Подробное описание проекта
advertisement
Подробное описание проекта 1. Цель выполнения научно-исследовательских работ (НИР), решаемые задачи ............................. 1 2. Краткий анализ состояния исследований (в РФ и за рубежом) в предметной области лота, оценка новизны и перспективности реализации предлагаемых походов для достижения цели работы ....................................................................................................................................................... 2 3. Описание основных планируемых работ (поэтапно) ....................................................................... 7 4. Обоснование достижения требуемого качества работ (создаваемой научно-технической продукции) ................................................................................................................................................ 9 5. Описание ожидаемых результатов и оценка перспективы их коммерциализации, в том числе описание механизма вовлечения результатов в хозяйственный оборот. ......................................... 10 1. Цель выполнения решаемые задачи научно-исследовательских работ (НИР), Целью выполнения работ является экономия средств и временных затрат при решении задач по таким приоритетным направлениям развития науки, технологий и техники в РФ как индустрия наносистем, информационно-телекоммуникационные системы, транспортные системы, энергоэффективность, энергосбережение и др. Для достижения цели предлагается создание универсального масштабируемого комплекса программ, с использованием потенциала гибридных суперкомпьютерных систем с ускорителями на основе графических процессоров, направленных на решение базовых задач и ряда прикладных задач, возникающих при развитии критических технологий РФ. Планируется размещение программного комплекса на гибридном суперкомпьютере, имеющемся в распоряжении участника (ОмГТУ), а доступ к программам расчета планируется осуществлять удаленно посредством сети Интернет через Web-интерфейс в интерактивном режиме (on-line). В разрабатываемый программный комплекс войдут алгоритмы для решения следующих задач. 1. Решение больших систем линейных алгебраических уравнений с ленточной положительно определенной матрицей. Данная задача является основной при решении многих проблем механики, электромеханики, аэродинамики, энергетики, физики, ядерной физики, математической физики, криптографии, химической промышленности и других областей прикладной науки, когда приходится решать системы уравнений с количеством неизвестных более 108. 2. Расчет, моделирование, оптимизация, управление техническими режимами работы сложных трубопроводных систем (тепловых и водопроводных сетей, нефте и газопроводов и пр.). Данная задача является важной в различных отраслях промышленности России и соответствует приоритетному направлению развития науки, технологий и техники РФ в части энергоэффективности, энергосбережения. 3. Математическое моделирование транспортных потоков на основе микроскопической схемы предиктор-корректор. Данная задача является важной при оптимизации городских транспортных потоков и совершенствовании транспортной инфраструктуры больших городов и соответствует приоритетному направлению развития науки, технологий и техники РФ в части транспортные системы. 4. Решение задач криптографического анализа ассиметричных шифров и задач алгебры (разложение чисел на простые сомножители, дискретное логарифмирование, дискретное логарифмирование на эллиптической кривой). Перечисленные задачи являются базисом, на котором основывается сложность всех современных ассиметричных алгоритмов шифрования, а следовательно, и надежность и безопасность современных систем телекоммуникаций и систем финансовых взаиморасчетов. 5. Моделирование и исследование многоцентровой адсорбции сложных нелинейных молекул с возможностью различной ориентации в адсорбционном слое. Задача возникает в индустрии наносистем и соответствует перечню критических технологий РФ в части компьютерного моделирования наноматериалов, наноустройств и нанотехнологий. На сегодняшний день для перечисленных задач не существует решений, использующих потенциал гибридных суперкомпьютерных систем с ускорителями на основе графических процессоров. Это связано с тем, что создание гибридных параллельных алгоритмов для указанных задач представляется сегодня проблематичным, к тому же популяризация подобных ускорителей ведется