Все выпуски

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.

Interpretability in recent deep learning models has become an epicenter of research particularly in sensitive domains such as healthcare, and finance. Concept bottleneck models have emerged as a promising approach for achieving transparency and interpretability by leveraging a set of humanunderstandable concepts as an intermediate representation before the prediction layer. However, manual concept annotation is discouraged due to the time and effort involved. Our work explores the potential of large language models (LLMs) for generating high-quality concept banks and proposes a multimodal evaluation metric to assess the quality of generated concepts. We investigate three key research questions: the ability of LLMs to generate concept banks comparable to existing knowledge bases like ConceptNet, the sufficiency of unimodal text-based semantic similarity for evaluating concept-class label associations, and the effectiveness of multimodal information in quantifying concept generation quality compared to unimodal concept-label semantic similarity. Our findings reveal that multimodal models outperform unimodal approaches in capturing concept-class label similarity. Furthermore, our generated concepts for the CIFAR-10 and CIFAR-100 datasets surpass those obtained from ConceptNet and the baseline comparison, demonstrating the standalone capability of LLMs in generating highquality concepts. Being able to automatically generate and evaluate high-quality concepts will enable researchers to quickly adapt and iterate to a newer dataset with little to no effort before they can feed that into concept bottleneck models.

В данной работе рассматривается задача восстановления матрицы корреспонденций для наблюдений реальных корреспонденций в г. Москве. Следуя общепринятому подходу [Гасников и др., 2013], транспортная сеть рассматривается как ориентированный граф, дуги которого соответствуют участкам дороги, а вершины графа — районы, из которых выезжают / в которые въезжают участники движения. Число жителей города считается постоянным. Задача восстановления матрицы корреспонденций состоит в расчете всех корреспонденций израйона $i$ в район $j$.

Для восстановления матрицы предлагается использовать один из наиболее популярных в урбанистике способов расчета матрицы корреспонценций — энтропийная модель. В работе, в соответствии с работой [Вильсон, 1978], приводится описание эволюционного обоснования энтропийной модели, описывается основная идея перехода к решению задачи энтропийно-линейного программирования (ЭЛП) при расчете матрицы корреспонденций. Для решения полученной задачи ЭЛП предлагается перейти к двойственной задаче и решать задачу относительно двойственных переменных. В работе описывается несколько численных методов оптимизации для решения данной задачи: алгоритм Синхорна и ускоренный алгоритм Синхорна. Далее приводятся численные эксперименты для следующих вариантов функций затрат: линейная функция затрат и сумма степенной и логарифмической функции затрат. В данных функциях затраты представляют из себя некоторую комбинацию среднего времени в пути и расстояния между районами, которая зависит от параметров. Для каждого набора параметров функции затрат рассчитывается матрица корреспонденций и далее оценивается качество восстановленной матрицы относительно известной матрицы корреспонденций. Мы предполагаем, что шум в восстановленной матрице корреспонденций является гауссовским, в результате в качестве метрики качества выступает среднеквадратичное отклонение. Данная задача представляет из себя задачу невыпуклой оптимизации. В статье приводится обзор безградиенных методов оптимизации для решения невыпуклых задач. Так как число параметров функции затрат небольшое, для определения оптимальных параметров функции затрат было выбрано использовать метод перебора по сетке значений. Таким образом, для каждого набора параметров рассчитывается матрица корреспонденций и далее оценивается качество восстановленной матрицы относительно известной матрицы корреспонденций. Далее по минимальному значению невязки для каждой функции затрат определяется, для какой функции затрат и при каких значениях параметров восстановленная матрица наилучшим образом описывает реальные корреспонденции.

In this paper, we consider the problem of restoring the correspondence matrix based on the observations of real correspondences in Moscow. Following the conventional approach [Gasnikov et al., 2013], the transport network is considered as a directed graph whose edges correspond to road sections and the graph vertices correspond to areas that the traffic participants leave or enter. The number of city residents is considered constant. The problem of restoring the correspondence matrix is to calculate all the correspondence from the $i$ area to the $j$ area.

