Персона: Дунаев, Максим Евгеньевич
Загружается...
Email Address
Birth Date
Научные группы
Организационные подразделения
Организационная единица
Институт ядерной физики и технологий
Цель ИЯФиТ и стратегия развития - создание и развитие научно-образовательного центра мирового уровня в области ядерной физики и технологий, радиационного материаловедения, физики элементарных частиц, астрофизики и космофизики.
Статус
Фамилия
Дунаев
Имя
Максим Евгеньевич
Имя
18 results
Результаты поиска
Теперь показываю 1 - 10 из 18
- ПубликацияОткрытый доступRECOGNITION OF GEOMAGNETIC STORMS FROM TIME SERIES OF MATRIX OBSERVATIONS WITH THE MUON HODOSCOPE URAGAN USING NEURAL NETWORKS OF DEEP LEARNING РАСПОЗНАВАНИЕ ГЕОМАГНИТНЫХ БУРЬ НА ОСНОВЕ МАТРИЧНЫХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ НАБЛЮДЕНИИ МЮОННОГО ГОДОСКОПА УРАГАН С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕИРОННЫХ СЕТЕИ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ(2024) Getmanov, V. G.; Gvishiani, A. D.; Soloviev,A. A.; Zajtsev, K. S.; Dunaev, M. E.; Ehlakov, E. V.; Зайцев, Константин Сергеевич; Дунаев, Максим Евгеньевич; Ехлаков, Эдуард ВладимировичWe solve the problem of recognizing geomagnetic storms from matrix time series of observations with the URAGAN muon hodoscope, using deep learning neural networks. A variant of the neural network software module is selected and its parameters are determined. Geomagnetic storms are recognized using binary classification procedures; a decision-making rule is formed. We estimate probabilities of correct and false recognitions. The recognition of geomagnetic storms is experimentally studied; for the assigned Dst threshold YЎ??ў??=ў??45 nT we obtain acceptable probabilities of correct and false recognitions, which amount to Ћ?=0.8212 and Ћ?=0.0047. We confirm the effectiveness and prospects of the proposed neural network approach.
- ПубликацияТолько метаданныеA Method for Forecasting Geomagnetic Storms Based on Deep Learning Neural Networks Using Time Series of Matrix Observations of the Uragan Muon Hodoscope(2024) Getmanov,V.G.; Gvishiani,A.D.; Soloviev,A.A.; Zaytsev,K.S.; Dunaev,M.E.; Yekhlakov,E.V.; Зайцев, Константин Сергеевич; Дунаев, Максим Евгеньевич; Ехлаков, Эдуард Владимирович
- ПубликацияТолько метаданныеLogs analysis to search for anomalies in the functioning of large technology platforms(2019) Dunaev, M.; Zaytsev, K.; Дунаев, Максим Евгеньевич; Зайцев, Константин Сергеевич© 2005–ongoing JATIT and LLS. All rights reserved.Today, with the widespread use of machine learning methods in various fields of human activity, the detection of rare events still remains one the most challenging tasks. This is due to the fact that there is very little information to learn computers to detect deviations from normal operation, although it has to deal with the processing of very large amounts of data that characterize the ongoing processes. This occurs, for example, in high energy physics, when searching for and studying new particles. The similar situation occurs when detecting pre-anomalous situations in the complex high-tech equipment operation. Logs are the only source of information to detect the processes running on such equipment, therefore many IT companies use them to analyze the functioning of their software and hardware technologies. This allows viewing the logs starting from very beginning to the point of failure completion, consistently figuring out the possible causes of the incident. In most companies, this process is not automated, because there is no single established approach to analyze logs of different configurations of stored metric values and different filling intensities. In addition, historical logs are not used to predict the sequence of events that lead to anomalies in the operation of any software technologies. The present article deals with the problem of detecting states and predicting the nearest behavior of large technological platforms by directional analysis of their logs. Usually, logs of large technology platforms represent data sets of very high dimensionality that does not allow modern algorithms in the allowable time limits to draw the necessary conclusions about the behavior of platforms and form sequence of control actions, if necessary. To solve this problem, the article compares the effectiveness of existing algorithms, traditionally used unsupervised learning, because the available data for learning are too small, as well as algorithms working with big data. Pilot implementations of all algorithms involved in solving the problem, performed in Python programming language, have been studied in a single environment. Based on their comparison, the most efficient algorithm was chosen, when recognizing different types of events based on real data. The solution of the chosen algorithm was implemented using Apache Spark framework. Additional investigation has shown that the selected algorithm can work in real time mode.
