№ 5 (2025)

Задачи планирования оптимального пути мобильных роботов особенно активно исследуются в последнее десятилетие. Цель состоит в том, чтобы найти оптимальный или близкий к оптимальному путь от начального терминала до одного или нескольких терминалов в среде с различными препятствиями. С точки зрения минимизации времени перемещения роботов, пройденного расстояния, энергетических затрат или других оптимизационных критериев. В данной работе предлагается гибридный алгоритм, сочетающий алгоритм вероятностной дорожной карты (PRM) и адаптированный генетический алгоритм (AGA) для решения задачи планирования пути с одной или несколькими независимыми целями. В качестве оптимизационного критерия используется длина пути робота. По сравнению с существующими подходами, используемыми в генетических алгоритмах (GA), предлагаемый подход имеет два основных различия. Первое – это представление среды, которое опирается на обработку изображений и морфологические операции, что оказалось более эффективным методом, чем методы на основе клеточного представления.
В частности, предложенный способ устраняет необходимость поиска компромисса между точностью и скоростью обработки геометрической информации. Второе – это новая тактика создания начальной популяции генетического алгоритма для ускорения сходимости при наличии нескольких целей. за счёт использования возможностей вероятностного алгоритма дорожной карты. Еще одна особенность реализации алгоритма связана с адекватным (для исследуемой предметной области) выбором числовых параметров, определяющих особенности всех этапов эволюционной стратегии, включая временные затраты на выполнение каждого этапа. В частности, это касается, параметров оператора мутации и элитной стратегии. Предложенный алгоритм был протестирован на двух реальных картах с разной степенью сложности. Эффективность алгоритма подтверждена сравнением с результатами планирования пути для тестовых карт, полученными с помощью стандартного генетического алгоритма и алгоритма оптимизации муравьиной колонии. Экспериментальные результаты показывают, что гибридный алгоритм расширяет возможности обычного генетического алгоритма и находит рациональные варианты пути с лучшим значением целевой функции для одной и нескольких целей за гораздо меньшее время, чем другие традиционные реализации GA

Представлено исследование, посвященное разработке и экспериментальной валидации двухуровневой каскадной архитектуры статической классификации исполняемых файлов формата Portable Executable (PE). Целью работы является разработка и экспериментальная оценка каскадного алгоритма статической классификации, направленного на снижение вычислительных затрат при сохранении качества обнаружения вредоносного программного обеспечения. На первом уровне каскада применяется модель дерево решений, обученная на десяти наиболее информативных признаках, обеспечивающая высокую полноту обнаружения Recall 0,990 при приемлемой ошибке 1 рода. Второй уровень реализован моделью случайный лес на сорока признаках и предназначен для уточняющей классификации, достигая метрик Precision 0,988 и Recall 0,987 при
F1-мере 0,988. Порог классификации на первом уровне был установлен эмпирически с учётом минимизации ошибок второго рода, тогда как на втором уровне оптимальное значение порога определялось по индексу Юдена, обеспечивающему сбалансированное соотношение чувствительности и специфичности. Эксперименты на репрезентативной выборке показали, что при доле вредоносного трафика ≤ 20 % предложенный каскад сокращает среднее время анализа одного объекта на 5–12 % по сравнению с моделью на 40 признаках при сохранении сопоставимого качества классификации. Аналитически выведена граница применимости каскада по времени  = 20,6 %, подтвержденная эмпирическими данными. Практическая значимость работы заключается в возможности интеграции предложенного алгоритма в антивирусные шлюзы и средства защиты конечных точек, где требуются быстрый отклик и высокая полнота обнаружения при массовом сканировании преимущественно легитимного кода.

Рассматривается задача преобразования биометрических данных лица в криптографические ключи, обеспечивающие высокий уровень защищённости. Биометрические данные, хотя и уникальные, не обладают достаточной случайностью для создания сильных криптографических ключей. Кроме того, возникают вопросы хранения ключей: злоумышленник может похитить их шаблон, а при малейшем изменении входных данных (другое освещение, мимика) создаётся риск несоответствия, что приводит к высокому уровню частоты ложных отбраковок. В качестве решения предлагается метод генерации криптографических ключей, объединяющий несколько ключевых технологий для обеспечения эффективности и безопасности процесса создания ключей. Дано описание основных этапов метода, включающих получение изображения лица, обработку изображения, анализ изображения с извлечением необходимых признаков с помощью сверточной нейронной сети, преобразование изображения (вектора признаков) в двоичную строку, устойчивые преобразования. Устойчивые преобразования призваны в качестве методик, направленных на защиту биометрических данных: использование корректирующих кодов Reed-Solomon, генерацию биометрически зависимого ключа, с последующим распределением его на части по классической схеме Шамира, шифрование. Проведено теоретическое обоснование преимущества такого подхода в контексте уменьшения вероятности ложных допусков и ложных отклонений. Представлены результаты экспериментов на базе публичных наборов данных. Показано, что по сравнению с классическими методами и некоторыми существующими схемами без коррекции ошибок предлагаемое решение даёт более высокую точность. Представленный метод дает существенные преимущества в области безопасности, делая криптографические системы более подходящими для приложений с высоким уровнем безопасности