To restore the matrix, we propose to use one of the most popular methods of calculating the correspondence matrix in urban studies — the entropy model. In our work, which is based on the work [Wilson, 1978], we describe the evolutionary justification of the entropy model and the main idea of the transition to solving the problem of entropy-linear programming (ELP) in calculating the correspondence matrix. To solve the ELP problem, it is proposed to pass to the dual problem. In this paper, we describe several numerical optimization methods for solving this problem: the Sinkhorn method and the Accelerated Sinkhorn method. We provide numerical experiments for the following variants of cost functions: a linear cost function and a superposition of the power and logarithmic cost functions. In these functions, the cost is a combination of average time and distance between areas, which depends on the parameters. The correspondence matrix is calculated for multiple sets of parameters and then we calculate the quality of the restored matrix relative to the known correspondence matrix.

We assume that the noise in the restored correspondence matrix is Gaussian, as a result, we use the standard deviation as a quality metric. The article provides an overview of gradient-free optimization methods for solving non-convex problems. Since the number of parameters of the cost function is small, we use the grid search method to find the optimal parameters of the cost function. Thus, the correspondence matrix calculated for each set of parameters and then the quality of the restored matrix is evaluated relative to the known correspondence matrix. Further, according to the minimum residual value for each cost function, we determine for which cost function and at what parameter values the restored matrix best describes real correspondence.

Традиционные методы решения задачи коммивояжера не являются эффективными для задач высокой размерности из-за их высокой вычислительной сложности. Одним из эффективных способов решения этой проблемы является декомпозиционный подход, который включает в себя три основных этапа: кластеризацию вершин, решение подзадач внутри каждого кластера и последующее объединение полученных решений в итоговое. В данной статье основное внимание уделяется третьему этапу — объединению циклов решений подзадач, поскольку этому этапу не всегда уделяется должное внимание, что приводит к менее точному итоговому решению. В статье предлагается новый модифицированный алгоритм Сигала для объединения циклов. Для оценки его эффективности проводится сравнение с двумя алгоритмами объединения циклов: метод соединения средних точек ребер и алгоритм на основе близости центроидов кластеров. Исследуется зависимость качества решения подзадач на алгоритмы объединения циклов. Модифицированный алгоритм Сигала выполняет попарное объединение кластеров, минимизируя количество пересечений и общее расстояние. Метод центроидов ориентирован на соединение кластеров на основе близости центроидов, а алгоритм с использованием средних точек оценивает расстояние между средними точками ребер. Также были рассмотрены два типа кластеризации: алгоритмы k-means и affinity propagation. Для проверки эффективности предложенного алгоритма были проведены численные эксперименты на наборе данных TSPLIB с различным количеством городов. В исследовании анализируются ошибки, вызванные порядком объединения кластеров, качеством решения подзадач и количеством кластеров. Эксперименты показали, что модифицированный алгоритм Сигала демонстрирует наименьшую медиану итогового расстояния и наиболее устойчивые результаты по сравнению с другими методами. Результаты указывают на большую устойчивость качества конечного решения, полученным модифицированным алгоритмом Сигала, от последовательности объединения кластеров. Повышение качества решения подзадачи обычно приводит к линейному улучшению конечного решения, но используемый алгоритм объединения редко влияет на степень этого улучшения.

Traditional methods for solving the traveling salesman problem are not effective for high-dimensional problems due to their high computational complexity. One of the most effective ways to solve this problem is the decomposition approach, which includes three main stages: clustering vertices, solving subproblems within each cluster and then merging the obtained solutions into a final solution. This article focuses on the third stage — merging cycles of solving subproblems — since this stage is not always given sufficient attention, which leads to less accurate final solutions of the problem. The paper proposes a new modified Sigal algorithm for merging cycles. To evaluate its effectiveness, it is compared with two algorithms for merging cycles — the method of connecting midpoints of edges and an algorithm based on closeness of cluster centroids. The dependence of quality of solving subproblems on algorithms used for merging cycles is investigated. Sigal’s modified algorithm performs pairwise clustering and minimizes total distance. The centroid method focuses on connecting clusters based on closeness of centroids, and an algorithm using mid-points estimates the distance between mid-points of edges. Two types of clustering — k-means and affinity propagation — were also considered. Numerical experiments were performed using the TSPLIB dataset with different numbers of cities and topologies to test effectiveness of proposed algorithm. The study analyzes errors caused by the order in which clusters were merged, the quality of solving subtasks and number of clusters. Experiments show that the modified Sigal algorithm has the smallest median final distance and the most stable results compared to other methods. Results indicate that the quality of the final solution obtained using the modified Sigal algorithm is more stable depending on the sequence of merging clusters. Improving the quality of solving subproblems usually results in linear improvement of the final solution, but the pooling algorithm rarely affects the degree of this improvement.

