По итогам отчетной научно-технической сессии Института за 2016 год - I (фото)

С 23 по 26 января в Институте вычислительных технологий СО РАН проходила очередная ежегодная отчетная научно-техническая сессия.

В 2016 году закончилась реорганизация Института, в ходе которой к ИВТ СО РАН был присоединен Конструкторско-технологический институт вычислительной техники СО РАН и на базе основных подразделений Специального конструкторско-технологического бюро «Наука» Красноярского научного центра СО РАН созданы Красноярский и Бердский филиалы ИВТ СО РАН. Таким образом, в работе отчетной сессии впервые приняли участие новые научные работники Института, включая сотрудников из Красноярского, Кемеровского, Томского и Бердского филиалов.

За четыре дня работы отчетной сессии были представлены результаты 10 базовых проектов, выполняемых в рамках государственного задания Института, доклады сделали 89 сотрудников, в том числе 1 академик РАН, 2 чл.-корр. РАН, 31 доктор наук и 43 кандидата наук. Помимо традиционных для Института научных проблем, связанных с математическим моделированием в механике сплошной среды, физике и оптике, разработкой информационных систем и сервисов, были представлены результаты, относящиеся к задачам автоматизации производств, анализу прочности и надежности конструкций и сооружений, изучению биологических систем, оценке техногенной безопасности территорий с помощью современных информационно-вычислительных технологий.

Завершилась отчетная сессия открытым заседанием Ученого совета Института, на котором был представлен отчет о научной, организационной и хозяйственной деятельности Института в 2016 году, а также планы на 2017 год. Отдельным блоком были представлены научные результаты сотрудников, которые Ученым советом были признаны важнейшими результатами Института в прошедшем году.

Важнейшие научные результаты ИВТ СО РАН 2016 года:

1. Математическое моделирование функционирования сети онкомаркеров p53-микроРНК
д.ф.-м.н. Воропаева О.Ф., акад. РАН Шокин Ю.И., Сенотрусова С.Д.
На основе анализа известных экспериментальных данных построена математическая модель динамики сети p53–miR для класса микроРНК, состоящих в прямой положительной связи с белком р53. Адекватность математической модели подтверждается качественным согласием результатов численного анализа с известными данными лабораторных исследований. Результаты расчетов демонстрируют возможность использования микроРНК рассмотренного класса в качестве диагностических онкомаркеров и маркеров дегенеративных заболеваний.

2. Асимптотическая теория устойчивости плоских сдвиговых течений релаксирующего молекулярного газа
д.ф.-м.н. Григорьев Ю.Н.
Построена асимптотическая теория линейной устойчивости плоских сдвиговых течений колебательно возбужденного газа. В качестве приложения теории построены секулярные (характеристические) уравнения кривых нейтральной устойчивости для плоского течения Куэтта колебательно возбужденного и термически совершенного газов.

3. Модель информационной системы сейсмометрического мониторинга для контроля технического состояния мостовых конструкций
к.т.н. Золотухин Е.П., к.т.н. Кузьменко А.П., Короленко Д.Б., Нескородев В.Д., Сабуров В.С.
Предложен метод мониторинга технического состояния мостовых и гидротехнических сооружений в процессе эксплуатации, основывающийся на планово-периодической регистрации микросейсмических колебаний с последующим оцениванием динамических и упругих характеристик сооружений. На основе данного метода разработана оригинальная модель информационной системы сейсмометрического мониторинга мостовых и гидротехнических сооружений, описывающая процессы сбора, обработки, хранения, анализа и представления данных.

4. Расчетно-экспериментальная оценка прочности, надежности и риска аварий металлокомпозитного бака
д.т.н. Лепихин А.М., к.т.н. Буров А.Е., к.т.н. Москвичев Е.В.
Разработаны вычислительные модели анализа напряженно-деформированного и предельного состояний металлокомпозитных баков высокого давления с учетом контактного взаимодействия силовой оболочки и лейнера. Проведены уникальные натурные испытания баков внутренним пневматическим давлением на прочность до разрушения. С контролем давления, герметичности, перемещений и температуры установлены особенности деформирования и разрушения баков, а также экспериментальные зависимости перемещений стенок баков, характеризующие жесткость и работоспособность конструкции под давлением.

5. Разработка вероятностных карт Общего сейсмического районирования территории РФ (ОСР-2016)
к.т.н. Перетокин С.А.
Совместно с ИФЗ РАН, ИГИИС и при участии ведущих сейсмологов РФ завершены комплексные исследования по Общему сейсмическому районированию территории Российской Федерации (ОСР-2016). По результатам исследования разработана и опубликована Пояснительная записка к усовершенствованной методологии ОСР, включающая комплект вероятностных карт. Все материалы одобрены Научным советом РАН по проблемам сейсмологии, переданы в Отделение наук о Земле РАН, Министерство строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ с рекомендацией утверждения их в качестве нормативных документов.