Моделирование распространения вирусов является актуальной областью исследований. Существует множество «непрерывных» эпидемических моделей, основанных на использовании систем дифференциальных уравнений. Недостатком таких моделей является то, что они имеют погрешность при описании начальной стадии распространения вируса и не учитывают особенности связей между индивидуумами. «Дискретные» модели, в которых время и количество инфицированных и восприимчивых узлов являются дискретными величинами, дают более точную картину эпидемического процесса. В этой работе мы изучаем некоторую дискретную марковскую модель в случае, когда лечение отсутствует. Это важный случай, поскольку его можно рассматривать либо как приближение к начальной фазе эпидемии, либо как модель эпидемий вирусов, которые трудно поддаются лечению. В первом разделе мы подробно описываем свойства исследуемой марковской модели. Во втором разделе, используя марковский подход, мы определяем среднее время заражения, то есть количество временных шагов, затраченных на заражение всех особей в популяции. Однако расчет среднего времени заражения в популяциях с большим количеством особей (или в сетях с большим количеством узлов) является сложной вычислительной задачей, поэтому в третьем разделе мы предлагаем соответствующую приближенную формулу для этого параметра при условии, что связность сети и вероятность распространения вируса малы. В четвертом разделе мы используем метод имитационного моделирования для расчета среднего времени заражения, а затем сравниваем результаты, полученные различными методами. Для проведения вычислительного эксперимента нами было разработано консольное приложение, написанное на языке программирования C++. Анализ значений среднего времени инфицирования, определенных тремя методами: методом точного вычисления фундаментальной матрицы M, вычислением с применением приближенной формулы и методом имитационного моделирования, показал, что методы хорошо согласуются между собой при заданных нами условиях. Полученная приближенная формула для среднего времени заражения является более простым в использовании вариантом расчета данного параметра.

Рассматриваются ключевые аспекты настройки параметров автоматических регуляторов, которые используются в системах управления технологическими процессами, в частности на атомных электростанциях (АЭС). Подчеркивается необходимость точной настройки регуляторов для обеспечения стабильности, эффективности и безопасности работы систем. Описываются традиционные методы настройки, такие как метод Зиглера-Николса и частотный анализ, которые, несмотря на свою надежность, требуют значительных временных затрат и точной математической модели объекта управления. В условиях современного производства, где важна оперативность, актуальны экспресс-методы, позволяющие сократить время настройки, однако их точность и универсальность остаются под вопросом.  Особое внимание уделяется проблемам, возникающим при использовании реальных регуляторов, таким как интегральное насыщение и периодический вызов алгоритма регулирования. Интегральное насыщение может привести к ухудшению динамических характеристик системы и даже к срабатыванию технологических защит, а неправильный выбор периода вызова регулятора может вызвать потерю устойчивости системы. Метод. Предложен метод настройки ПИ-регуляторов, учитывающий динамические характеристики объектов управления и результаты экспериментальных исследований. Приведены рекомендации по выбору коэффициентов пропорциональности и постоянной времени интегрирования, которые позволяют достичь апериодического переходного процесса, минимизировать риск насыщения и обеспечить высокое качество управления. Результат. Результаты моделирования, проведенного в программно-техническом комплексе «ЭНИКАД», подтвердили эффективность предложенного подхода. Вывод. Разработанные правила экспресс-оценки параметров регуляторов позволяют упростить процесс наладки, сократить время настройки и повысить надежность работы систем автоматического регулирования на АЭС. Это особенно важно для обеспечения безопасности и стабильности работы таких ответственных объектов, как атомные электростанции

Рассматривается задача управления мультиагентной роботизированной системой второго порядка с дискретным временем в условиях сетевых задержек. Предложен новый подход к управлению формированием агентов, основанный на скользящем режиме высшего порядка и облачных технологиях. Для описания взаимодействия между агентами используется теория графов, где матрица Лапласа  представляет канал связи между агентами и лидером. Динамика системы описывается уравнениями движения для положения и скорости каждого агента. Особое внимание уделяется влиянию сетевых задержек, возникающих при передаче данных от датчиков к контроллеру и от контроллера к исполнительным механизмам. Разработан многоступенчатый предиктор состояния, использующий методы прогнозирования для компенсации случайных задержек в сети. Предложенный алгоритм управления обеспечивает быструю сходимость системы к желаемому образованию даже при наличии существенных сетевых задержек. Для каждого агента определяется поверхность скольжения и закон достижения, учитывающий несколько временных меток. Проведен детальный анализ устойчивости замкнутой системы, подтверждающий асимптотическую устойчивость разработанного алгоритма управления. Результаты моделирования в MATLAB демонстрируют высокую эффективность предложенного подхода: система из пяти последователей и одного лидера достигает желаемого формирования за 10.3 секунды и успешно поддерживает его при наличии случайных сетевых задержек. По сравнению с традиционными методами управления первого порядка, новый подход показывает значительно улучшенные характеристики, особенно в части снижения эффекта дребезжания в сигналах управления. Использование облачных технологий позволяет эффективно обрабатывать большие объемы данных в реальном времени и реализовывать сложные алгоритмы прогнозирования без перегрузки локальных вычислительных ресурсов агентов. Полученные результаты подтверждают перспективность применения предложенного подхода для управления мультиагентными системами в условиях реальных сетевых ограничений. Работа также демонстрирует возможность использования методов прогнозирования для компенсации случайных потерь пакетов и задержек связи, что обеспечивает надежное управление и связь в динамичных, непредсказуемых ситуациях