относительно недавно. Основная решаемая задача – разработка эффективных алгоритмов, использующих потенциал гибридных суперкомпьютерных систем с ускорителями на основе графических процессоров, направленных на экономию средств, значительное уменьшение временных затрат и ускорение процесса принятия решений: 1. при решении больших систем линейных алгебраических уравнений по сравнению с существующими методами; 2. при расчетах сложных трубопроводных систем, а также (обратная задача) при уточнении коэффициентов сопротивления участков труб, оптимизации режимов работы трубопроводных систем по затратам электроэнергии, моделировании аварийных и нештатных ситуаций в режиме реального времени; 3. при моделировании и оптимизации городских транспортных потоков и совершенствовании транспортной инфраструктуры больших городов; 4. при решении задач криптографического анализа ассиметричных шифров и задач алгебры (разложение чисел на простые сомножители, дискретное логарифмирование, дискретное логарифмирование на эллиптической кривой); 5. при моделировании и исследовании многоцентровой адсорбции сложных нелинейных молекул. Другая решаемая задача – обеспечение возможности использовать самые современные и быстрые алгоритмы для численных расчетов перечисленных задач на специализированном гибридном суперкомпьютере посредством предоставления интерактивного удаленного доступа через сеть Интернет всем заинтересованным предприятиям. 2. Краткий анализ состояния исследований (в РФ и за рубежом) в предметной области лота, оценка новизны и перспективности реализации предлагаемых походов для достижения цели работы В настоящее время имеется целый ряд проблем в областях рассматриваемых задач. 1. Решение больших систем линейных алгебраических уравнений (СЛАУ) с ленточной положительно определенной матрицей. Несмотря на наличие ряда известных параллельных алгоритмов решения данной задачи [1],[2], их реализация на ЭВМ при больших размерностях СЛАУ (более 106) вызывает затруднения, связанные с ошибками округления, размещением в памяти и последующим доступом к данным в памяти устройства. Это делает практически невозможным решение данной задачи при помощи только графических процессоров. Другие известные нам алгоритмы адаптированы для расчета только на центральных процессорах, например [3]. Совершенно иным представляется итерационный метод, разработанный участником (Файзуллиным Р.Т. и др.), когда на каждой итерации исходная СЛАУ разделяется на «блоки» размерности N с «перехлестом». Каждый «блок» является СЛАУ размерности N, для решения которой используется метод Якоби-Гаусса-Зейделя верхней релаксации. С учетом диагонального преобладания матрицы коэффициентов исходной СЛАУ, метод дает приемлемую сходимость и для «блоков». Кроме того, метод естественным образом реализуется для ускорителей на основе графических процессоров. После каждой итерации решения "блока" вектор его решения корректируется векторами решений соседних "блоков" (по участкам, где используется "перехлест"). Величина N подбирается с учетом аппаратных требований к памяти ускорителей. Описанный гибридный алгоритм был протестирован на гибридной суперкомпьютерной системе ОмГТУ и апробирован на международной научной конференции «ПаВТ’2011» [4], где показал уменьшение времени решения по сравнению с классическими параллельными алгоритмами в среднем более чем в 20 раз. 2. Расчет, моделирование, оптимизация, управление техническими режимами работы сложных трубопроводных систем (тепловых и водопроводных сетей, нефте и газопроводов и пр.). В различных отраслях промышленности России имеется целый ряд проблем в области эффективного использования энергоносителей. Например, имеет место экономически неэффективное использование теплоносителя в современных тепловых сетях больших городов, связанное с отсутствием достаточного числа различных температурных режимов работы подобных систем (обычно используется всего три режима). Кроме того, известную актуальность имеет задача выбора оптимальных режимов перекачки нефтепродуктов, которые должны меняться в зависимости от заключенных контрактов на поставку сырья, физических свойств перекачиваемой нефти, а, следовательно, должны определяться в каждом конкретном случае отдельно. Эти и другие проблемы, связанные с функционированием и эксплуатацией современных трубопроводных систем, обнаруживают настоятельную потребность в появлении гибких и мощных программных средств, позволяющих