- ПубликацияОткрытый доступУНИВЕРСАЛЬНАЯ БИБЛИОТЕКА КОМПОНЕНТОВ ДЛЯ РАЗРАБОТКИ МЕДИЦИНСКИХ СИСТЕМ(НИЯУ МИФИ, 2024) Цыгулева, К. В.; Зайцев, К. С.; Дунаев М. Е.; Зайцев, Константин Сергеевич; Цыгулева, Ксения Владимировна; Дунаев, Максим ЕвгеньевичПрограмма предназначена для разработки веб-интерфейсов медицинских систем в области тиреоидологии. Данная библиотека может быть применена для увеличения эффективности и сокращения времени проектирования интерфейсов различных конфигураций с точки зрения стилизации и функциональности. Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК. ОС: Windows 10, Linux.
- ПубликацияОткрытый доступПРОГРАММА ВЫЯВЛЕНИЯ ВНЕЗАПНЫХ НАЧАЛ ГЕОМАГНИТНЫХ БУРЬ ПО ДАННЫМ ОБСЕРВАТОРИЙ ИНТЕРМАГНЕТ(НИЯУ МИФИ, 2024) Волошин, Т. А.; Дунаев, М. Е.; Зайцев, К. С.; Зайцев, Константин Сергеевич; Дунаев, Максим Евгеньевич; Волошин, Тарас АндреевичПрограмма выявления внезапных начал геомагнитных бурь по данным обсерваторий Интермагнет. Программа позволяет обрабатывать данные о геомагнитном поле Земли и строить модель машинного обучения для выявления внезапных начал магнитных бурь с применением библиотеки Pytorch. Реализован алгоритм чтения архива данных измерений индукции магнитного поля, предоставляемых сетью астрономических обсерваторий Интермагнет, и данных о внезапных началах бурь, предоставляемых международной службой геомагнитных индексов ISGI. Алгоритм заключается в чтении набора текстовых файлов, объединении данных двух источников и формировании одного итогового файла. Реализована модель - рекуррентная нейронная сеть, а также алгоритм ее обучения и тестирования на отложенной выборке с расчетом метрик и выводом графиков. Реализован алгоритм по объединению результатов прогноза нескольких моделей. Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК. ОС: Windows 11.
- ПубликацияОткрытый доступНАСТОЛЬНЫЙ ИНТЕРФЕЙС СЕГМЕНТАЦИИ, ОБНАРУЖЕНИЯ И КЛАССИФИКАЦИИ УЗЛОВЫХ ОБРАЗОВАНИЙ ЩИТОВИДНОЙ ЖЕЛЕЗЫ НА СНИМКАХ УЗИ(НИЯУ МИФИ, 2023) Цыгулева, К. В.; Дунаев, М. Е.; Зайцев, К. С.; Зайцев, Константин Сергеевич; Цыгулева, Ксения Владимировна; Дунаев, Максим ЕвгеньевичПрограмма предназначена для анализа видеопетель щитовидной железы. Программа применяется в качестве ассистирующего ПО с целью обнаружения, сегментации и классификации узловых образований. Основные функции программы - загрузка и обработка видеопетель УЗИ щитовидной железы. Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК на базе процессора Intel Pentium III и выше; ОС: Windows 10, Linux.