Исследование нацелено на исследование потенциала систем управления строительными роботами посредством естественного языка. Именно отсутствие надежных систем обработки естественного языка служит тем сдерживающим фактором, что не дает интеллектуальной робототехнике в полной мере раскрыть свои потенциал. Работа дает обзор современных роботизированных строительных систем, которые используются для облегчения и улучшения строительных и инженерных процессов и задач. Объединяет эти все системы отсутствие естественно-языкового управления. В настоящей статье мы представляем принципы, алгоритмы и методы, позволяющие интеллектуальному агенту проникать в суть контекста ситуации, разворачивающейся на поле строительных и инженерных задач. В основе подхода лежит мультиагентная нейрокогнитивная архитектура, служащая своеобразным инструментом для моделирования процесса автоматической интерпретации фраз, взятых из ограниченного подмножества естественного языка.  Чтобы интеллектуальный агент смог верно интерпретировать входящее сообщение, ему необходимо безошибочно определить условия, действия, свойства и отношения, имеющие место в системе «интеллектуальный агент – окружающая среда». Только после этого агент обретает способность интерпретировать контекст текущего диалога и генерировать высказывания, необходимые для проектирования кооперативного поведения, направленного на совместное преодоление технических преград. Одной из наиболее распространенных задач, требующих своего решения в быстроразвивающейся области робототехники, является разработка диалоговой системы управления, способной координировать совместное человеко-машинное поведение и интерпретировать цели и условия миссий, изложенные на естественном языке. Система управления, опирающаяся на естественный язык, является неотъемлемой частью интеллектуальной системы, фундаментом которой служит самоорганизующаяся мультиагентная нейрокогнитивная архитектура. Ее главная цель – наладить беспрепятственное общение между человеко-машинными коллективами, для того чтобы они могли совместно ставить, описывать и успешно выполнять сложные строительные задачи. Основополагающим элементом подхода является мультиагентность, позволяющая системе принятия решений робота быть гибкой, адаптивной и непрерывно расширять диапазон своих знаний, генерируя вопросы, необходимые для дальнейшей работы.

Рассматривается решение задачи разработки преобразователей по заданным амплитудно-частотным характеристикам. Основная проблема заключается в проведении большого количества измерительных мероприятий с изменением параметров преобразователей для достижения необходимых амплитудно-частотных характеристик, что приводит к большим временным и ресурсным затратам на разработку. Проводится анализ основных параметров преобразователей, влияющих на заданные амплитудно-частотные характеристики. Анализируются существующие подходы, методы и алгоритмы при создании преобразователей требуемых характеристик. Описывается разработка модуля прогнозирования параметров электромеханических преобразователей, основанного на заданных амплитудно-частотных характеристиках. Задачи исследования включают создание структурно-параметрической и математической моделей для расчета характеристик преобразователей на стадии проектирования. Описывается алгоритм обучения модели на основе экспериментальных данных, полученных в ходе проведения измерений. Использование методов машинного обучения для предсказания параметров приводит к минимизации количества проводимых экспериментов и снижению затрат на разработку преобразователей. Предложенный подход основывается на использовании зависимости между конструктивными параметрами преобразователей и их частотными характеристиками. Для повышения точности прогнозирования применяется алгоритм градиентного бустинга. Представлены этапы подготовки данных для обучения модели. Описывается процесс обучения модели. Результаты демонстрируют значительное сокращение времени моделирования преобразователей: применение модуля позволяет ускорить процесс в несколько раз по сравнению с экспериментальным подходом. Прогнозирование характеристик на основе модели обеспечивает сопоставимую точность при большем объеме данных. Выводы исследования подтверждают эффективность предлагаемого подхода в разработке преобразователей, снижая временные и финансовые затраты, повышая точность моделирования и применимость в условиях ограниченных ресурсов

Актуальность. Эффективная работа вычислительных систем, в том числе, основывается на общезначимых обеспечивающих вычислениях по планированию параллельных вычислений и анализу результатов. Достаточно важными вычислительными средствами являются преобразователи (формирователи) унитарных кодов, совмещающих свойства числовой и символьной информации. Цель работы – создание высокопроизводительных вычислительных схем для обработки унитарных кодов на единой теоретической основе. Методы исследования. Известные одномерные и двумерные итерационные сети являются основой для создания однородных преобразователей унитарных кодов. Такие сети имеют необходимые и достаточные условия для организации параллельных вычислений. Для синтеза преобразователей унитарных кодов были выделены следующие принципы обработки, свойственные для чисел и строк: двунаправленность обработки, разбиение на множество локальных процессов с собственными стартовыми точками, иерархия, мультифункцинальность, дуализм цифра/символ. Описанные преобразователи используют известные и привносят новые схемотехнические решения. Описаны цифровой компрессор, формирователь серии логических «1», арбитр, пороговый элемент весовых и унитарных кодов. Результаты и обсуждения. Созданы практически значимые схемы прямых и обратных преобразователей кодов «8-4-2-1 – нормализованный код», используемые в однородных вычислительных системах – мультипроцессорах, ассоциативных процессорах и др. Количественные оценки преобразователей унитарных кодов проведены для порогового элемента весового и унитарного кодов. Данный преобразователь основан на дуальной трактовке элементов кода как цифры или символа, что позволило на завершающей фазе вычислений (против стандартного метода) исключить линейную временную зависимость для вычисления результата сравнения двух кодов. Показано, что для унитарных кодов размеров от 12 до 36 бит временной выигрыш составляет 14-16%. Данный эффект получен за счет исключения последовательных вычислений между ячейками итерационной сети. Выводы. Для построения эффектных по времени схем преобразования унитарных кодов использован и развит аппарат итерационных сетей, на основе которых созданы одномерные, двумерные итерационные сети с регулярными связями, а также преобразователи на основе универсальных логических модулей.