производить сверхсложные расчеты параметров указанных систем, а также осуществлять оптимизацию режимов их работы, с возможностью моделирования протекающих в них процессов (в том числе при авариях и других нештатных ситуациях). Например, необходимо выбирать варианты включения насосных подстанций и насосов в режиме реального времени, минимизируя тем самым затраты электроэнергии, в некоторых случаях до 50%. Учитывая, что выбор вариантов включения насосов для реализации режима с заданными товарными объемами происходит несколько сот раз в месяц, то задача минимизации затрат электроэнергии исключительно актуальна и соответствует приоритетному направлению развития науки, технологий и техники РФ в части энергоэффективности, энергосбережения. С другой стороны, время принятия решения оператором при авариях и нештатных ситуациях на должно превышать 5-10 минут, следовательно, в целях повышения безопасности производства и предотвращения ряда аварийных ситуаций обнаруживается острая необходимость в быстром расчете подобных моделей. Известно достаточно большое количество методов и алгоритмов, позволяющих моделировать течение жидкостей и газов в различных трубопроводных системах [5]. Многие из них в настоящее время полностью утратили свою актуальность (особенно ориентированные на ручной счет метод Лобачева-Кросса и метод М.М. Андрияшева), но часть используется достаточно активно [6], [7]. К основным методам решения указанной задачи относят итеративные, или так называемые «увязочные» методы, а также их различные вариации, по сути, представляющие собой модификацию широко известного метода Ньютона численного решения нелинейных систем алгебраических уравнений. Следует отметить, что существенным недостатком этих методов является достаточно сильная зависимость скорости сходимости от начального приближения, а также от выбора системы независимых контуров. Кроме того, высокая трудоемкость указанных алгоритмов не позволяет гибко использовать их в реальных ситуациях, например, на производстве, так как в этом случае приходится решать системы уравнений, содержащие несколько тысяч неизвестных. А их алгоритмические особенности делают практически невозможным использование графических ускорителей. Использующиеся на различных предприятиях программы для расчета трубопроводных сетей, как правило, ориентированы на очень узкие задачи либо используют устаревшие методики расчетов (см. выше) и не учитывают опыт работы смежных организаций. Наиболее перспективными с рассматриваемой точки зрения являются подходы, отличные от стандартных «увязочных» методов. Одним из таких подходов является метод последовательных приближений «с инерцией», разработанный участником (Файзуллиным Р.Т. и др.), в работе [8]. Отметим основные достоинства метода: - Меньшая трудоемкость при более высокой точности вычислений (по сравнению со стандартными подходами); - Метод достаточно легко адаптируется для расчета трубопроводных сетей с произвольным законом гидравлического сопротивления, что позволяет с равным успехом применять его как к обычным тепловым сетям, так и к нефте- и газопроводным системам; - Метод обладает относительно широкой областью сходимости, что избавляет, в конечном счете, от дополнительных исследований по поиску наилучших начальных приближений; - Метод имеет целый спектр способов распараллеливания и может быть адаптирован для вычислений с использованием ускорителей на основе графических процессоров, что позволит проводить расчеты на порядки быстрее по сравнению с существующими аналогами. Следует отметить, что указанный метод достаточно серьезно обоснован с математической точки зрения [9], а также прошел серию апробаций при успешном решении ряда прикладных задач [10],[11],[12],[13] и при решении ряда практических больших, и сверхбольших оптимизационных задач [14],[15],[16]. 