Вы здесь

Наукоёмкое программирование, программная инженерия

8
Апр
2016

Наукоёмкое программирование, программная инженерия6 апреля в рамках VIII Сибирского форума «Индустрия Информационных Систем» состоялось заседание секции «Наукоёмкое программирование и прикладное математическое моделирование, программная инженерия». Организаторами секции выступили ведущие институты Академгородка, в числе которых ИВМиМГ СО РАН, ИСИ СО РАН и ИЦиГ СО РАН.

Директор ИСИ СО РАН Александр Марчук выступил с докладом «Инфраструктура больших данных: некоторые достижения и перспективы». По его словам, в социальной и научной среде генерируется огромное количество данных, нуждающихся в структурном хранении с целью последующей полной или выборочной обработки.

Докладчик упомянул самые известные СУБД, среди которых MongoDB, специализированные Open Link Virtuoso и Hadoop. Для работы с большими RDF-данными хорошо подходит кластерный принцип. После анализа ряда продуктов для работы с базами данных была создана система PolarDB.

«Существуют проблемы, связанные с распределенным хранением и обработкой, предложением определенных решений. Есть группы данных, которые очень важны для общественного и научного процесса. PolarDB – система для создания специальных баз данных. Она выглядит как библиотека, в которой создается инфраструктура распределения данных», — рассказал Александр Марчук.

Младший научный сотрудник ИСИ СО РАН Сергей Хайрулин представил доклад о разработке методологии и алгоритмической базы для задач моделирования в области биофизики живых систем с использованием высокопроизводительных параллельных вычислений. Сергей представил разработку библиотеки Sibernetic, которая включает в себя достаточное количество алгоритмов моделирования среды, и с помощью которой мы могли бы моделировать механику тела немотоды. По мнению Сергея, наиболее подходящая модель для полномасштабного моделирования – нематода c.elegans.

Эксперт секции Ольга Соколова рассказала об информационной поддержке результатов наукоемких разработок. «Необходимость информационной поддержки актуальна не только для самих разработчиков непосредственно, но и для тех, кто мог и хотел бы ими воспользоваться» — говорит Ольга.

В своем выступлении она представила основные задачи Фонда алгоритмов и программ, среди которых размещение на определенном сервере некоммерческого программного обеспечения и баз данных, информационная поддержка разработчиков, продвижение научных программных решений.

Старший научный сотрудник ИВМиМГ СО РАН Игорь Черных рассказал о Сибирском Суперкомпьютерном Центре как сервисе для компьютерного инженерного анализа. Игорь отметил появившуюся в связи с кризисом тенденцию к обращениям в отечественные, а не иностранные компании, как это было ранее.

«Бизнес тянется к возможностям нашего центра, так как раньше было выгодно отдать разработку в Китай, а сейчас это дорого, и российские производители приходят к нам. Мы, в свою очередь, надеемся, что сможем вывести из кризиса положительный опыт».

            Также Игорь представил доклад «Численное моделирование прямых кинетических задач». Он объяснил процессы создания и функционирования специального программного пакета для численного моделирования прямых кинетических задач, заказ на который поступил от института катализа.

Научный сотрудник ИВМиМГ СО РАН Алексей Пененко выступил с докладом «Усвоение данных измерений в задачах прогнозирования качества атмосферы». По его словам, выбросы от предприятий и от транспорта оказываются в приземном слое атмосферы: «Нам приходится иметь дело с различным газовым составом: азон, аммиак, углекислый газ и т.д. Интересно наблюдать за концентрацией аэрозолей определенного диаметра. Выяснилось, что они серьезно влияют на здоровье человека, могут попадать в кровь».

Современные города могут принимать решения по контролю за выбросами. В них располагаются системы мониторинга – автоматизированные посты, которые с определенной периодичностью снимают концентрацию химических веществ.

            Научный сотрудник ИВМиМГ СО РАН Игорь Куликов представил доклад на тему: «Математическое моделирование МГД турбулентности на гибридных суперЭВМ». По его словам, основная задача работы – моделирование астрофизических тел. На данный момент строятся математические модели галактик с учетом таких факторов, как газовый компонент, гравитационное воздействие, химокинетические процессы, слабое магнитное поле и процессы охлаждения газа.

«Основная проблема при создании таких моделей – это соотношение размеров и масс физических тел в космосе. Прежде всего, начиная работу, необходимо достичь локальности вычислений. Это – основа», — говорит Игорь Куликов. Все математические вычисления выполняют гибридные суперкомпьютеры, производя сложные операции. В результаты этих вычислений появляется возможность построения моделей и изучения явлений, связанных с влиянием магнитного поля на динамику систем.

Владимир Иванисенко из ИЦиГ СО РАН рассказал о Text mining в области биологии, медицины и фармакологии: «Количество научных публикаций увеличивается с каждым годом. Для их изучения необходимо много времени». Владимир рассказал о разработанном методе, позволяющем извлекать полезную информацию из научных источников и передавать ее в виде семиотических систем.

Владимир привел в качестве примера для применения системы ANDSystem описание механизмов. Например, извлечение знаний в области биологии: ассоциативные сети, вовлеченные в формирование агрессивного фенотипа у лисиц и объяснил, как происходит этот процесс.

Научный сотрудник ИЦиГ СО РАН Сергей Лашин сделал доклад на тему «Многоуровневые компьютерные модели микробных сообществ». В свете перехода от одноуровневого описания биологических систем к многоуровневому, внутри которых происходит активное взаимовлияние, появилась необходимость компьютерного и математического моделирования организованных сообществ. Для иллюстрации методов такого моделирования Сергей рассказал о гаплоидном эволюционном конструкторе, направленном на работу с микробными сообществами. «Мы придумали архитектуру для моделирования биологических систем, с учетом генетического, метаболического, популяционного и экологического слоя. При этом в каждом слое свои модели, но в итоге можно проследить их взаимное влияние», — говорит Сергей о своей работе.

Выступление Дмитрия Афонникова из ИЦиГ СО РАН было посвящено информационным технологиям для селекционно-генетических экспериментов у растений. Продовольственная проблема в нашей стране очень актуальна. Чтобы создавать новые сорта с новыми свойствами на высокотехнологическом уровне, используются методы генетического анализа. «Они заключаются в том, что выбираются известные коллекции сортов, производится скрининг на важные свойства и исследуются их генетические маркеры. Затем производится сравнение растений, обладающих определенным полезным фенотипом, и производится анализ генотипа. Выбираются те, которые ассоциированы нетипичными характеристиками, а затем производится дальнейшая селекция сортов, растений, обладающий полезными свойствами».

Основатель Aigents Group Антон Колонин поднял тему направленного поиска информации в интернете самообучающимися агентами. По его словам, поисковые системы неявно собирают информацию и пытаются прогнозировать запросы пользователя. Для решения проблемы огромного количества информации падающей на людей были созданы самообучающиеся агенты, основанные на интеллектуальных системах. «Прогнозирование, совмещенное с защитой личных данных – цель этого агента. Он осуществляет поиск информации на основе запросов пользователя, анализируют возможные ссылки, определяют маркеры», — рассказал Антон Колонин.