Представлены результаты исследования влияния режимов синтеза тонких пленок легированного оксида цинка методом импульсного лазерного осаждения на их морфологические и электрофизические характеристики. Проведены экспериментальные исследования влияния размерных эффектов на параметры резистивного переключения мемристорных структур на основе тонких пленок легированного оксида цинка. Установлена связь между морфологическими параметрами пленок, их толщиной и резистивными характеристиками переключения. Получены результаты, показывающие, как толщина, шероховатость поверхности и средний диаметр зерна влияют на соотношение сопротивлений в высокоомном и низкоомном состояниях, а также на напряжения переключения U_set и U_res. Показано, что увеличение толщины пленок оксида цинка, легированного галлием, приводит к увеличению напряжений U_set и U_res, в то время как зависимость соотношения сопротивлений в высокоомном и низкоомном состояниях имеет комплексный характер, максимум на ней наблюдается при толщине пленок порядка 30 нм. Полученные результаты позволяют оценить степень влияния структурных и морфологических параметров пленок легированного оксида цинка на эффект резистивного переключения в них, а также сформулировать рекомендации по получению данных пленок с требуемыми параметрами резистивного переключения. Установлено, что увеличивая толщину пленок оксида цинка легированного галлием от 11,8±5,1 нм до 55,1±18,4 нм можно изменять величину концентрации носителей заряда от (2,84±0,22)∙10¹⁹ см^-3 до (1,42±0,13)∙10²⁰ см^-3,
а также подвижность носителей заряда от 54,48±4,07 см²/(В∙с) до 18,77±0,83 см²/(В∙с). При этом увеличение толщины пленок оксида цинка, легированного галлием, также приводит к увеличению сопротивления в высокоомном состоянии от 1,38±0,11 МОм до 62,59±5,4 МОм и сопротивления в низкоомном состоянии от 0,005±0,001 МОм до 0,041±0,002 МОм. Полученные результаты могут быть использованы при разработке физических принципов создания электронной компонентной базы систем искусственного интеллекта для изготовления новых приборов и устройств наноэлектроники и адаптивных нейроморфных систем

Распределение ионизованных примесей, электронов, дырок определяет структуру, физические свойства, эксплуатационные характеристики полупроводниковых приборов. Роль поверхностных электронных состояний отрицательна, степень их влияния на характеристики прибора зависит от особенностей структуры. Уменьшение размеров полупроводниковых приборов – современная тенденция совершенствования электроники. Влияние поверхностных состояний на свойства наноразмерных объектов возрастает при уменьшении их размеров. Объектом исследования является электрическое поле кремниевой n-i-p наноструктуры. Цель исследования – анализ влияния поверхностных состояний на внутреннее электрическое поле кремниевой n-i-p наноструктуры. Задачи исследования: 1 – Рассчитать численно с учетом поверхностных состояний потенциал и напряжённость электрического поля, концентрацию доноров и акцепторов в  кремниевой n-i-p наноструктуре с диффузионным профилем легирования.  2 – Определить влияние толщины n-i-p наноструктуры и плотности поверхностных состояний на потенциал и напряжённость электрического поля. 3 – Определить состав области пространственного заряда n-i-p наноструктуры с минимизированным влиянием поверхностных состояний. Методика расчёта основана на численном решении уравнения Пуассона с учётом поверхностных состояний и граничными условиями, включающими условие общей электронейтральности образца. В результате получены распределения потенциала и напряжённости электрического поля для различных значений толщины наноструктуры и плотности поверхностных состояний.  Показано, что заряженные поверхностные состояния изменяют потенциал и напряженность электрического поля не только в поверхностной области, но и в объеме наноструктуры. Значение напряженности в базе возрастает с уменьшением её толщины, это значение уменьшается, если плотность поверхностных состояний превышает 10¹³ см^–2. Снижение плотности поверхностных состояний до 10¹² см^–2 устраняет созданный ими поверхностный потенциальный барьер. Область пространственного заряда состоит из 5 частей: область положительного заряда, созданного ионизованными донорами, область, обогащённая электронами, область, обеднённая носителями заряда, область, обогащённая дырками, область отрицательного заряда, созданного ионизованными акцепторами

