.

The difference scheme for numerical solution of a time-dependant system of two Schrödinger equations with the operator of a spin-orbit interaction for a two-component spinor wave function is offered on the basis of a split method for a time-dependant Schrödinger equations. The computer simulation of the external neutrons’ wave functions evolution with different values of the full moment projection upon internuclear axis and probabilities of their transfer are executed for head-on collisions of ¹⁸O and ⁵⁸Ni nuclei.

Установлено, что основное количество гомологичных звеньев у инулиназ из различных продуцентов представлено остатками Gln, Asn и Glu. Карбоксильные группы боковых радикалов Asp и Glu, входящих в состав активных центров инулиназ, могут играть роль контактных групп для молекул субстрата, а также осуществлять кислотно-основный катализ. Сопоставление первичных структур инулиназ показало, что частота замен остатков на протяжении полипептидных цепей отличается высокой вариабельностью. Построено филогенетическое дерево инулиназ из различных источников. Выявлено, что высокая степень гомологии характерна для ферментов из Aspergillus awamori, Aspergillus niger и Aspergillus ficuum. Показано, что относительно небольшим родством обладают эндо- и экзоинулиназы.

It is shown that the basic amount of homologous parts at inulinases from various species is presented by Gln, Asn and Glu residues. Carboxyl groups of Asp and Glu side chains (a part of active center of inulinase) can play the role of contact groups for substrate molecules and also carry out acid-base catalysis. Comparison of primary structures of inulinases has shown that frequency of residue substitution is very variable along the polypeptide chain. The phylogenetic tree of inulinases from various sources is constructed. It is revealed that high homology degree is characteristic for enzymes from Aspergillus awamori, Aspergillus niger and Aspergillus ficuum. Rather small relation degree is shown for endo- and exo-inulinases.

Динамика Ланжевена, метод Монте-Карло и моделирование молекулярной динамики в неявном растворителе требуют больших массивов случайных чисел на каждом шаге расчета. Мы исследовали два подхода в реализации генераторов на графических процессорах. Первый реализует последовательный алгоритм генератора на каждом потоке в отдельности. Второй основан на возможности взаимодействия между потоками и реализует общий алгоритм на всех потоках в целом. Мы покажем использование этих подходов на примере алгоритмов Ran 2, Hybrid Taus и Lagged Fibonacci. Для проверки случайности полученных чисел мы использовали разработанные генераторы при моделировании динамики Ланжевена N независимых гармонических осцилляторов в термостате. Это позволило нам оценить статистические характеристики генераторов. Мы также исследовали производительность, использование памяти и ускорение, получаемое при переносе алгоритма с центрального на графический процессор.

Langevin Dynamics, Monte Carlo, and all-atom Molecular Dynamics simulations in implicit solvent require a reliable source of pseudorandom numbers generated at each step of calculation. We present the two main approaches for implementation of pseudorandom number generators on a GPU. In the first approach, inherent in CPU-based calculations, one PRNG produces a stream of pseudorandom numbers in each thread of execution, whereas the second approach builds on the ability of different threads to communicate, thus, sharing random seeds across the entire device. We exemplify the use of these approaches through the development of Ran2, Hybrid Taus, and Lagged Fibonacci algorithms. As an application-based test of randomness, we carry out LD simulations of N independent harmonic oscillators coupled to a stochastic thermostat. This model allows us to assess statistical quality of pseudorandom numbers. We also profile performance of these generators in terms of the computational time, memory usage, and the speedup factor (CPU/GPU time).