3. Математическое моделирование транспортных потоков на основе микроскопической схемы предиктор-корректор. Основной проблемой в данной области является большая загруженность транспортных сетей больших городов и, как следствие, возрастающее количество пробок. Отчасти данную проблему можно решить с помощью моделирования и дальнейшей оптимизации транспортных потоков. Например, на базе модели могут быть созданы системы адаптивного управления светофорными объектами на городских перекрестках. Естественно, задача поиска решений для оптимизации загруженности транспортных систем является сегодня одной из самых актуальных и соответствует приоритетному направлению развития науки, технологий и техники РФ в части транспортные системы. Задача моделирования транспортных потоков отличается большой вычислительной сложностью в случае моделирования и оптимизации работы транспортной сети большого города. Существующие модели, макроскопические и микроскопические в настоящее время ограничены однопроцессорными реализациями [17],[18]. Следовательно, их адаптация для суперкомпьютерных систем, в том чисел гибридных практически невозможна, что не позволяет гибко использовать данные модели в реальных ситуациях. Альтернативным подходом является разработанная участником (Файзуллиным Р.Т. и др.) в работе [19] микроскопическая модель транспортных потоков на основе модели следования за лидером и схемы предиктор-корректор. Модель позволяет учитывать различные изменения в потоке: скоростные характеристики транспортных средств, сужение магистралей, смены сигналов светофоров, случайный старт транспортных средств, с заданным пунктом назначения, транзитный поток транспортных средств через город и т.п. Для реализации модели предложен способ распараллеливания на несколько процессоров, ассоциированных с районами города, с возможностью использования ускорителей на основе графических процессоров. Результаты тестирования показывают эффективность параллельной версии для моделирования в режиме реального времени, и возможность управления транспортными потоками с числом транспортных средств порядка 106 [16]. 4. Решение задач криптографического анализа ассиметричных шифров и задач алгебры (разложение чисел на простые сомножители, дискретное логарифмирование, дискретное логарифмирование на эллиптической кривой). Криптографический анализ имеет сегодня огромное практическое значение, т.к. гарантированная стойкость алгоритмов шифрования является краеугольным камнем надежности и безопасности современных систем телекоммуникаций и систем финансовых взаиморасчетов. С теоретической точки зрения, прогресс в области криптографического анализа сопровождается бурным развитием смежных областей математики: алгебры, теории чисел, дискретной математики. Основным подходом проверки криптографической стойкости асимметричных шифров в настоящее время являются алгоритмы числового решета в поле числе общего вида [20] и различные модификации алгоритмов ро- и лямбда- Полларда, основывающиеся на детерминированном случайном блуждании по группе [21]. Сообщения появляющиеся время от времени, лишь подтверждают стойкость известных алгоритмов. Хотя исследователи и «подбираются» к рабочим размерам ключей, но ситуация не критична, например, для факторизации 1024 битовых чисел требуется задействовать вычислительные мощности кластеров из самых верхних позиций списка Топ-500 на несколько месяцев. Т.е. увеличение длины ключа в полтора или два раза решает вопрос о криптостойкости принципиально, даже в случае использования графических ускорителей [22]. Совершенно новой альтернативой алгебраическому подходу является логический криптоанализ, когда криптографический алгоритм, рассматривается, как программа для машины Тьюринга и подстановка открытого и шифрованного текстов в эту программу естественным образом приводит к задаче ВЫПОЛНИМОСТЬ для конъюнктивной нормальной формы (КНФ). Часть выполняющего набора является ключом алгоритма. Идея такого подхода была впервые предложена в работе [23]. Ряд исследователей, как за рубежом, так и у нас успешно работают в рамках данного подхода [24],[25],[26]. Но как показал опыт, поиск решения задачи ВЫПОЛНИМОСТЬ для КНФ, ассоциированных с задачами криптографии, также оказывается слишком трудным для переборных алгоритмов [27] из-за экспоненциального роста числа вариантов с ростом размерности задачи. Естественно возникает идея перехода к непрерывным моделям, когда поиск выполняющего набора для КНФ осуществляется как поиск минимума непрерывного функционала, ассоциированного с КНФ. Впервые эта идея была реализована в работах [28] и [29]. Принципиальное отличие непрерывных методов от переборных алгоритмов в том, что сдвиг по антиградиенту происходит по всем переменным сразу. Так же, априори известно, что глобальный минимум функционала единственен и в случае, когда локальных минимумов и других особых точек нет, то минимизация происходит эффективно. В работе [30] представлен разработанный участником (Файзуллиным Р.