НИР (Суперкомпьютерные технологии)

Transcript

1. Научный руководитель НИР: Воронова Лилия Ивановна – доктор физико-математических наук, профессор.
2.  Цели проекта:  создание специализированного компьютерного кластера, обеспечивающего высокопроизводительные вычисления для решения научно-практических задач, возникающих при разработке подсистем «умного города» (распределённые системы сбора информации в сфере ЖКХ, обработка данных от систем компьютерного зрения беспилотных летательных аппаратов) с использованием суперкомпьютерных технологий, а также для эффективного использования в учебном процессе;  разработка метода расчета устойчивости системы управления вычислительными ресурсами облачного центра обработки данных, а также внедрение полученных результатов в учебный процесс;  организация на базе кафедры ИСУиА лаборатории «Нейроморфные вычисления» для формирование новых компетенций у коллектива кафедры, привлечение аспирантов, магистров и студентов к научной, исследовательской и практической работе для вхождения в Российский сегмент Нейронет. 2
3. 3  Метод параллельного расчета коррелированной многочастичной системы на графическом процессоре.  Модель поиска закономерностей при моделировании Больших данных в сфере ЖКХ.  Математическая модель живой миграции виртуальных машин в облачном центре обработки данных.  Имитационная модель распределения ресурсов центра обработки данных с использованием живой миграции виртуальных машин.  Метод расчета устойчивости системы управления ресурсами центра обработки данных с использованием живой миграции виртуальных машин.  Прототип информационной системы обработки больших данных на основе суперкомпьютерных технологий для анализа информации о потреблении ресурсов ЖКХ умного города.  Программный модуль для получения и предобработки видеопотока с БПЛА и передачи информации в облачное хранилище данных.  Программная система для распознавания изображений, получаемых с БПЛА в нейросетевом логическом базисе.  Программный комплекс для исследования процесса «живой» миграции виртуальных машин в системе управления ресурсами центра обработки данных с использованием суперкомпьютерных технологий.  Наборы данных (datasets) для обучающихся программ, результаты компьютерных экспериментов, сохраненные в хранилище кластера.  Аналитические исследования результатов моделирования, опубликованные в центральной печати и рецензируемых зарубежных журналах, а также результаты интеллектуальной деятельности с охранными документами.
4. Научные и научно-технические результаты (продукция) этапа Метод параллельного расчета коррелированной многочастичной системы на графическом процессоре. Модель поиска закономерностей при моделировании Больших данных ЖКХ. Программное обеспечение для высокопроизводительного моделирования Data Mining. Учебное пособие «Модели и методы высокопроизводительных вычислений для моделирования больших данных». Лабораторный практикум по дисциплине «Big Data.Методы и средства анализа» для магистерской программы по направлению 27.04.01. Лаборатория «Нейроморфные вычисления» на основе ресурсов кафедры и суперкомпьютера НИИР для формирования новых компетенций у коллектива кафедры, привлечения аспирантов, магистрантов и студентов к НИР для вхождения в Нейронет. Программный модуль высокоскоростной обработки (получение и хранение) изображений из видеопотока, получаемого с БПЛА. Интеллектуальная система на основе нейронной сети для распознавания объектов с изображений с БПЛА с использованием вычислительной мощности суперкомпьютера. Учебное пособие «Нейросетевое управление». Лабораторный практикум по получению и обработке изображений, передаваемых с БПЛА. Математическая модель «живой» миграции виртуальных машин. Имитационная модель распределения ресурсов центра обработки данных. Метод расчета устойчивости системы управления ресурсами ЦОД. Прототип облачного сервиса IaaS с учетом перемещения виртуальных машин без остановки сервиса («живой» миграцией). Учебное пособие «Автоматизация высокопроизводительных вычислений». Лабораторный практикум по изучению языков разработки программного обеспечения в среде высокопроизводительных вычислений. 4 Перечень документации, представляемой по окончании НИР итоговый научно-технический отчёт; программное обеспечение; 1 монография; 3 учебных пособия; 3 статьи в научных журналах из списка ВАК; 6 статей в научных изданиях, индексируемых в БД Scopus; 3 свидетельства о государственной регистрации программы для ЭВМ; учебные пособия по дисциплинам «Нейросетевое управление», «Интеллектуальные базы и хранилища данных», «Автоматизация высокопроизводительных вычислений» с учётом результатов научного исследования; тезисы 20-ти докладов в сборниках материалов конференций.