- ПубликацияОткрытый доступСЕРВЕР ОБРАБОТКИ УЗИ СНИМКОВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АССИСТЕНТА ВРАЧА УЛЬТРАЗВУКОВОЙ ДИАГНОСТИКИ УЗЛОВЫХ ОБРАЗОВАНИЙ ЩИТОВИДНОЙ ЖЕЛЕЗЫ(НИЯУ МИФИ, 2023) Королев, Д. В.; Зайцев, К. С.; Дунаев, М. Е.; Дунаев, Максим Евгеньевич; Зайцев, Константин Сергеевич; Королев, Денис ВячеславовичПрограмма предназначена для обработки УЗИ-снимков с использование технологий глубоких нейронных сетей. В результате работы выделяются области новообразований и определяется класс новообразования по системе TI-RADS. Полученные результаты сохраняются в базе данных. Программа выступает в качестве отдельного модуля в микросервисном приложении "Интеллектуальный ассистент врача ультразвуковой диагностики узловых образований щитовидной железы". Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК; ОС: Ubuntu 20.04.
- ПубликацияОткрытый доступАДАПТИВНЫЙ ИНТЕРФЕЙС ДИАГНОСТИЧЕСКИХ СИСТЕМ ДЛЯ РАБОТЫ С МЕДИЦИНСКИМИ ИЗОБРАЖЕНИЯМИ (НА ПРИМЕРЕ УЗИ)(НИЯУ МИФИ, 2023) Цыгулева, К. В.; Зайцев, К. С.; Дунаев, М. Е.; Дунаев, Максим Евгеньевич; Зайцев, Константин Сергеевич; Цыгулева, Ксения ВладимировнаПрограмма предназначена для работы со снимками ультразвуковой диагностики и автоматизации процесса учета пациентов. Программа применяется в качестве универсального интерфейса для медицинских диагностических систем при работе с медицинскими графическими данными (прогнозирование заболеваний с применением сегментации и многоклассовой классификации). Основные функции программы загрузка и обработка снимков ультразвуковой диагностики, учет пациентов, запрос второго врачебного мнения и формирование отчетов. Тип ЭВМ: IBM PC на базе процессора Pentium II и выше, в том числе с многопроцессорной конфигурацией; ОС: Windows 10, Linux.
- ПубликацияТолько метаданныеANOMALY DETECTION IN STREAM DATA PROCESSING IN REAL TIME(2022) Dunaev, M.; Zaytsev, K.; Elchenkov, R.; Savitsky, D.; Дунаев, Максим Евгеньевич; Зайцев, Константин Сергеевич© 2022 Little Lion ScientificThe purpose of the present work is to study methods for solving problems of anomaly detection and prediction of time series values when processing streaming data in real-time in a network environment and their improvement. To solve this problem the authors propose a Real-Time K-Means modification with preliminary markup. The effectiveness of the modification is confirmed by comparing it with the frequently used Streaming K-Means from the Apache Spark Mllib library. To solve the problem of predicting time series when processing streaming data in real-time, the authors propose a modification of the autoregression model with a given AR order by adding the inheritance function of the previous values of the time series to it. The results of comparative experiments of the proposed Real-Time AR modification with classical AR confirmed the effectiveness of the modification, which is especially evident in the presence of anomalies in the behavior of the time series. The proposed algorithm modifications allow not only parallelizing calculations using the deferred computing paradigm but also configuring the model fleetingly in the Apache Spark ecosystem. To conduct experiments with algorithms, a dataset was built – a data slice from 1,000 measurements of the Apache Kafka server metrics log with one topic, two producers, and one consumer. Anomalous fragments were artificially added to the dataset, differing by a large number of messages per second and/or message size. The values of the original dataset were normalized and shifted to the average value of the training fetch. Moreover, static and highly correlated metrics were eliminated. The results of the application of the developed algorithms in solving the problems of detecting and predicting the values of time series have shown that even the presence of behavior anomalies does not distort predictions significantly.
- ПубликацияОткрытый доступПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ РАКОВЫХ УЗЛОВ В ЩИТОВИДНОЙ ЖЕЛЕЗЕ НА ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ СНИМКОВ УЗИ(НИЯУ МИФИ, 2022) Яковлев, Е. О.; Дунаев, М. Е.; Зайцев, К. С.; Дунаев, Максим Евгеньевич; Зайцев, Константин СергеевичПрограмма предназначена для обнаружения раковых узлов в щитовидной железе на последовательности снимков Узи. Программа применяется в анализе медицинских данных пациентов. Основные функции программы - обнаружение границ раковых узлов. Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК на базе процессора Intel Pentium III и выше; ОС: Windows 10, Linux.