Т. и др.) алгоритм минимизации ассоциированного с КНФ непрерывного функционала, в основе которого лежит метод последовательных приближений «с инерцией» (см. выше, п. 2). Алгоритм был неоднократно апробирован на российских и международных конференциях различного уровня [16],[30],[31] и на сегодняшний день позволяет определить биты ключа, с вероятностью превышающей 65%, что, несомненно, соответствует мировому уровню науки в области криптографического анализа. Алгоритм допускает различные модификации для исполнения на гибридных суперкомпьютерных системах с использованием ускорителей на основе графических процессоров [16]. Размещение алгоритма в качестве on-line сервиса на гибридном суперкомпьютере позволит привлечь мировой арсенал вычислительной математики к данному классу задач, что приведет к получению новых результатов и уточнит пределы применимости существующих в настоящее время криптографических алгоритмов. 5. Моделирование и исследование многоцентровой адсорбции сложных нелинейных молекул с возможностью различной ориентации в адсорбционном слое. Моделирование поведения молекул, адсорбированных на поверхности твердых тел, является важнейшей задачей химии и соответствует приоритетному направлению развития науки, технологий и техники РФ в части индустрии наносистем. Моделирование подобных систем позволит перейти на качественно новый уровень, уровень атомов, молекул и их ансамблей, в создании микро(нано)электронных приборов (полевых транзисторов, органических светодиодов, нелинейной оптики, газовых сенсоров, хранителей информации, микропроцессоров, и т.п.) [32]. Несмотря на это, теоретических работ по исследованию подобных систем очень мало. Участником (Мышлявцевым А.В. и др.) в работе [33],[34],[35] представлена параметрическая модель адсорбционной системы, в основе которой лежит модель решеточного газа (МРГ). Параметрами модели являются: химический потенциал, температура, разница между теплотами адсорбции димера на два и на один активный центр, размер решетки. Также представлены алгоритмы исследования данной модели на основе методов Монте-Карло и трансфер-матрицы, которые позволяют: - строить и исследовать функции степени покрытия поверхности и изотермы адсорбции; - строить и исследовать функции дифференциальной теплоты адсорбции и внутренней энергии системы от плотности монослоя; - строить и исследовать фазовые диаграммы. Представленные алгоритмы естественным образом реализуются для гибридных суперкомпьютерных систем с ускорителями на основе графических процессоров, что является инновационным в рассматриваемой области. Следует отдельно отметить, что реализация комплекса программ для гибридных суперкомпьютерных систем с графическими ускорителями, позволит увеличить эффективность и быстродействие, методов решения указанных проблем. Размещение данного комплекса на гибридном суперкомпьютере для коллективного пользования: - привлечет исследователей и позволит получить новые научные и практические результаты; - поспособствует минимизации затрат и накладных расходов; - обеспечит возможностью все заинтересованные организации использовать самые современные и быстрые алгоритмы численных расчетов перечисленных задач. Список цитируемой литературы: [1] Икрамов Х.Д. Численное решение матричных уравнений. Ортогональные методы. М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1984. - 192 с. [2] Хейгеман Л., Янг Д. Прикладные итерационные методы. М.: Мир, 1986. 446 с. [3] Баландин М.Ю., Шурина Э.П. Методы решения СЛАУ большой размерности. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2000. –70 с. [4] Файзуллин Р.Т., Свенч А.А., Соловьев В.А., Фефелов В.Ф., Хныкин И.Г. Гибридная суперкомпьютерная система. Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ’2011): труды международной научной конференции (Москва, 28 марта – 1 апреля 2011 г.) – Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2011. – 730 с. – С. 652–656. [5] Абрамов Н.Н., Поспелова М.М., Варапаев В.Н., Керимова Д.Ч., Сомов М.А. Расчет водопроводных сетей. М., Стройиздат, 1976. [6] Математическое моделирование и оптимизация систем тепло-, водо-, нефте- и газоснабжения / А.П. Меренков, Е.В. Сеннова, С.В. Сумароков и др. Новосибирск: Наука, 1999. [7] Меренков А.П. Хасилев В.Я. Теория гидравлических цепей. М.: Наука, 1985. [8] Жихалкина Н.Ф., Логинов К.В., Семин С.Л., Файзуллин Р. Т. Поиск оптимальных режимов работы больших гидросетей и нефтепроводов. Омск: изд. Омск. гос. ун-та, 1999. [9] Файзуллин Р.