Inventory number | IRN | Number of state registration |
---|---|---|
0222РК00353 | AP08857179-OT-22 | 0120РК00420 |
Document type | Terms of distribution | Availability of implementation |
Заключительный | Gratis | Number of implementation: 0 Not implemented |
Publications | ||
Native publications: 2 | ||
International publications: 5 | Publications Web of science: 0 | Publications Scopus: 4 |
Number of books | Appendicies | Sources |
1 | 3 | 46 |
Total number of pages | Patents | Illustrations |
105 | 0 | 13 |
Amount of funding | Code of the program | Table |
22429127 | AP08857179 | 7 |
Name of work | ||
Разработка методов и алгоритмов для многомерных данных в задачах обработки изображений и компьютерной лингвистике | ||
Report title | ||
Type of work | Source of funding | The product offerred for implementation |
Applied | Метод, способ | |
Report authors | ||
Еримбетова Айгерим Сембековна , Юн Вета Федоровна , Самбетбаева Мадина Аралбаевна , Дайырбаева Эльмира Нурбеккызы , Садирмекова Жанна Бакирбаевна , Маратов Жанболат Салаватович , Тұрғанбаев Алмас , | ||
0
1
1
1
|
||
Customer | МНВО РК | |
Information on the executing organization | ||
Short name of the ministry (establishment) | МНВО РК | |
Full name of the service recipient | ||
РГП на ПХВ "Институт информационных и вычислительных технологий" МОН РК | ||
Abbreviated name of the service recipient | ИИВТ | |
Abstract | ||
Объектом исследований являются создание научно-технического задела в области информационно-коммуникационных технологий и на получение новых знаний, позволяющих осуществлять анализ и эффективно работать с различными нетривиальными структурами данных: многомерными параллелепипедами, гиперкубами, нестандартными данными, возникающими в некоторых задачах вычислительной математики, типа метода частиц в ячейках (PIC-методе), логическими данными в компьютерной лингвистике. В том числе, речь идет о параллельных и распределенных вычислительных системах. Зерттеу объектісі ақпараттық-коммуникациялық технологиялар саласында ғылыми-техникалық бөлім құруға және деректердің әртүрлі тривиальды емес құрылымдарымен: көп өлшемді параллелепипедтермен, гиперкубтармен, есептеуіш математиканың кейбір тапсырмаларында туындайтын стандартты емес деректермен, ұяшықтардағы бөлшектер әдістерінің (PIC-әдіс) типтерімен, компьютерлік лингвистикадағы логикалық деректермен тиімді жұмыс істеуге мүмкіндік беретін жаңа білім алуға бағытталған. Оның ішінде параллельді және бөлінген есептеу жүйелері туралы сөз болып отыр. Разработать модели и методы более эффективного использования оригинальных структур данных в различных приложениях: вычислительная математика, обработка изображений, компьютерная лингвистика. Негізгі мақсат деректердің түпнұсқалық құрылымын неғұрлым тиімді пайдаланудың модельдері мен әдістерін әзірлеу болып табылады. Методы, известные под общим названием «частиц в ячейках» или PIC методов (Particles In Cells); для решения поставленных задач предлагается использовать способ представления семантико-синтаксических отношений между смысловыми единицами предложения. «Ұяшықтағы бөлшектер» немесе PIC әдістерінің жалпы атауымен белгілі әдістер (жасушалардағы бөліктер); қойылған міндеттерді шешу үшін сөйлемнің семантикалық бірліктері арасындағы семантикалық-синтаксистік қатынастарды ұсыну әдісін қолдану ұсынылады. Были изучены методы организации памяти с параллельным доступом к различным сегментам многомерных массивов: анализ задач комбинаторными методами; доказаны теоремы, обосновывающие корректность принимаемых решений. Создано новое научное направление, базирующееся: на формальных математических