В данной работе проведено экспериментальное исследование применения автоматической разметки текстовых данных в формате «вопрос – ответ» (QA-пары) в условиях ограниченных вычислительных ресурсов и требований к защите данных. В отличие от традиционных подходов, основанных на жестких правилах или использовании внешних API, предложено применять малые языковые модели с небольшим количеством параметров, способные функционировать локально без GPU на стандартных CPU-системах. Для тестирования были выбраны две модели: Gemma-3-4b и Qwen-2.5-3b (квантованные 4-битные версии), а в качестве исходного материала использован корпус документов с четкой структурой и формально-строгим стилем изложения. Разработана система автоматической аннотации, реализующая полный цикл генерации QA-датасета: автоматическое разбиение исходного документа на логически связные фрагменты, формирование пар «вопрос – ответ» моделью Gemma-3-4b, предварительная проверка их корректности с использованием Qwen-2.5-3b с опорой на доказательный фрагмент из контекста и экспертной оценкой качества. Экспорт полученных результатов предоставляется в формате JSONL. Оценка производительности охватывает всю систему генерации QA-пар, включая обработку фрагментов локальной языковой моделью, модули предобработки и постобработки текста. Производительность измеряется по времени генерации одной QA-пары, общей пропускной способности системы, использованию оперативной памяти и загрузке процессора, что позволяет объективно оценить вычислительную эффективность предлагаемого подхода при запуске на CPU. Эксперимент на расширенной выборке из 12 документов показал, что автоматическая аннотация демонстрирует устойчивую производительность при обработке документов различных типов, тогда как ручная разметка характеризуется существенно большими временными затратами и высокой вариативностью. В зависимости от типа документа ускорение аннотации по сравнению с ручным процессом составляет от 8 до 14 раз. Анализ качества показал, что большинство сгенерированных QA-пар обладают высокой семантической согласованностью с исходным контекстом, при этом лишь ограниченная доля данных требует экспертной корректировки или исключения. Хотя полная ручная валидация корпуса (золотой стандарт) в рамках работы не проводилась, сочетание автоматической оценки и выборочной экспертной проверки позволяет рассматривать полученный уровень качества как приемлемый для задач предварительной автоматизированной аннотации. В целом результаты подтверждают практическую применимость малых языковых моделей для построения автономных и воспроизводимых систем автоматической разметки текстов в условиях ограниченных вычислительных ресурсов и создают основу для дальнейших исследований в области эффективной подготовки обучающих корпусов для задач обработки естественного языка.

This paper presents an experimental study of the application of automatic annotation of text data in the question – answer format (QA pairs) under conditions of limited computing resources and data protection requirements. Unlike traditional approaches based on rigid rules or the use of external APIs, we propose using small language models with a small number of parameters that can function locally without a GPU on standard CPU systems. Two models were selected for testing — Gemma-3-4b and Qwen-2.5-3b (quantized 4-bit versions) — and a corpus of documents with a clear structure and a formally rigorous style of presentation was used as source material. An automatic annotation system was developed that implements the full cycle of QA dataset generation: automatic division of the source document into logically connected fragments, formation of “question – answer” pairs using the Gemma-3-4b model, preliminary verification of their correctness using Qwen-2.5-3b based on evidence span from the context and expert quality assessment. The results are exported in JSONL format. Performance evaluation covers the entire QA pair generation system, including fragment processing by the local language model, text preprocessing and postprocessing modules. Performance is measured by the time it takes to generate a single QA pair, the total throughput of the system, RAM usage, and CPU load, which allows for an objective assessment of the computational efficiency of the proposed approach when running on a CPU. An experiment on an extended sample of 12 documents showed that automatic annotation demonstrates stable performance when processing different types of documents, while manual annotation is characterized by significantly higher time costs and high variability. Depending on the type of document, the acceleration of annotation compared to the manual process ranges from 8 to 14 times. Quality analysis showed that most of the generated QA pairs have high semantic consistency with the original context, with only a limited proportion of data requiring expert correction or exception. Although full manual validation of the corpus (the “gold standard”) was not performed as part of this work, the combination of automatic evaluation and selective expert review allows us to consider the resulting quality level acceptable for preliminary automated annotation tasks. Overall, the results confirm the practical applicability of small language models for building autonomous and reproducible automatic text annotation systems under limited computational resources and provide a basis for further research in the field of effective training corpus preparation for natural language processing tasks.