Т., «О решении нелинейных алгебраических систем гидравлики», Сиб. журн. ин-дустр. матем., 2:2, 1999. [10] Логинов К.В., «Эквивалентирование гидравлических схем при моделировании крупных районов теплосетей», Математические структуры и моделирование, 2004, № 13. [11] Логинов К.В., Мызников А.М., Файзуллин Р.Т., «Расчет, оптимизация и управление режимами работы больших гидравлических сетей», Матем. моделирование, 18:9 (2006). [12] Мызников A.M., Файзуллин Р.Т. Уточнение коэффициентов сопротивления в сложных гидравлических сетях по результатам ограниченного числа измерений, Теплофизика и аэромеханика. Новосибирск: ИТФ СО РАН, 2005. -т.12, №2. - С.483-486 [13] Файзулллин Р.Т., Чепурной О.В. Поиск оптимальных режимов работы многоветочного нефте провода, Омский научный вестник. - №1(77). - 2009. - С.66 - 69. [14] Файзуллин Р.Т., Шалай В.В. Вычислительные системы расчета и оптимизации технологических режимов нефтепроводов и тепловых сетей крупных городов, Открытое образование. - № 2. 2011. с. 248-251. [15] Данилова О.Т., Файзуллин Р.Т., Программа для автоматического проектирования и реконст рукции воздушных линий электропередач до 1 KB с самонесущими изолированными проводами, Материалы 16 Международной конференции по вычислительной механике и современным при кладным программным средствам, С. 259-263, 25- 31 мая 2009 г., Алушта [12] Богаченко Н.Ф., Файзуллин Р.Т., Задача минимизации суммарных затрат при транс портировке нефетпродуктов, Сибирский журнал Индустриальной математики, T.V, №1(9), 2002 г. [16] Файзуллин Р.Т., Хныкин И.Г., Свенч А.А. Применение гибридной суперкомпьютерной системы в здачах криптоанализа. Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники, Т.1 №1, С. 61-66, 2010 г. [17] Швецов В.И. Математическое моделирование транспортных потоков в крупном городе с применением к Московской агломерации // Автоматика и Телематика, №11, 2005. С. 113-125. [18] P.Chakroborty, S.Agrawal, K.Vasishtha. Microscopic Modeling of Driver Behavior in Uninterrupted Traffic Flow // Journal of transportation engineering. ASCE., Vol.130, No.4, July/August 2004. pp. 438-451. [19] Файзуллин Р.Т., Соловьев В.А. Математическое моделирование транспортных потоков на основе микроскопической схемы предиктор-корректор (ПаВТ’2011): труды международной научной конференции (Москва, 28 марта – 1 апреля 2011 г.) [Электронный ресурс] – Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2011. – 730 с. – С. 657–662. [20] A Lenstra and H Lenstra. The Development of the Number Field Sieve.Springer-Verlag, 1993 [21] N. Koblitz, A. Menezes, S. Vanstone The state of elliptic curve cryptography. Designs Codes and Cryptography, 19, 173-193, 2000 [22] R. Szerwinski and T. G¨uneysu. Exploiting the power of gpus for asymmetric cryptography. In Springer, editor, Proc. Cryptographic Hardware and Embedded Systems, volume 5154, pages 79–99, 2008. [23] Cook S.A., Mitchel D., G. Finding hard instances for the satisfiability problem: A survey. DIMACS series in discrete mathematics and theoretical computer science. V. 5. 1997. [24] Marraro L., Massacci F. a new challenge for automated reasoning: Verification and cryptoanalysis for cryptographic algorithms -Technical Report 05-99, Dipartamento di Informatica e Sisteistica, Universita di Roma "La Sapienza", 1999. [25] Беспалов Е.В. , Семенов А.А. О логических выражениях для задачи 2-ФАКТОРИЗАЦИЯ // Вычислительные технологии. -2002.- Т.7.-Ч.-2.-С. 18-25. [26] Семенов А.А., Буранов Е.Д. Погружение задачи криптоанализа симметричных шифров в пропозициональную логику // Вычислительные технологии. -2003.- Т.8. - С. 118-126. [27] Gu J., Purdom P.W.,Franco J. and Wah B.W Flgorithms for the satisfiability (sat) problem / Eds. Ding-Zhu Du Jun Gu and Panos Pardalos. - Satisfiability Problem^ Theory and Applications. P. 19-152. DIMACS Series in Discrete Mathematics and Theoretical Computer Science.- AMS, 1997. [28] Матиясевич В.Ю. Возможные нетрадиционные методы установления выполнимости пропозицональных формул // Вопросы кибернетики. Проблемы сокращения перебора.- М.: АН СССР. 1987. - С. 87-90. [29] Опарин Г.А., Новопашин А.П. Непрерывные модели решения систем булевых уравнений. // Вестник Томского государственного университета №9 (1) 2004. - C. 20-25 [30] Дулькейт В.И., Файзуллин Р.Е., Хныкин И.Г. Минимизация функционалов, ассоциированных с задачами криптографического анализа асимметричных шифров // Прикладная дискретная математика. 