Фотонные кристаллы – это полупроводниковые структуры, которые характеризуются периодическим изменением диэлектрической проницаемости в пространстве с периодом, соизмеримым с длиной волны электромагнитного излучения. Интерес к ним обусловлен как важностью фундаментальных исследований взаимодействия света с веществом, так и перспективами применения фотонных кристаллов в оптических интегральных схемах и компонентах оптоэлектроники нового поколения. В данной работе представлены результаты исследования закономерностей распространения электромагнитного излучения с длиной волны 1,3 мкм в двумерных фотонных кристаллах на основе арсенида галлия (GaAs). Исследование основано на численной модели в программном пакете Comsol Multiphysics 6.1 и включает анализ распределения напряженности электрического поля в сложных фотонно-кристаллических структурах, состоящих из волновода и связанной с ним гексагональной микрополости (микрорезонатора) с различными геометрическими параметрами. Также проанализировано влияние радиуса дефекта, намеренно внесенного в область волновода, на эффективность передачи излучения в область резонатора. Для численного анализа использовались методы моделирования распространения поперечных электрических волн в двумерных фотонных кристаллах с гексагональной решеткой воздушных отверстий. Геометрические параметры базовой структуры фотонного кристалла оставались постоянными: радиус воздушных отверстий составлял 209 нм, период решетки – 520 нм. Волновод формировался путем удаления одного из рядов воздушных отверстий, а микрорезонатор создавался путем формирования воздушной полости гексагональной формы вблизи волновода. Для повышения эффективности связи между волноводом и резонатором в структуру был внедрен дефект – воздушное отверстие с переменным радиусом. Анализ показал, что максимальная локализация электромагнитного поля в гексагональной полости с диаметром 1,65 мкм достигается при удалении ее от волновода на два ряда воздушных отверстий. При увеличении этого расстояния наблюдается снижение интенсивности поля в пределах резонатора. Введение дефекта позволило значительно повысить эффективность передачи энергии из волновода в резонатор. Наибольшая интегральная напряженность электрического поля в области резонатора наблюдалась при радиусе дефекта в диапазоне от 246 до 290 нм. Полученные данные могут быть использованы при разработке компактных оптических устройств, таких как лазеры, модуляторы и переключатели на основе фотонных кристаллов

Разработка и проектирование кремний-германиевых (SiGe) аналоговых функциональных узлов (операционных усилителей, выходных каскадов, и др.) является одной из актуальных задач в современной микроэлектронике. Применение совмещенного технологического процесса SiGe BiCMOS позволяет объединять в единой интегральной схеме преимущества комплементарных КМОП-транзисторов (низкое энергопотребление и высокая плотность интеграции) и биполярных транзисторов с гетеропереходом (HBT) n-p-n типа (способность работать на высоких частотах, низкое энергопотребление и, как следствие, малое собственное тепловыделение, большой коэффициент усиления, высокое быстродействие, повышенная надежность, относительно низкая стоимость). Для создания микромощной аналоговой компонентной базы, работающей при воздействии высоких температур (до + 250 градусов цельсия), необходима разработка специальных SiGe BiCMOS схемотехнических решений, учитывающих ограничения технологического процесса на использование определенных видов транзисторов. Исследуется 4 модификации буферных усилителей для применения в качестве выходных каскадов операционных усилителей, которые ориентированы на SiGe BiCMOS технологический процесс. Разработана программа каталогизации и визуализации рассмотренных схем, которые отличаются друг от друга величинами входных и выходных сопротивлений, статическим токопотреблением, схемотехникой цепей установления статического режима, максимальными амплитудами положительного и отрицательного выходных напряжений и т.п. Приведены примеры компьютерного моделирования статических режимов и амплитудных характеристик в среде проектирования электроники и микроэлектроники Cadence при двух температурах + 27 ^oC и + 250 ^oC. Предлагаемые схемотехнические решения рекомендуются для практического использования в микроэлектронных устройствах, работающих в условиях повышенных температур

Высокая точность и повышенные эксплуатационные характеристики датчиков давления необходимы для обеспечения безопасности, качества и эффективности в различных отраслях промышленности и техники. Применение метода конечных элементов (МКЭ) при проектировании датчиков давления позволяет улучшить их точность за счёт более глубокого анализа механических и физических процессов, возникающих при воздействии нагрузки от давления. Целью данной работы является построение цифровой трёхмерной модели чувствительного элемента (ЧЭ) датчика давления и анализ напряжённо-деформированного состояния упругой мембраны под действием нагрузки от давления от 0 до 15 МПа. Основные задачи работы: исследование свойств и параметров материалов, применяющихся в составе чувствительного элемента датчика давления на основе структуры «кремний на сапфире»; получение значений максимального эквивалентного напряжения, возникающего в конструкции упругой мембраны ЧЭ при воздействии нагрузки от давления 125% от номинального значения; распределение радиальных и тангенциальных деформаций упругой мембраны и определение наилучшего расположения тензорезисторов на поверхности ЧЭ датчика давления. В результате исследования установлено, что используемые материалы обладают хорошей стойкостью к воздействию агрессивной среды, а также возможностью работы в широком диапазоне температур и при воздействии высоких нагрузок от давления. По результатам моделирования определено значение максимального эквивалентного напряжения, величина напряжения не превышает предел прочности чувствительной мембраны, получено распределение радиальных и тангенциальных деформаций на поверхности ЧЭ, что даёт возможность получить оптимизированный рисунок тензорезисторной мостовой схемы