Метод Монте-Карло (Monte Carlo, MC) в обучении с подкреплением показывает низкую эффективность при высокой сложности обучающей выборки — в средах с редким вознаграждением, большим пространством состояний и коррелирующими траекториями. Эти ограничения приводят к повышенной вариативности оценок возврата и существенно замедляют процесс сходимости, особенно в задачах, где требуется выделить наиболее информативные эпизоды из большого множества доступных данных. При прямом использовании всех траекторий возникает избыток информации, что ухудшает качество итоговых оценок и увеличивает вычислительную нагрузку. В данной работе мы предлагаем подход, позволяющий преодолеть указанные проблемы за счет оптимизации отбора обучающих данных и структурирования выборки перед применением классического метода Монте-Карло. Задача отбора обучающих траекторий формулируется как квадратичная неограниченная бинарная оптимизация (Quadratic Unconstrained Binary Optimization, QUBO) и решается с помощью алгоритма квантового отжига. Предлагаемый метод MC+QUBO интегрирует комбинаторный фильтрующий шаг в стандартную процедуру оценки: из множества потенциальных траекторий выбирается поднабор, максимизирующий суммарное вознаграждение, обеспечивая при этом достаточное покрытие пространства состояний и снижение взаимной корреляции эпизодов. В QUBO-формулировке линейные члены поощряют включение эпизодов с высоким значением возврата, тогда как квадратичные члены регулируют разнообразие и баланс траекторий, уменьшая риск переобучения на узком подмножестве данных. В качестве решателей из категории «черного ящика» используются алгоритмы симуляции квантового отжига (Simulated Quantum Annealing, SQA) и симулированная бифуркация (Simulated Bifurcation, SB), что позволяет эффективно решать задачи с большим числом потенциальных эпизодов и быстро находить приближенные оптимальные решения. Эксперименты в среде GridWorld показывают, что MC+QUBO превосходит классический метод Монте-Карло по скорости сходимости, устойчивости оценок и качеству итогового обучения, демонстрируя потенциал квантовой оптимизации как инструмента повышения эффективности принятия решений в задачах обучения с подкреплением.

Monte Carlo (MC) reinforcement learning suffers from high sample complexity, especially in environments with sparse rewards, large state spaces, and strongly correlated trajectories that reduce the statistical efficiency of return estimation. These well-known limitations often lead to slow convergence and unstable learning dynamics, particularly in settings where only a small fraction of collected trajectories is actually informative for policy improvement. A key challenge is therefore to identify a compact yet diverse subset of episodes that contributes most to the accuracy of value estimates while preserving sufficient exploration of the environment. To address this challenge, we reformulate episode selection as a Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO) problem and solve it using quantum-inspired sampling techniques. Our method, MC+ QUBO, inserts a combinatorial filtering step into the standard MC policy-evaluation pipeline: given a batch of trajectories, it selects a subset that maximizes cumulative reward and encourages broad state-space coverage. This selection procedure is expressed as a QUBO model, where linear terms favor high-return episodes, quadratic terms penalize redundancy between trajectories, and additional coupling terms can be used to enforce coverage-related constraints or promote structural diversity. Within this framework, we investigate two black-box QUBO solvers: Simulated Quantum Annealing (SQA), which emulates tunneling-based exploration of the search landscape, and Simulated Bifurcation (SB), a dynamical-systems-based iterative optimization method. Both solvers demonstrate the ability to efficiently navigate the combinatorial structure of the trajectory-selection problem and to handle batch sizes that are otherwise computationally expensive for exhaustive or deterministic search. Experiments in a finite-horizon GridWorld environment show that MC+QUBO consistently outperforms vanilla MC in convergence speed, stability of return estimates, and final policy quality. These results highlight the promise of quantum-inspired optimization as a practical decision-making subroutine within reinforcement-learning algorithms, offering a scalable way to improve sample efficiency without modifying the underlying learning paradigm.

