| ИВМ СО РАН | Поиск |
| Семинары Института |
Проблемы математического и численного моделированияМоделирование волновых движений в структурно-неоднородных средах блочного строения в пространственной постановкевторник, 23 сентября 2025 г., ИВМ СО РАН, каб. 434
Ефимов Евгений Александрович
Ярким примером сред с блочной внутренней структурой являются горные породы. В породах блоки разделены прослойками, которые имеют малую толщину и являются более податливыми, чем блоки. Рассматривается модель тонких прослоек, задаваемых в виде внутренних граничных условий для блоков. Анализ решения в виде плоских волн в среде с упругим слоем и тонкой прослойкой показал, что предложенная модель пригодна для описания блочных сред с достаточно тонкими и податливыми прослойками. Для численного решения задач динамики блочных сред разработан программный комплекс для многопроцессорных вычислительных систем. В основе алгоритма лежит метод расщепления. Результаты вычислительного эксперимента качественно согласуются с лабораторными измерениями. Показаны некоторые особенности распространения волн в блочных средах
Научные исследования: Информационно-вычислительное обеспечение задач экологического мониторинга и комплексной оценки состояния природной среды на основе веб-ГИСвторник, 16 сентября 2025 г., 14:30, ИВМ СО РАН, каб. 434
Якубайлик О. Э.
В 1-й части доклада будут представлены результаты научно-организационной деятельности в качестве зам. директора по научной работе ИВМ СО РАН с 2022 г. по настоящее время, дана краткая характеристика выполненным и планируемым работам (гранты и договора, контакты с органами исполнительной власти, ВУЗами, научными институтами и прочими организациями, подготовка кадров, и проч.). 2-я часть доклада будет посвящена научным результатам, основное содержание которых связано с созданием информационно-вычислительного обеспечения для задач экологического мониторинга и комплексной оценки состояния природной среды на основе веб-ориентированных геоинформационных систем.
Исследования биотических элементов разнотипных водных экосистем на основе обработки данных натурных наблюдений и методов дистанционного зондированиячетверг, 11 сентября 2025 г., 16:00, ИВМ СО РАН, каб. 434
Андрианова А. В.
Доклад посвящен научно-организационной деятельности за отчетный период 20
Разработка методов и алгоритмов обработки данных спутниковых наблюдений тепловых аномалий и их интенсивности для исследования и мониторинга пожаров и повреждений лесовсреда, 10 сентября 2025 г., 10:00, ИВМ СО РАН, каб. 434
Лозин Дмитрий Владиславович (Институт космических исследований РАН, г. Москва)
В диссертации представлены статистически обоснованные зависимости вероятности гибели растительности от интенсивности горения для различных условий действия лесных пожаров на территории РФ. Это позволило разработать новый метод оценки гибели лесов от пожаров и создать новый алгоритм обработки данных космических наблюдений для проведения оперативных оценок последствий действия лесных пожаров. Также в работе разработан новый подход к адаптации алгоритмов детектирования активного горения для работы с данными различных космических систем наблюдения Земли.
Разработка моделей и методов для комплексного оценивания состояния территорий; разработка методов и инструментов для обнаружения технологических нарушений в цикле производства алюминиявторник, 9 сентября 2025 г., 16:00, ИВМ СО РАН, каб. 434
Пенькова Т. Г.
В докладе представлена информация об участии за последние 5 лет в грантах научных фондов и проектах по договорам (контрактам) в качестве руководителя и ответственного исполнителя, а также о подготовленных за последние 5 лет публикациях и полученных результатах интеллектуальной деятельности. Кратко изложены результаты научной деятельности по направлениям: разработка моделей и методов для комплексного оценивания состояния территорий; разработка методов и инструментов для обнаружения технологических нарушений в цикле производства алюминия. Дана краткая характеристика организационной деятельности.
Применение моделей машинного обучения и нейросетевых моделей временных рядов для прогнозирования величины концентрации загрязняющих веществ в атмосфере г. Красноярскасреда, 30 апреля 2025 г., 15:00, (в связи с участием в конкурсе на должность научного сотрудника)
Володько Ольга Станиславовна
В докладе представлены результаты прогнозирования величины концентрации твердых взвешенных частиц PM2.5 в атмосфере города Красноярска с помощью различных моделей машинного обучения: моделей временных рядов – ARIMA и ARIMAX, ансамблевых моделей – случайного леса и градиентного бустинга, регрессионных моделей, а также с помощью моделей рекуррентных нейронных сетей разновидности LSTM.