В рамках предлагаемой авторами концепции структурной организации вычислений в цифровых фотонных вычислительных устройствах необходимо использовать последовательную обработку информации, что позволяет минимизировать скважность подачи операндов из внешней памяти или других электронных источников на фотонное устройство. Это становится возможным, когда обработка операндов не превышает число тактов, равное их разрядности. Кроме того, при последовательной поразрядной обработке значительно снижаются аппаратные затраты на синхронизацию потоков данных. Устранение скважности и снижение накладных расходов на реализацию вычислительных структур в значительной степени способны повысить эффективность цифровых фотонных вычислительных устройств относительно электронных. Однако для создания фотонных вычислительных структур, ориентированных на решение различных трудоёмких задач из таких областей, как математическая физика, линейная алгебра, нейросетевая обработка и многих других, необходимы устройства, реализующие базовые арифметические функции в формате плавающей запятой. Большинство таких арифметических функций содержит элементарную операцию целочисленного сложения. При последовательной обработке операндов младшими разрядами вперёд в двоичной форме представления устройства целочисленного сложения не могут начать выдавать результат до тех пор, пока не будут обработаны все биты информации для учёта переноса, что увеличивает в два раза скважность подачи операндов и латентность устройства. Поэтому для устранения скважности и сокращения латентности предлагается использовать четверичную знакоразрядную форму представления чисел и подавать операнды старшими разрядами вперёд. Применение знакоразрядной формы представления чисел позволяет выполнять  немедленную передачу старших разрядов результата операции для дальнейшей обработки в следующие устройства, не дожидаясь получения младших разрядов. В статье рассматриваются вопросы построения всех компонент знакоразрядного сумматора с плавающей запятой: блока  определения разности порядков, блока денормализации мантиссы меньшего числа, сумматора мантисс, блока нормализации мантиссы результата и блока коррекции порядка результата. Приведены алгоритмы функционирования данных блоков. Оценка эффективности предлагаемого  знакоразрядного сумматора выполнена на макете, разработанном в базисе цифровой фотонной логики на реконфигурируемом компьютере «Терциус». Показано, что  за счёт величины тактовой частоты работы цифровые фотонные вычислительные устройства способны обеспечить производительность почти на два десятичных порядка больше по сравнению с микроэлектронными устройствами

Разработан и исследован дискретно-аналоговый фильтр второго порядка на двух частотозадающих конденсаторах. Предлагаемая схема содержит два входа (In_LPF_HPF, In_BPF_NPF) и четыре выхода (Out_LPF, Out_BPF, Out_HPF, Out_NPF). Тип фильтра (числитель передаточной функции) определяется путем подключения к соответствующему входу схемы источника сигнала и съема сигнала с соответствующего выхода. Затухание полюса зависит от сопротивления одного резистора R5, который не влияет на другие параметры. Поэтому затухание полюса может перестраиваться с помощью этого резистора. Для установления коэффициента передачи в полосе пропускания на заданном уровне в ФНЧ и ФВЧ целесообразно использовать резистор R1, а для ПФ и РФ – резистор R2. Изменение данных резисторов не будет вызывать изменения других параметров схемы фильтра. Установлено, что частота полюса зависит от сопротивления резистора R8 или цифрового потенциометра , коэффициент передачи которого может изменяться путем изменения двоичного цифрового кода , подаваемого на его управляющие входы, а остальные параметры звена фильтра от них не зависят, поэтому путем изменения сопротивления этого резистора или коэффициента передачи цифрового потенциометра частота полюса может перестраиваться в широком диапазоне при сохранении других параметров. Компьютерное моделирование исследуемого дискретно-аналогового фильтра выполнено в среде Micro-Cap. Приведены последовательности импульсов, управляющих электронными ключами. Показаны графики выходных напряжений на выходах схемы (Out_LPF, Out_BPF, Out_HPF, Out_NPF). Применение цифрового потенциометра в схеме фильтра крайне перспективно при построении адаптивных систем обработки сигналов

Целью статьи является повышение эффективности псевдослучайного тестирования цифровых устройств по сравнению с общепринятым традиционным подходом. Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие основные задачи: анализ эффективности традиционных подходов тестирования; разработка нового подхода тестирования на базе распознавания и адаптивного псевдослучайного тестирования цифровых устройств; разработка системы тестирования на базе разработанных подходов и экспериментальные исследования на ее основе.
В качестве объекта диагностики в данной работе выступают последовательностные (с элементами памяти) цифровые устройства, выполненные в виде типовых элементов замены на микросхемах средней и малой степени интеграции. В качестве моделей неисправностей при синтезе и анализе тестов используются константные неисправности. Предметом исследований выступают последовательностные цифровые устройства как объекты диагностики и подходы их псевдослучайного тестирования. В работе представляется подход распознавания и тестирования последовательностных цифровых устройств, который базируется на сочетании традиционного псевдослучайного тестирования на первом этапе с «распознаванием объекта диагностики» и построении «альтернативного графа объекта» на втором этапе с последующим «блужданием» по этому графу с целью повышения эффективности тестирования. На базе предложенного подхода разработана система тестирования цифровых устройств AGAT. Тестирование в системе может выполняться как для одного, так и группы объектов диагностики на одном либо группе персональных компьютеров в локальной компьютерной сети, при этом учитывается «многопоточность» на основе многоядерных процессоров персональных компьютеров сети. Выполняются экспериментальные исследования предложенного подхода и системы AGAT на двух типах объектов диагностики: международном наборе экспериментальных схем ISCAS’89 и наборе типовых элементов замены специализированной радиотехнической системы