В данной статье исследуется эффективность применения технологии Retrieval-Augmented Generation (RAG) в сочетании с различными большими языковыми моделями (LLM) для поиска документов и получения информации в корпоративных информационных системах. Рассматриваются варианты использования LLM в корпоративных системах, архитектура RAG, характерные проблемы интеграции LLM в RAG-систему. Предлагается архитектура системы, включающая в себя векторный энкодер текстов и LLM. Энкодер используется для создания векторной базы данных, индексирующей библиотеку корпоративных документов. Запрос, передаваемый LLM, дополняется релевантным ему контекстом из библиотеки корпоративных документов, извлекаемым с использованием векторной базы данных и библиотеки FAISS. Большая языковая модель принимает запрос пользователя и формирует ответ на основе переданных в контексте запроса данных. Рассматриваются общая структура и алгоритм функционирования предлагаемого решения, реализующего архитектуру RAG. Обосновывается выбор LLM для исследования и проводится анализ результативности использования популярных LLM (ChatGPT, GigaChat, YandexGPT, Llama, Mistral, Qwen и др.) в качестве компонента для генерации ответов. На основе тестового набора вопросов методом экспертных оценок оцениваются точность, полнота, грамотность и лаконичность ответов, предоставляемых рассматриваемыми моделями. Анализируются характеристики отдельных моделей, полученные в результате исследования. Приводится информация о средней скорости отклика моделей. Отмечается существенное влияние объема доступной памяти графического адаптера на производительность локальных LLM. На основе интегрального показателя качества формируется общий рейтинг LLM. Полученные результаты подтверждают эффективность предложенной архитектуры RAG для поиска документов и получения информации в корпоративных информационных системах. Были определены возможные направления дальнейших исследований в этой области: дополнение контекста, передаваемого LLM, и переход к архитектуре на базе LLM-агентов. В заключении представлены рекомендации по выбору оптимальной конфигурации RAG и LLM для построения решений, обеспечивающих быстрый и точный доступ к информации в рамках корпоративных информационных систем.

This paper investigates the effectiveness of Retrieval-Augmented Generation (RAG) combined with various Large Language Models (LLMs) for document retrieval and information access in corporate information systems. We survey typical use-cases of LLMs in enterprise environments, outline the RAG architecture, and discuss the major challenges that arise when integrating LLMs into a RAG pipeline. A system architecture is proposed that couples a text-vector encoder with an LLM. The encoder builds a vector database that indexes a library of corporate documents. For every user query, relevant contextual fragments are retrieved from this library via the FAISS engine and appended to the prompt given to the LLM. The LLM then generates an answer grounded in the supplied context. The overall structure and workflow of the proposed RAG solution are described in detail. To justify the choice of the generative component, we benchmark a set of widely used LLMs — ChatGPT, GigaChat, YandexGPT, Llama, Mistral, Qwen, and others — when employed as the answer-generation module. Using an expert-annotated test set of queries, we evaluate the accuracy, completeness, linguistic quality, and conciseness of the responses. Model-specific characteristics and average response latencies are analysed; the study highlights the significant influence of available GPU memory on the throughput of local LLM deployments. An overall ranking of the models is derived from an aggregated quality metric. The results confirm that the proposed RAG architecture provides efficient document retrieval and information delivery in corporate environments. Future research directions include richer context augmentation techniques and a transition toward agent-based LLM architectures. The paper concludes with practical recommendations on selecting an optimal RAG–LLM configuration to ensure fast and precise access to enterprise knowledge assets.

