Пресса об РФФИ
Усовершенствован механизм локализации и исправления ошибок при обработке данных
Информационное агентство «Научная Россия» (г. Москва), 08.12.2020
Дата публикации: 11.02.2021
Учёные СКФУ предложили, как повысить надёжность на маломощных устройствах, используя меньшее количество ресурсов. Они разработали механизм, позволяющий за счёт свойств нейронной сети обнаруживать и исправлять больше ошибок при обработке данных.
Обеспечить надёжность на маломощных устройствах (например, телефонах, планшетах, ноутбуках) – задача непростая. Большинство хорошо зарекомендовавших себя методов требуют больших вычислительных ресурсов, а значит, не могут применяться в данном случае. Математики СКФУ нашли выход. В основе их подхода – применение двухуровневой системы остаточных классов (СОК). Классический одноуровневый и двухуровневый СОК уже показали свою эффективность в обеспечении надёжности, но предлагаемые ранее механизмы имеют ряд ограничений по количеству обнаруженных и исправляемых ошибок. Учёные СКФУ значительно расширили эти границы за счёт того, что создали двухуровневую систему СОК с интересными алгоритмами решения проблемы. Они использовали две методики.
— В качестве критерия мы взяли за основу расстояние Хемминга, позволяющее оценивать количество ошибок, — отметил заведующий кафедрой вычислительной математики и кибернетики СКФУ Михаил Бабенко. — Его мы адаптировали для двухуровневого СОК и скрестили с backpropagation – обратным распространением ошибки. Это и дало нам выигрыш.
Backpropagation – механизм нейронной сети, позволяющий исправлять ошибки. Как пояснили учёные, ошибка, возникшая на втором уровне СОК, влияет на результаты на первом уровне. За счёт возвращения ошибки назад производится перерасчёт. Из множества возможных вариантов решения выбирается то, которое содержит наименьшее количество ошибок.
Подход математиков СКФУ позволяет повысить не только надёжность, но и скорость обработки данных в 2,5 раза. Учёные показали его эффективность применительно к мультиоблачным хранилищам. Облака все чаще используются для хранения данных, но существуют риски нарушения целостности и доступности информации, связанные с её потерей из-за технических сбоев и других причин. Помимо повышения надёжности и скорости кодирования-декодирования, предложенный подход обеспечивает безопасность хранения данных в облаках.
Исследование проходит в рамках гранта Российского фонда фундаментальных исследований (РФФИ). Оно является также важной частью международного проекта. Вместе с учёными СКФУ трудятся их коллеги из Мексики и России.
Подробнее с результатами исследования можно познакомиться в статье, опубликованной в научном журнале «IEEE Access» (Impact Factor – 3,745). Прочитать текст можно, перейдя по ссылке: https://ieeexplore.ieee.org/document/9234446
Информация и фото предоставлены Управлением по информации и связям с общественностью СКФУ
Источник: Научная Россия
Фото: Управление по информации и связям с общественностью СКФУ