Из каждого класса моделей выбиралась модель, показавшая лучшее качество прогноза, затем лучшие модели из разных классов сравнивались между собой. Для обучения моделей использовались данные за пять лет с 2019 по 2024 гг. по метеоусловиям и концентрациям PM2.5 с наземных станций оперативного мониторинга и модели реанализа NCEP GFS. В результате исследования было определено, что лучшее качество прогнозирования показывает модель LSTM, с добавленными метеопараметрами в качестве экзогенных переменных, и данная модель может быть рекомендована для прогнозирования уровня загрязнения воздуха твердыми взвешенными частицами с достаточным уровнем точности. Применение обобщенного реологического метода к задачам статического деформирования многослойных композитных структурвторник, 22 апреля 2025 г., кабинет 434 ИВМ СО РАН
Петраков Игорь Евгеньевич
Композитные материалы широко применяются в различных отраслях промышленности таких как автомобилестроение, машиностроение, авиастроение и космическая отрасль. Одним из видов композитных материалов являются сэндвич-структуры, состоящие из наполнителя и оболочки. В качестве материала оболочки могут использоваться полимеры, армированные стекловолокном или углеродным волокном, а также биоволокно. Сэндвич-структуры все чаще используются в инженерных приложениях в промышленности, строительных конструкциях и транспорте из-за своего легкого веса, а также прочности при больших нагрузках.
В докладе рассматривается модель многослойной композитной пластины и трехслойной сэндвич-пластины, состоящей из двух слоев композитного материала, связанного упругой изотропной прослойкой. Слои композитного материала моделируются с учетом различных модулей упругости при растяжении и сжатии и представляют собой ортотропный материал, армированный параллельными углеродными волокнами. Представлена модель на основе обобщенного реологического метода, с помощью которого получены определяющие уравнения. С помощью вариационного метода Лагранжа построен функционал энергии, минимизация которого проведена с использованием метода начальных напряжений и метода конечных элементов. Представлены результаты серии вычислительных экспериментов по расчету напряженно-деформированного состояния вертикального сечения пластины под действием цилиндрический нагрузки. Построение датасета сети интернета вещейвторник, 15 апреля 2025 г., 16:00, кабинет 434 ИВМ СО РАН
Исаева Ольга Сергеевна, Исаев Сергей Владиславович, Кулясов Никита Владимирович
Будет рассказано о созданной инфраструктуре сбора данных и имитации угроз безопасности сети интернета вещей, которая позволяет сохранять весь функционирующий трафик и выполнять тестирование сети на устойчивость к нескольким видам атак, характерным для таких сетей. Представлена структура базы данных, включающая датасеты, описывающие характеристики сессий, флаги используемых протоколов, показатели брокеров и данные с IoT-устройств. Показаны особенности датасета, содержащего сетевой трафик и проблемы, вызванные его высокой размерностью. Представлен метод сокращения признакового пространства, позволяющий учитывать сложные зависимости между данными и выбирать признаки, отвечающие заданным критериям качества. Выполнено сравнение результатов применения предложенного метода с результатами работы рекурсивного метода RFE (Recursive Feature Elimination) для выбранного класса моделей.
Применение методов компьютерного зрения и искусственного интеллекта к обработке медицинских данных и изображенийвторник, 8 апреля 2025 г., 16:00, кабинет 434 ИВМ СО РАН
Симонов Константин Васильевич
Исследование в рамках Программы развития КМЦ будет направлено на разработку и реализацию методического алгоритмического и обеспечения для выделения и геометрического анализа текстурных особенностей в визуальных медицинских данных. Будет развита вычислительная технология, в виде набора специализированных методик, обработки и визуализации объектов интереса на основе применения алгоритмов шиарлет- и вейвлет-преобразований, нейросетей и упругих карт. При решении актуальных диагностических задач будут использоваться: табличные данные и временные ряды медицинских сигналов; наборы КТ и МРТ снимков, а также изображений, полученных с помощью сканирующей микроскопии и эндоскопов.
Сравнения символьных последовательностей: alignment-free метод, основанный на свертках числовых последовательностейвторник, 8 апреля 2025 г., 16:30, кабинет 434 ИВМ СО РАН
Карепова Евгения Дмитриевна
На семинаре обсудим, что значит сравнить две символьные последовательности. Почему наш подход alignment-free. Как одни проблемы заменяются на другие проблемы и что можно с этим сделать. Какие задачи, требующие сравнения символьных последовательностей, уже хорошо решаются с помощью нашего подхода, а что мы пока не смогли.
|
| Webmaster |