В данной статье решается задача разработки технологии сбора исходных данных для построения моделей оценки функционального состояния человека. Данное состояние оценивается по зрачковой реакции человека на изменение освещенности на основе метода пупиллометрии. Данный метод предполагает сбор и анализ исходных данных (пупиллограмм), представленных в виде временных рядов, характеризующих динамику изменения зрачков человека на световое импульсное воздействие. Анализируются недостатки традиционного подхода к сбору исходных данных с применением методов компьютерного зрения и сглаживания временных рядов. Акцентируется внимание на важности качества исходных данных для построения адекватных математических моделей. Актуализируется необходимость ручной разметки окружностей радужной оболочки глаза и зрачка для повышения точности и качества исходных данных. Описываются этапы предложенной технологии сбора исходных данных. Приводится пример полученной пупиллограммы, имеющей гладкую форму и не содержащей выбросы, шумы, аномалии и пропущенные значения. На основе представленной технологии разработан программно-аппаратный комплекс, представляющий собой совокупность специального программного обеспечения, имеющего два основных модуля, и аппаратной части, реализованной на базе микрокомпьютера Raspberry Pi 4 Model B, с периферийным оборудованием, реализующим заданный функционал. Для оценки эффективности разработанной технологии используются модели однослойного персептрона и коллектива нейронных сетей, для построения которых использовались исходные данные о функциональном состоянии утомления человека. Проведенные исследования показали, что применение ручной разметки исходных данных (по сравнению с автоматическими методами компьютерного зрения) приводит к снижению числа ошибок 1-го и 2-года рода и, соответственно, повышению точности оценки функционального состояния человека. Таким образом, представленная технология сбора исходных данных может эффективно использоваться для построения адекватных моделей оценки функционального состояния человека по зрачковой реакции на изменение освещенности. Использование таких моделей актуально в решении отдельных задач обеспечения транспортной безопасности, в частности мониторинга функционального состояния водителей.

This article solves the problem of developing a technology for collecting initial data for building models for assessing the functional state of a person. This condition is assessed by the pupil response of a person to a change in illumination based on the pupillometry method. This method involves the collection and analysis of initial data (pupillograms), presented in the form of time series characterizing the dynamics of changes in the human pupils to a light impulse effect. The drawbacks of the traditional approach to the collection of initial data using the methods of computer vision and smoothing of time series are analyzed. Attention is focused on the importance of the quality of the initial data for the construction of adequate mathematical models. The need for manual marking of the iris and pupil circles is updated to improve the accuracy and quality of the initial data. The stages of the proposed technology for collecting initial data are described. An example of the obtained pupillogram is given, which has a smooth shape and does not contain outliers, noise, anomalies and missing values. Based on the presented technology, a software and hardware complex has been developed, which is a collection of special software with two main modules, and hardware implemented on the basis of a Raspberry Pi 4 Model B microcomputer, with peripheral equipment that implements the specified functionality. To evaluate the effectiveness of the developed technology, models of a single-layer perspetron and a collective of neural networks are used, for the construction of which the initial data on the functional state of intoxication of a person were used. The studies have shown that the use of manual marking of the initial data (in comparison with automatic methods of computer vision) leads to a decrease in the number of errors of the 1st and 2nd years of the kind and, accordingly, to an increase in the accuracy of assessing the functional state of a person. Thus, the presented technology for collecting initial data can be effectively used to build adequate models for assessing the functional state of a person by pupillary response to changes in illumination. The use of such models is relevant in solving individual problems of ensuring transport security, in particular, monitoring the functional state of drivers.

Разработана гибкая программная система моделирования процесса получения рукавных полимерных пленок методом экструзии с раздувом, включающая библиотеку математических моделей процессов экструзии и формообразования пленочного рукава, подсистемы перенастройки на новый тип пленки и исследования процессов экструзии и формообразования для управления качеством пленки в режиме ее изготовления. Подсистема перенастройки позволяет выбрать оборудование экструзионной линии по технико-экономическим показателям, синтезировать 3D-модель линии и сформировать регламентные диапазоны управляющих воздействий для заданного типа пленки. Подсистема исследования позволяет рассчитать температурные профили нагрева и охлаждения материала, геометрические и оптические характеристики пленки в зависимости от управляющих воздействий на стадиях экструзии и формообразования и выбрать значения управляющих воздействий, обеспечивающие заданное качество пленки.

