Рассматриваются вопросы применения информационных технологий в лесной промышленности. Отмечается, что данной отрасли требуется техническая и технологическая модернизация в рамках концепции «Индустрия 4.0». Описываются методы, которые дают возможность снизить негативное влияние лесозаготовительных машин на окружающую среду. Акцент делается на том, что максимальный урон почвогрунтам наносят колесные движители лесной техники. Предлагается использовать системы поддержки принятия решений (СППР) для улучшения и упрощения процесса контроля над происшествиями на территории, предназначенной для рубки леса. Дается структура такой системы, описываются основные составные части, принципы их функционирования. Предлагаются некоторые технические показатели для оценки изменений вследствие внедрения описываемой СППР, среди них: время реакции на происшествие с момента его выявления, время анализа ситуации и время ликвидации загрязнения, а также глубина колеи, образуемая лесной машиной. Проводится моделирование ряда ситуаций, подчеркивающих эффективность применения СППР, таких как: 1) можно ли сократить время очищения почвы от нефтепродуктов; 2) можно ли предотвратить превышение необходимого уровня глубины колеи. Рассматривается влияние СППР на существующие показатели «Индустрии 4.0». Обоснованы выводы о целесообразности и эффективности использования СППР в лесной промышленности. Отмечается, что применение СППР в определенной степени позволит предотвратить эрозию лесных почв на лесосеке, а также предупредить снижение плодородия, вызванного нерациональным использованием и химическим загрязнением.

Обсуждаются подходы автоматизированной генерации заданий для различных дисциплин, отмечено, что для программирования параметрический способ не может быть применeн. Авторы развивают идею применения конструктивно выборочного метода для генерации заданий по программированию. В конструктивно выборочном методе задание дополняется набором компонентов, из которых обучающийся составляет свой ответ (программу). Применение этого метода позволяет разнообразить задания по программированию, создает новый способ автоматизированного контроля на основе содержания ответа. При этом правильные ответы учитываются как полностью, так и частично. Проиллюстрированы на примерах основные понятия модели представления задания по программированию. Предложен предметно ориентированный язык разметки и его транслятор, позволяющий генерировать задания из исходных текстов программ преподавателя. Приведен пример применения транслятора.

Задача семантической сегментации изображений гидратосодержащих пород представляет собой многоклассовую классификацию пикселей каждого 2D-изображения во входном 3D объеме по классам «Гранула», «Флюид», «Гидрат». Классы гранулы и гидрата-флюида являются слабоконтрастными, поэтому для их разделения используется модель, построенная на основе архитектуры сверточной нейронной сети U-Net. Такое решение позволяет провести классификацию пикселей по классу гранулы с точностью более 90 %, в то время как стандартная классификация по пороговому значению имеет точность лишь 56 %.

В данной статье описывается процесс поиска оптимальных моделей архитектуры U-Net посредством настройки набора гиперпараметров. Учитывая ограниченное время обработки большого объема 3D томографических данных, требовалось найти реализацию сети U-Net для достижения наилучшего качества сегментации. С другой стороны, качество сегментации может быть улучшено, посредством анализа взаимосвязей между последовательно идущими изображениями в 3D объеме. Однако 3D реализация сети является очень ресурсоемкой с точки зрения обучения модели и ее работы в режиме вывода. В связи с этим также был осуществлен поиск гиперпараметров с условием достижения сопоставимого качества сегментации при существенном упрощении реализации 2D сети. В дальнейшем найденные оптимальные гиперпараметры 2D модели могут быть использованы для настройки 3D модели сегментации.

Проведя анализ моделей по критериям сходимости и результирующего качества сегментации, мы предложили 2 модели сегментации, оптимальные с точки зрения качества и сложности модели. Рассмотренные в работе подходы гипернастройки модели U-Net имеют общий характер и могут быть применены при работе с другими наборами данных, что позволит улучшить производительность вашего нейросетевого решения как в процессе обучения, так и на стадии его эксплуатации.

Представлен результат проектирования архитектуры нейронной сети на биологически-подобных нейронах, в задачу которой входит отработка механизма распознавания иллюзорного контура на примере «фигур Канижа». Нейронная сеть позволила добиться инвариантности к количеству углов фигуры и не теряет в качестве распознавания при изменении размеров иллюзорного контура. Основное применение подхода может быть найдено в задаче разделения «фигура – фон» на изображениях.

Предложен новый метод расчета времен вступления волны цунами в узлы прямоугольной расчетной сетки. Метод базируется на построении прямолинейного сегмента фронта внутри ячейки расчетной сетки, основываясь на известных временах прихода волны в углы этой прямоугольной ячейки. Тестирование метода на известных точных решениях для волновых фронтов цунами показало более качественную аппроксимацию волновых фронтов по сравнению с существующим сеточным методом, разработанным автором ранее.

Существующие тенденции развития производства диктуют необходимость повышения конкурентоспособности путем преодоления разрыва между организацией производства и цифровыми технологиями. Чтобы повысить эффективность производства, внедряются стратегии бережливого производства, которые сосредоточены на выявлении и минимизации потерь и их устранения. При этом возможности цифровой трансформации позволяют осуществлять мониторинг производственных процессов в режиме реального времени. Таким образом можно использовать инструменты бережливого производства, такие как карта потока создания ценности для эффективно фиксирования процессов и прогнозирования производственной ситуации в динамическом режиме. В разработанной автоматизированной системе динамического картирования потока создания ценности реализован принцип имитационного моделирования. При помощи моделирования можно изучить альтернативы улучшения процесса и влияние предложенных изменений до реализации. Динамическое моделирование карты потока создания ценности позволяет разработать систему автоматизированного управления с определения оптимальных параметров и режимов функционирования производственного процесса. Объектом моделирования является карта потока создания ценностей, отображающая этапы перемещения потоков материалов, деталей, сборочных единиц и информации. Чтобы исследовать параметры производственного процесса и внедрить принципы бережливого производства, было реализовано динамическое отображение потока создания ценности текущего состояния и моделирование будущего состояния.

Рассматривается процесс автоматизации администрирования ОС Windows, в частности автоматизация процесса создания и распространения SSL-сертификатов на серверы. Для разработки применяется встроенная командная оболочка PowerShell. Приведены теоретические аспекты изучаемой проблематики: понятие SSL-сертификатов, назначение хранилища Vault и сервиса Consul. Представлены результаты разработки в виде листингов кода.