5. Перечень документации, представляемой по окончании НИР План Итог итоговый научно-технический отчёт; 1 программное обеспечение; - - монография; 1 1 учебных пособия; 3 2 статьи в научных журналах из списка ВАК/РИНЦ; 3 1/6 статей в научных изданиях, индексируемых в БД Scopus; 6 3 свидетельства о государственной регистрации программы для ЭВМ; 3 0 учебные пособия по дисциплинам «Нейросетевое управление», «Интеллектуальные базы и хранилища данных», «Автоматизация высокопроизводительных вычислений» с учётом результатов научного исследования; 3 2 тезисы докладов в сборниках материалов конференций. 20 10 5
6. Перечень документации, представляемой по окончании НИР Итог Выходные данные Итоговый научно-технический отчёт; 1 Программное обеспечение; - В разработке Монография; 1 Приоритетные направления развития науки и образования: Монография. Под общей редакцией Г.Ю. Гуляева. Пенза, 2017. Глава 12, с. 109 - 118 Статьи в научных журналах из списка ВАК/РИНЦ; 1/6 1. Толмачев Р.В., Воронова Л.И. Тематическая классификация статей новостного ресурса методами латентно- семантического анализа. Журнал "Современные наукоёмкие технологии". - 2017. - № 3. С. 55-60 . 2. Тутова Н.В., Ворожцов А.С. Устойчивость живой миграции виртуальных машин. В сборнике: Телекоммуникационные и вычислительные системы - 2017 Труды международной научно-технической конференции. 2017. С. 183-185. 3. Тутова Н.В., Ворожцов А.С. Live migration management. Распределенные компьютерные и телекоммуникационные сети: управление, вычисление, связь (DCCN-2017): материалы двадцатой междунар. науч. конфер., 25-29 сент. 2017 г., Москва. –М.: ТЕХНО-СФЕРА, 2017. – с. 440-443. 4. Тутова Н.В., Ворожцов А.С. Управление виртуальными ресурсами инфокоммуникационной системы центров обработки данных ПРИОРИТЕТНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ РАЗВИТИЯ НАУКИ И ОБРАЗОВАНИЯ: Монография. Под общей редакцией Г.Ю. Гуляева. Пенза, 2017. C. 119-129 5. Врагова Е.В., Воронова Л.И. Методы и средства защиты от botnet's (Зомби-сетей). НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИИ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ №1-2018 (Дата издания: июнь 2018 г.) 6. Клешнин Н.Г., Воронова Л.И. Применение нейронных сетей в подсистеме распознавания эмоций для проекта “Сурдотелефон”. НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИИ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ №1- 2018 (Дата издания: июнь 2018 г.) 7. Мартыненко Э.В., Воронов В.И. Применение рекуррентной нейронной сети с длинной краткосрочной памятью для классификации информации из оперативных сводок системы МВД России. НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИИ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ №1-2018 (Дата издания: июнь 2018 г.) Статей в научных изданиях, индексируемых в БД Scopus; 3 1. Ворожцов А.С., Тутова Н.В. Resource control system stability of mobile data centers 2018 Systems of Signals Generating and Processing in the Field of on Board Communications, Moscow, 2018, pp. 1-4. 2. Воронова Л. И., Толмачев ,Р. В., Усачев В.А Resource Development to Prevent Riots at Mass Events. Материалы Международной научно-технической конференции «2018 Systems of signals generating and processing in the field of on board communications» (IEEE Conference #43917) 3. Трунов А. С., Воронова Л.И., Воронов В.И., Сухачев Д. И., Стрельников В. Г. Legacy Applications Model Integration to Support Scientific Experiment Материалы Международной научно-технической конференции «2018 Systems of signals generating and processing in the field of on board communications» (IEEE Conference #43917) 6
