Проблемы обработки и анализа данных, моделирования сложных систем, методологии и технологии поддержки науки и образования в информатике и программировании

Объектом исследования являются: Фундаментальные основы структуризации данных, онтологии, методы и технологии создания фактографических информационных систем, технологии обработки больших данных, архивные системы, методики и технологии обучения программированию студентов и школьников, информационно-вычислительные ресурсы для науки и образования. Цель работы: Формирование элементов основ структуризации данных, управления данными и информационными ресурсами, методов создания информационно-вычислительных систем для сред науки и образования. Создание методики и элементов технологий обучения программированию школьников и студентов. Создание полезных информационных ресурсов, накопление данных и знаний в рамках предложенных подходов. Создание технологии обработки данных большого и очень большого объема. Предполагаемые методы и подходы: Методы объектно-ориентированного программирования, аспектно-ориентированного, функционального программирования, проектирования, анализа алгоритмов и программ, разработки человеко-машинных интерфейсов. Метод электронной фактографии. Методы обработки сигналов и изображений, методы вычислительной математики и численные эксперименты на ЭВМ. Методы, относящиеся к информационным технологиям и используемые при обработке текстов на естественном языке: методы классической и математической лингвистики, математической логики, машинного обучения. Алгоритмы и программное обеспечение для обработки изображений секвенаторов нового поколения, восстановления нуклеотидных последовательностей секвенируемых молекул. Методы анализа данных секвенирования, в том числе, использующие машинное обучение. Степень новизны научной проблемы: Результаты работ по проекту в ряде случаев сопоставимы с мировыми. Вопросы, относящиеся к математической лингвистике (в частности, к анализу текстов на естественном языке) являются довольно трудоемкими, а в ряде случаев очень высока их степень неопределенности ввиду отсутствия формализованных постановок. Проводимые исследования базируются на лучших достижениях в данной области, развивают и адаптируют их применительно к автоматизации анализа русскоязычных текстов. Постоянное повышение производительности технологий секвенирования создает все большие вызовы, связанные с обработкой данных. Речь идет как о повышении пропускной способности систем обработки (в т.ч. за счет оптимизации и масштабирования алгоритмов обработки и анализа), так и о создании высокопроизводительных интегрированных пайплайнов обработки на основе существующих методов и алгоритмов, а также создания принципиально новых методов для задач метагеномики, персонализированной медицины, разработки лекарств нового поколения и т.п. Задачи, связанные с программным исправлением атмосферных искажений актуальны как для эстетической, так и научной фотосъемке (например, астрофотографии). Решение их сводится к реконструкции частично утерянной информации за счет использования и комбинирования современных методов компьютерного зрения, включая реконструкцию геометрии сцены, вейвлет-анализ, деконволюцию и анализ стеков изображений. Такой комбинированных подход, учитывающий также физическую природу искажений, отличает проводимые исследования от большинства аналогичных.