Представлены результаты изготовления, обучения и исследования макета аппаратной нейронной сети, реализованного в виде кроссбар массива искусственных синапсов на основе мемристорных наноструктур электрохимического оксида титана. Был разработан макет полносвязной нейронной сети, состоящей из четырех входных электродов, кроссбар массива 16 искусственных синапсов на основе наноструктур электрохимического оксида титана и четырех выходных электродов. Показано, что процесс протекания тока через такую структуру полностью соответствует математической модели нейронной сети. Были проанализированы различные реализации искусственных синапсов, позволяющие реализовать отрицательные «веса» нейронной сети и выбран один из оптимальных вариантов. На основе разработанной структуры был изготовлен макет полносвязной нейронной сети с использованием технологий магнетронного распыления, оптической и зондовой литографии. Для обучения нейронной сети был разработан алгоритм переключения отдельных мемристоров, исключающий паразитное переключение соседних структур за счет возникновения тока утечки. Для демонстрации работы изготовленного макета нейронной сети была предложена задача классификации двух входных сигналов. Для реализации отрицательных «весов» каждый из входящих сигналов дублировался с отрицательной полярностью. Предполагается, что выходы обученной нейронной сети должны регистрировать: 1) превышение первого сигнала; 2) превышение второго сигнала; 3) оба высоких сигнала. Этап обучения и исследования нейронной сети осуществлялся с использованием программно-аппаратного комплекса «Neuro InT», разработанного в научно-исследовательской лаборатории "Нейроэлектроника и мемристивные наноматериалы", ЮФУ. Исследование макета нейронной сети показало, что все выходы успешно классифицируют входящие сигналы, максимизируя ток через соответствующие выходы для заданных входных значений. Предложенную структуру можно улучшить, добавив дополнительные два входа с постоянным высоким положительным и отрицательным потенциалом для реализации «сдвига» при работе нейронной сети. Полученные результаты могут быть использованы при разработке аппаратных нейронных сетей на основе мемристивных структур оксида титана

Актуальность. Развитие методов машинного обучения и архитектур нейронных сетей, а также их распространение в различные сферы промышленности обуславливают актуальность решения задач по их аппаратной реализации. Использование программируемых логических интегральных схем в этой области позволит повысить скорость обработки данных и адаптивность реализуемых алгоритмов. Однако проектирование нейросетевых архитектур на программируемых логических интегральных схемах сопряжено с рядом методологических и технических сложностей, включая оптимизацию параллельных вычислений, управление аппаратными ресурсами и обеспечение работы в условиях ограниченных вычислительных ресурсов. Цель работы – анализ и сравнение двух архитектур нейронных сетей, многослойного перцептрона (MLP) и сверточной нейронной сети (CNN), в контексте их аппаратной реализации на программируемых логических интегральных схемах (ПЛИС). Особое внимание уделяется компромиссу между точностью классификации и эффективностью использования ограниченных аппаратных ресурсов ПЛИС. Методы исследования. Для достижения цели была проведена разработка и симуляция двух модулей на ПЛИС
Virtex 7, перцептронного и сверточного. Использовался набор данных MNIST, уменьшенный до 20×20 пикселей. Реализация включала этапы квантования параметров до фиксированного формата 16:16, оптимизацию гиперпараметров, применение табличных вычислений для нелинейных функций и оценку использования ресурсов ПЛИС. Результаты и обсуждения. MLP достиг точности 93% при использовании 11% логических элементов, в то время как CNN обеспечила точность 98%, но потребовала существенно больше ресурсов. Использование внутренних буферов для хранения промежуточных данных в CNN привело к превышению допустимых ресурсов. Вынужденный переход к внешней памяти увеличил задержки и объем портов ввода-вывода. Выводы. Исследование показало, что выбор архитектуры зависит от приоритетов: CNN обеспечивает лучшую точность, но менее эффективна в ресурсах. Для embedded-систем с ограничениями по памяти и потреблению энергии предпочтительна упрощенная MLP-реализация. Основными проблемами остаются нехватка внутренней памяти и высокая ресурсоемкость операций, что требует дальнейших исследований в области аппаратной оптимизации и адаптивного управления вычислениями

В статье основное внимание уделяется исследованию поведения пользователей и созданию поведенческих моделей. Это помогает улучшить точность определения аномалий и оперативно выявлять нестандартную активность в сети. Целью данного исследования является сравнительный анализ эффективности двух моделей машинного обучения – многослойного персептрона (MLP) и алгоритма Random Forest – для обнаружения кибервторжений на основе анализа сетевого трафика и поведения пользователей. Поведенческие модели позволяют выявлять отклонения от нормальной активности пользователей и сетевых взаимодействий, что значительно повышает полноту обнаружения кибервторжений. При проведении исследования использовался набор данных UNSW-NB15, который включает актуальные типы атак и характеристики как сетевого трафика, так и пользовательской активности. Перед реализацией моделей была проведена предварительная обработка данных, выбор признаков, нормализация и кодирование категориальных признаков. Оценка моделей осуществлялась с использованием различных метрик, таких как точность (accuracy), полнота (recall), AUC-ROC, precision, F1-score и другие. Результаты исследования показали, что алгоритм Random Forest обеспечивает высокую точность классификации (95%), а многослойный персептрон (MLP), в свою очередь, достиг выдающихся результатов по AUC (0.9830) и точности (precision, 0.9869). В работе представлен анализ и характеристика методов анализа поведения пользователей и классификации сетевого трафика, показано сравнение наборов данных для систем обнаружения вторжений (IDS), а также даны практические рекомендации по выбору моделей в зависимости от условий эксплуатации. Результаты исследования могут быть полезны при разработке адаптивных систем защиты, которые сочетают высокую точность и скорость работы