6. Распределенная система потоковой обработки радарных изображений на базе фреймворк Apache Spark
д.т.н. Потапов В.П., к.т.н. Попов С.Е., Костылев М.А.
Разработан прототип распределенного программного комплекса массово-параллельного исполнения заданий на базе фреймворк Apache Spark для потоковой пре- и постобработки радарных снимков. Текущая версия прототипа системы включает следующие расчетные модули с внутренней высокопроизводительной программной алгоритмизацией: расчет интерферометрической фазы для пары снимков в бинарном формате BSQ; расчет значений когерентности и формирования интерферограммы; усовершенствованный высокопроизводительный алгоритм развертки фазы с использованием метода роста регионов.

7. Принципы и молекулярные основы базовых функций биологических информационных систем
к.б.н. Проскура А.Л., д.б.н. Запара Т.А., д.б.н. Ратушняк А.С.
Разработаны принципы и молекулярные основы базовых функций биологических информационных систем. На основе биоинформационного анализа внутриклеточных сигнальных путей и экспериментального уточнения характеристик ключевых этапов процессов создана концептуальная модель базового молекулярного ансамбля, способного выполнять прогностические функции нейрона как молекулярной информационной машины, состоящей из иерархии элементарных функциональных систем.

8. Теоретико-информационные методы прогнозирования и статистического анализа временных рядов
д.т.н. Рябко Б.Я.
На основе идей и методов теории информации разработаны оригинальные асимптотически оптимальные методы прогнозирования и статистического анализа стационарных эргодических процессов и показано, как данные методы могут применяться для проверки статистических гипотез о законе распределения и связности процессов. Разработанные методы, апробированные на реальных процессах (солнечная активность, колебания уровня моря, индекс безработицы и др.), показали высокую точность относительно ранее известных методов.

9. Теоретико-вероятностная интерпретация метода максимума согласования для оценивания параметров по данным с интервальной неопределённостью
д.ф.-м.н. Шарый С.П.
Разработана теоретико-вероятностная интерпретация метода максимума согласования для оценивания параметров по данным с интервальной неопределённостью. Показано, что оценки метода максимума согласования в случае пустоты множества допустимых параметров можно рассматривать как оценки популярного статистического метода максимального правдоподобия для равномерных вероятностных распределений на интервалах данных. В случае непустоты множества допустимых параметров оценки метода максимума согласования дают точку из этого множества, которая дополнительно "максимизирует совместность" соответствующей интервальной системы уравнений, построенной по обрабатываемым данным.

 

Общая фотография участников отчетной сессии

1 – д.ф.-м.н. С.Г. Черный, 2 – к.т.н. Б.Н. Пищик, 3 – к.ф.-м.н. А.А. Редюк, 4 – к.ф.-м.н. И.А. Пестунов, 5 – чл.-корр. РАН М.П. Федорук, 6 – д.ф.-м.н. Е.П. Гордов, 7 – д.ф.-м.н. Л.Б. Чубаров, 8 – д.т.н. В.В. Москвичев, 9 – д.т.н. В.П. Потапов, 10 – к.т.н. В.С. Никульцев, 11 – чл.-корр. РАН А.М. Федотов, 12 – д.т.н. А.М. Лепихин, 13 – д.т.н. О.Л. Жижимов, 14 – д.т.н. В.Б. Барахнин, 15 – к.ф.-м.н. Б.В. Семисалов, 16 – д.т.н. Е.Л. Счастливцев, 17 – к.ф.-м.н. И.Ю. Турчановский, 18 – к.ф.-м.н. С.В. Идимешев, 19 – акад. Ю.И. Шокин, 20 – к.ф.-м.н. А.В. Юрченко, 21 – д.ф.-м.н. Ю.Н. Григорьев, 22 – А.Е. Лютов, 23 – к.ф.-м.н. З.И. Федотова, 24 – к.ф.-м.н. А.С. Скидин, 25 – д.т.н. В.В. Окольнишников, 26 – д.ф.-м.н. В.М. Ковеня, 27 – к.ф.-м.н. С.Р. Шакиров, 28 – к.ф.-м.н. О.И. Гусев, 29 – д.т.н. Б.Я. Рябко, 30 – д.ф.-м.н. Г.С. Хакимзянов, 31 – к.ф.-м.н. Д.В. Есипов, 32 – к.т.н. В.С. Стогниенко, 33 – к.т.н. А.Г. Квашнин, 34 – к.б.н. В.Г. Гришин, 35 – д.ф.-м.н. С.С. Журавлев, 36 – к.т.н. Г.П. Чейдо, 37 – д.б.н. А.С. Ратушняк, 38 – д.ф.-м.н. В.Н. Гребенев, 39 – Д.Л. Чубаров, 40 – В.А. Кихтенко, 41 – к.фил.н. О.Ю. Кожемякина, 42 – к.т.н. Н.А. Чернякова, 43 – к.ф.-м.н. О.А. Дубровская, 44 – к.ф.-м.н. Ю.В. Лиханова, 45 – к.ф.-м.н. А.Е. Беднякова, 46 – к.ф.-м.н. Ю.И. Молородов.

Другие фотографии с отчетной сессии можно увидеть в zip-архиве (11 МБ).