7. Перечень документации, представляемой по окончании НИР Итог Выходные данные Учебные пособия по дисциплинам «Нейросетевое управление», «Интеллектуальные базы и хранилища данных», «Автоматизация высокопроизводительных вычислений» с учётом результатов научного исследования; 2 1. Воронов В.И., Воронова Л.И., Усачев В.А. Data Mining - технологии обработки больших данных: Учебное пособие / МТУСИ.– М., 2018.- 50с. 2. Ворожцов А.С., Тутова Н.В. Моделирование и оптимизация центров обработки данных: учебное пособие / МТУСИ.– М., 2018.- 32 с. Тезисы докладов в сборниках материалов конференций. 10 • Буянов Б.Я. Доклад «Программные методы распознавания объектов на изображениях» IV Международная научно-практическая конференция «Инновационные технологии в кинематографе и образовании» 26–29 сентября 2017 г., ВГИК, г. Москва • Буянов Б.Я. Доклад «Нейронные сети в задачах классификации объектов в реальном времени и построения стереоизображений» X научно-практическую конференция «Запись и воспроизведение объемных изображений в кинематографе и других областях» 16-18 апреля 2018 г. ВГИК, Москва. • Воронов В.И., Усачев В.А. Разработка лабораторного практикума для обработки больших данных с использованием Hadoop . Доклад на VII Международной научно-технической и научно-методической конференции "Актуальные проблемы инфокоммуникаций в науке и образовании" , Санкт-Петербург, Санкт- Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича, 28 февраля – 1 марта 2018. Программа конференции стр.26 • Воронова Л.И., Безумнов Д.Н. Использование конструкторов на базе Arduino и Raspberry при постановке лабораторного практикума, включающего изучение «умного дома» и «умного города». (доклад) Доклад на VII Международной научно-технической и научно-методической конференции "Актуальные проблемы инфокоммуникаций в науке и образовании" , Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича, 28 февраля – 1 марта 2018. Программа конференции стр.26 • Врагова Е.В. Воронова Л.И. Методы и средства защиты от botnet's (зомби-сетей)Доклад на Научно-технической конференции «Информационные технологии и автоматизация процессов в системах связи» в рамках IX Молодежного форума "Телекоммуникации и информационные технологии", Москва, МТУСИ, 10 апреля - 20 апреля 2018. • Сухачев Д.И., Лобзов А.В. Разработка модели интеграции унаследованных приложений в рамках создания информационной экосистемы в программном комплексе MD-SLAG-MELT. Доклад на Научно-технической конференции «Информационные технологии и автоматизация процессов в системах связи» в рамках IX Молодежного форума "Телекоммуникации и информационные технологии", Москва, МТУСИ, 10 апреля - 20 апреля 2018. 7
8.  Разработка алгоритма интеллектуального анализа больших данных для ИС ЦОД (Китаева А.Г.).  Исследование и разработка методов интеллектуальной обработки неструктурированных данных в корпоративной информационной системе (Розанов Ф.И.).  Разработка модели обьектно-реляционного отображения для программного комплекса MD-SLAG-MELT (Аверьянова О.И.).  Разработка и исследование сегментации изображений (Графов В.И.).  Разработка метода планирования ресурсов в облачном центре обработки данных с использованием генетического алгоритма (Журавлёв Я.И.).  Разработка алгоритмов прогнозирования перегрузки серверов в облачном центре обработки данных с использованием метода искусственного интеллекта (Кальчевская Т.А.).  Разработка подсистемы распознавания изображений поверхности на основе сверточной нейронной сети (Кулакова О.А.).  Разработка модели интеграции унаследованных приложений в рамках создания информационной экосистемы в программном комплексе MD-SLAG-MELT (Сухачев Д.И.).  Разработка интеллектуального модуля для автоматического распределения вычислительной нагрузки в программном комплексе MD-SLAG-MELT (Филатов А.М.).  Исследование и разработка методов анализа больших данных в распределенных вычислениях (Алексеев Д.О.).  Моделирование системы автопилотирования квадрокоптера на базе полетного контроллера DJI Naza-M Lite и Rapsberry Pi 3 (Белов Н.В.).  Исследование и разработка размещения многозвенных приложений в многоуровневой сети центра обработки данных (Аббасов Р.А.).  Исследование и развитие услуг IoT в сфере ЖКХ (Бунин И.А.).  Исследование и разработка архитектуры конфигурационного управления виртуальными серверами в центрах обработки данных (Сваричевский Р.А.).  Разработка прототипа интеллектуальной системы климат-контроля центра обработки данных (Степанов К.А.).  Разработка интеллектуальной системы контроля за очередями клиентов в системах массового обслуживания (Толкачёв А.М.). 8