Предлагается новый метод генерации шума по зашумленным изображениям без необходимости использования выровненных пар чистых и зашумленных данных. В отличие от традиционных подходов, требующих наличия согласованных наборов изображений или априорных моделей шума, разрабатываемый метод позволяет моделировать сложные характеристики шума, присущие конкретным КМОП‑сенсорам, основываясь исключительно на наблюдаемых зашумленных данных. Для синтеза шума используется генеративно‑состязательная архитектура
U-Net-подобного типа, построенная на базе StyleGANv2 с модифицированным дискриминатором, учитывающим параметры камеры и исходных изображений. Основное внимание уделяется сохранению пространственно‑цветовой структуры изображения при генерации шума, что достигается введением специализированной функции потерь, сохраняющей характеристики цветопередачи и текстурных деталей. Предлагаемый подход позволяет обучать генератор шума в условиях полного отсутствия пар чистых и зашумленных изображений, что особенно актуально при работе с реальными данными, полученными с различных камер и в различных условиях освещения. В экспериментальной части проведен подробный сравнительный анализ качества синтезированных изображений по метрикам PSNR и SSIM, а также оценка распределения шума на основе статистических характеристик интенсивности и спектрального состава. Демонстрируется, что синтезированный набор изображений, созданный предложенным методом, может эффективно использоваться как самостоятельный тренировочный корпус для нейросетей подавления шума, а также в комбинации с реальным набором SIDD для повышения точности моделей подавления шума. Результаты показали, что комбинированное обучение на объединенном множестве сгенерированных и реальных примеров обеспечивает рост среднего PSNR на 1.5 дБ по сравнению с существующими методами, основанными на выровненных данных. При этом отсутствует зависимость от специфических оптических характеристик конкретного сенсора камеры, что существенно расширяет область применения разработанного метода. Полученные результаты подтверждают применимость предложенного подхода в задачах синтеза и подавления реалистичного шума в условиях отсутствия чистых эталонных изображений, а также открывают перспективы для дальнейших исследований в направлении адаптивной генерации шумовых моделей.

Рассмотрено применение технологий искусственного интеллекта, в частности компьютерного зрения в системах обработки визуальной информации. Проведен комплексный анализ нейросетевых подходов к решению задач компьютерного зрения, включая систематизацию ключевых типов задач: классификацию изображений, детектирование объектов и семантическую сегментацию. Детально исследованы архитектурные принципы сверточных нейронных сетей с акцентом на механизмы извлечения пространственных признаков через сверточные слои, оптимизацию представления данных посредством операций пулинга и преобразование признаков в полносвязных слоях. Особое внимание уделено эволюции методов обнаружения объектов, где задача выбора модели рассмотрена как расширение классификации за счет интеграции регрессии пространственных координат, а также проведена оценка эффективности детекторов на основе метрик IoU, Precision, Recall и F1-score, демонстрирующих фундаментальный компромисс между точностью локализации и скоростью обработки. В качестве оптимального решения для систем реального времени представлен алгоритм YOLOv7, архитектура которого основана на разбиении входного изображения на сетку S×S ячеек с прямым предсказанием параметров ограничивающих рамок (координаты центра, ширина, высота) и вероятностей классов для каждой ячейки, а также использовании специализированных слоёв (SPP, PANet) для мультимасштабной агрегации признаков. Структура нейронной сети подтверждает эффективность используемого подхода, обеспечивающего высокое быстродействие без критического снижения точности в стратегически важных приложениях видеонаблюдения, автономных систем и дополненной реальности. Проведено сравнительное исследование одноэтапных и двухэтапных детекторов с оценкой их производительности по ключевым метрикам. Особое внимание уделено практическим аспектам применения технологий компьютерного зрения в реальных системах обработки визуальной информации

Актуальность данного исследования обусловлена повсеместным внедрением предиктивных систем технического обслуживания. В современных промышленных условиях особую важность приобретает точное прогнозирование остаточного срока службы (RUL) критического оборудования. Однако традиционные методы анализа данных демонстрируют существенные ограничения при работе с многомерными нестационарными временными рядами, характеризующимися высокой степенью зашумленности и сложными нелинейными зависимостями. Это приводит к значительным погрешностям в прогнозах, неоптимальному планированию ремонтных работ и возрастанию рисков внезапных отказов, способных вызвать серьезные экономические потери и нарушения производственных процессов. Цель работы заключалась в разработке усовершенствованной модели прогнозирования RUL на основе глубоких рекуррентных нейронных сетей. Для достижения поставленной цели последовательно решались следующие задачи: проведение детального анализа и многоэтапной предобработки данных многомерного мониторинга; проектирование специализированной двухслойной LSTM-архитектуры с интегрированными механизмами регуляризации. Методы и подходы включали применение оригинальной методики, сочетающей каскадную организацию LSTM-слоев с нормализацией и dropout-регуляризацией. Обучение модели осуществлялось на наборе данных NASA Turbofan Engine Degradation Simulation с задействованием современного оптимизатора Adam и стратегии ранней остановки для предотвращения переобучения. Особое внимание уделялось разработке специализированных алгоритмов предобработки, позволяющих эффективно работать с зашумленными временными последовательностями и сохранять долгосрочные зависимости в данных. Основные результаты проведенных экспериментов демонстрируют высокую точность прогноза. Детальный визуальный анализ временных рядов подтвердил точное соответствие прогнозных значений реальной траектории износа механических компонентов. Выводы исследования свидетельствуют о высокой практической эффективности разработанной модели для решения актуальных задач промышленной прогностики. Установлена возможность успешной интеграции модели в современные системы предиктивного обслуживания технологического оборудования. Практическая значимость работы заключается в потенциале существенной оптимизации затрат на техническое обслуживание и минимизации рисков критических отказов. Перспективы дальнейших исследований связаны с развитием гибридных архитектур, интеграцией механизмов внимания и адаптацией модели для различных типов промышленного оборудования