Разработка методов стохастического интеллектуального анализа данных с реализацией в виде гетерогенныхвычислительных сервисов цифровой платформы

Проект направлен на исследование и развитие вероятностно-статистических подходов, основанных на методологии зашумления выборок, использовании сеточных EM-алгоритмов в том числе и для обучения нейронных сетей, модификации классических подходов теории экстремальных значений и т.п., для обработки реальных данных из различных предметных областей с реализацией в виде гетерогенного вычислительного научного сервиса в рамках цифровой платформы и апробацией на высокопроизводительной аппаратной базе Центра обработки данных ФИЦ ИУ РАН как объекте современной исследовательской инфраструктуры. Математическую основу развиваемых в рамках данного проекта методов составляют смешанные вероятностные модели, хорошо зарекомендовавшие себя при решении различных задач, связанных с анализом потоков данных различной природы.Наиболее современный подход к обработке больших массивов сложноструктурированных данных основан на использовании технологий вычислений на графических процессорах (GPU), прежде всего на основе решений NVIDIA CUDA. Привлекательность применения графических процессоров для научных исследований связана с их относительно низкой стоимостью, сочетающейся со значительной производительностью и возможностью реализации достаточно точных численных методов в широком спектре задач математического моделирования реальных процессов. Наибольшую популярность приобретают гибридные решения, использующие возможности видеокарт для быстрой параллельной обработки данных совместно с традиционными вычислениями на базе центрального процессора, представляющие собой основу так называемых гетерогенных вычислений. В рамках современной исследовательской парадигмы доступ к таким ресурсам и алгоритмам можно эффективно осуществлять за счет использования цифровых платформ, представляющих собой совокупность как технических, так и научно-инновационных решений. Использование цифровых платформ соответствует задачам программы «Цифровая экономика Российской Федерации» и ведет к формированию нового подхода к проведению научных исследований, отвечающего самым современным требованиям, в частности, актуальной парадигме Data-Intensive Science, в рамках которой постулируется факт возможности получения значимых научных результатов только на основе анализа огромных массивов данных, накопленных в конкретных предметных областях.Актуальность данных исследований также обусловлена необходимостью автоматизации исследовательских процессов и создания соответствующих аналитических инструментов и методов, которые обеспечат пользователей набором алгоритмов с единой реализацией. Такой подход гарантирует воспроизводимость результатов для максимально широкой группы исследователей – и возможные различия в результатах анализа будут свидетельствовать только об особенностях в структуре данных и отличиях в настройках методов.