методах, включая доказательства теорем, позволяющих описывать, обосновывать и анализировать: принципы организации компьютерной памяти, с параллельным доступом к сегментам, содержащимся внутри многомерных массивов. Көп өлшемді массивтердің әртүрлі сегменттеріне параллель қатынаумен жадты ұйымдастыру әдістері зерттелді: міндеттерді комбинаторлық әдістермен талдау; қабылданатын шешімдердің дұрыстығын негіздейтін теоремалар дәлелденген. Формальды математикалық әдістерге, оның ішінде теоремалардың дәлелдеулерін сипаттауға, негіздеуге және талдауға мүмкіндік беретін: көп өлшемді массивтердің ішіндегі сегменттерге параллель қол жеткізе отырып, компьютерлік жадты ұйымдастыру принциптері бойынша жаңа ғылыми бағыт құрылды. Теоретически обоснованы новые методы организации памяти с параллельным доступом к сегментам многомерных массивов. Дано формальное математическое описание организации памяти, предназначенной для хранения произвольного набора конечномерных массивов. Естественно, что суммарный объем массивов не должен превосходить общий объем памяти. В рассмотренной модели памяти возможно осуществление параллельного доступа к сечениям, выделяемым в массивах фиксацией одной из координат, и к большому набору многомерных параллелепипедов, являющихся подмассивами той же размерности в исходных массивах. Көп өлшемді массивтердің сегменттеріне параллель қол жеткізе отырып, жадыны ұйымдастырудың жаңа әдістері теориялық тұрғыдан негізделген. Соңғы өлшемді массивтердің еркін жиынтығын сақтауға арналған жадты ұйымдастырудың ресми математикалық сипаттамасы берілген. Әрине, массивтердің жалпы көлемі жадтың жалпы көлемінен аспауы керек. Қарастырылған жады моделінде координаталардың бірін бекіту арқылы массивтерде бөлінген бөлімдерге және бастапқы массивтерде бірдей өлшемдегі қосалқы массивтер болып табылатын көп өлшемді параллелепипедтердің үлкен жиынтығына параллель қол жеткізуге болады. Публикации в рецензируемых научных изданиях, апробация результатов исследования на международной конференции Рецензияланатын ғылыми басылымдар, зерттеу нәтижелерін халықаралық конференцияда апробациялау календарный план работ на 2020-2022 гг. полностью выполнен. 2020-2022 жж. негізделген күнтізбелік жоспар толық орындалды Специализированные многопроцессорные системы, высокопроизводительные вычисления на суперкомпьютерах, распределенные вычислительные системы, облачные технологии, обработка изображений и сигналов, автоматический анализ текстов на естественном языке, алгоритмы поиска информации в сети и обработки данных из социальных сетей, машинное обучение и др. Мамандандырылған мультипроцессорлық жүйелер, суперкомпьютерлердегі жоғары өнімді есептеу, таратылған есептеу жүйелері, бұлтты технологиялар, кескіндер мен сигналдарды өңдеу, табиғи тілдегі мәтіндерді автоматты талдау, желіде ақпаратты іздеу және әлеуметтік желілерден деректерді өңдеу алгоритмдері, машиналық оқыту және т. б. |
||
UDC indices | ||
004.07+004.2+519.683 | ||
International classifier codes | ||
20.00.00; 43.00.00; 20.23.00; 28.23.15; 28.23.17; | ||
Readiness of the development for implementation | ||
Key words in Russian | ||
многомерные и неоднородные данные; параллельные вычисления; обработка изображений; компьютерная лингвистика; машинное обучение; | ||
Key words in Kazakh | ||
көп өлшемді және гетерогенді мәліметтер; параллельді есептеу; кескіндерді өңдеу; компьютерлік лингвистика; машиналық оқыту; | ||
Head of the organization | Мутанов Галымкаир Мутанович | Доктор технических наук / профессор |
Head of work | Еримбетова Айгерим Сембековна | Доктор философии (PhD) / ассоциированный профессор |
Native executive in charge |