Flexible software for modeling polymeric film production by use of blown extrusion has been developed. It consists of library of mathematical models for extrusion and forming blown film, sub-system for changeover to new type of film and sub-system for investigation of extrusion and forming for film quality control under film production. The sub-system for changeover allows to choose the equipment of extrusion line on technical and economic indices, to synthesize 3D model of the line and to generate regulation ranges of regime parameters for given type of film. The sub-system for investigation allows to calculate temperature profiles of heating and cooling material, geometrical and optical characteristics of film depending on regime parameters for stages of extrusion and forming and to evaluate regime parameters ensuring given quality of polymeric film.

Лазерная полировка является перспективной технологией финишной обработки изделий из кварцевого стекла, позволяющей устранять дефекты подповерхностного слоя, возникающие при механической обработке. Однако сложность и нелинейность физических процессов, протекающих при лазерном воздействии, затрудняют подбор оптимальных технологических режимов. Целью данной статьи является разработка, сравнительный анализ и применение высокоточных прогностических моделей для предсказания и оптимизации основных показателей процесса лазерной полировки кварцевого стекла. На основе верифицированной конечно-элементной модели, реализованной в среде ANSYS, был сгенерирован набор данных о температурных полях и полях напряжений при различных сочетаниях технологических параметров. Этот набор данных использовался для построения и верификации четырех типов прогностических моделей: полиномиальной регрессии, нечеткой системы вывода (Fuzzy Logic), адаптивной нейро-нечеткой системы (ANFIS) и нейронной сети типа многослойный персептрон (MLP). Качество моделей оценивалось на тестовой выборке с использованием статистических метрик МAE, RMSE, MAPE, $R^2$, $R^2_{Adj}$. Сравнительный анализ моделей показал значительное превосходство нейросетевой модели MLP, которая продемонстрировала наивысшую точность прогнозирования для всех выходных параметров, достигнув значений скорректированного коэффициента детерминации ($R^2_{Adj}$) выше 0,97 и средней абсолютной процентной ошибки (МАРЕ) в диапазоне 0,7–2,8%. Использование этой модели в качестве суррогатной функции совместно с генетическим алгоритмом позволило успешно определить оптимальные технологические параметры. Разработанная нейросетевая модель MLP является надежным и высокоточным инструментом не только для прогнозирования, но и для оптимизации результатов лазерной полировки кварцевого стекла СО₂-лазером. Она способна эффективно аппроксимировать сложные нелинейные зависимости в процессе и может служить основой для создания интеллектуальных систем управления и оптимизации данной технологии.

Laser polishing is a promising technology for the finishing of fused quartz (fused silica or quartz glass) products, enabling the removal of subsurface defects induced by mechanical processing. However, the complexity and nonlinearity of the physical processes occurring during laser irradiation complicate the selection of optimal technological parameters. The present paper aims to develop, comparatively analyze, and apply high-precision predictive models for forecasting and optimizing the key performance indicators of the laser polishing process for quartz glass. A verified finite element model implemented in the ANSYS software environment produced a dataset of temperature and stress fields for various combinations of process parameters. This dataset was used to develop and validate four types of predictive models: Polynomial Regression, a Fuzzy Logic System, an Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS), and a Multilayer Perceptron (MLP) neural network. The models’ quality was evaluated on a test set using the statistical metrics MAE, RMSE, MAPE, $R^2$, and  $R^2_{Adj}$. A comparative analysis of the models revealed the significant superiority of the MLP neural network, which demonstrated the highest prediction accuracy for all output parameters, achieving Adjusted $R^2$ ($R^2_{Adj}$.) values above 0.97 and a Mean Absolute Percentage Error (MAPE) in the range of 0.7–2.8%. This model was effectively utilized as a surrogate function in combination with a genetic algorithm to successfully identify the optimal process parameters. The constructed MLP neural network model functions as a reliable and high-precision tool, facilitating both prediction and the optimization of fused quartz polishing outcomes using a CO₂ laser. This approach effectively approximates the complex nonlinear dependencies inherent in the process and can serve as a foundation for developing intelligent control and optimization systems for this technology.