2008. № 2. С. 113 - 119. [31] Дулькейт В.И., Файзуллин Р.Т., Хныкин И.Г. Непрерывные аппроксимации решения задачи "выполнимость" применительно к криптографическому анализу асимметричных шифров, Т. 33. № 1. С. 8690, Компьютерная оптика. 2009 г. [32] Su G. J., Zhang H. M., Wan L. J., Bai C. L., Wandlowski T. Potential-induced phase transition of trimesic acid adlayer on Au(111) // J. Phys. Chem. B. – 2004. – V.108. – P.1931 – 1937. [33] Fefelov V.F., Gorbunov V.A., Myshlyavtsev A.V., Myshlyavtseva M.D. The simplest self-assembled monolayer model with different orientations of complex organic molecules. Monte Carlo and transfer-matrix techniques. Chemical Engineering Journal. – 2009. – V. 154. – P. 107-114. [34] Fefelov V.F., Gorbunov V.A., Myshlyavtsev A.V., Myshlyavtseva M.D. Model of homonuclear dimer adsorption in terms of two possible molecule orientations with respect to surface: Square lattice Physical Review E. – 2010. – V.82. - №4. – P. 041602 (1-5). [35] Kovalyov E.V., Elokhin V.I., Myshlyavtsev A.V.. Stochastic simulation of physicochemical processes performance over supported metal nanoparticles. Journal of Computational Chemistry. - 2008. - V. 29. - P. 79 - 86. 3. Описание основных планируемых работ (поэтапно) Этап 1. Выбор направления исследований. Аналитический обзор информационных источников. Исследование объекта НИР. Проведение патентных исследований по ГОСТ 15.011-96. Выбор направления исследований, в том числе: - разработка возможных направлений проведения исследований; - разработка возможных решений отдельных исследовательских задач; - сравнительная оценка эффективности возможных направлений исследований; - обоснование выбора оптимального варианта направления исследований. Реализация мероприятий по достижению технико-экономических показателей. Подведение итогов этапа НИР. Этап 2. Теоретические исследования поставленных перед НИР задач. Исследование природы объекта НИР. Разработка теории функционирования объекта НИР. Разработка прототипов методических решений для реализации результатов теоретических исследований. Моделирование объекта исследований. Разработка программы экспериментальных исследований. Реализация прототипов технических решений, в том числе: - разработка программной документации на составные части экспериментального образца автоматизированного программного комплекса (ПК); - разработка программной документации экспериментального образца ПК; - разработка программы экспериментальных исследований; - изготовление экспериментального образца ПК; Реализация мероприятий по достижению технико-экономических показателей. Подведение итогов этапа НИР. Этап 3. Экспериментальные исследования поставленных перед НИР задач. Проведение экспериментальных исследований в соответствии с программой и методиками испытаний, в том числе: - проведение экспериментов с процессами, которые подлежат автоматизации разрабатываемым АПК; - проведение исследовательских испытаний составных частей (компонентов) экспериментального образца АПК в соответствии с программой экспериментальных исследований; - проведение исследовательских испытаний экспериментального образца АПК в целом в соответствии с программой экспериментальных исследований; - исследования отдельных функциональных, эксплуатационных, технических характеристик экспериментального образца АПК, установленных требованиями ТЗ. Доработка экспериментального образца АПК по результатам экспериментальных исследований. Корректировка технической документации по результатам экспериментальных исследований. Проведение дополнительных исследований, в том числе патентных. Реализация мероприятий по достижению технико-экономических показателей. Подведение итогов этапа НИР. Этап 4. Обобщение и оценка результатов исследований. Обобщение и оценка полученных результатов, в том числе: - обобщение результатов предыдущих этапов работ; - сопоставление анализа научно-информационных источников и результатов теоретических и экспериментальных исследований; - оценка эффективности полученных результатов в сравнении с современным научнотехническим уровнем; - анализ выполнения требований ТЗ на НИР; - оценка полноты решения задач и достижения поставленных целей НИР. Разработка рекомендаций по использованию результатов проведенных НИР в реальном секторе экономики, а также в дальнейших исследованиях и разработках, в том числе: - проведение технико-экономической оценки рыночного потенциала полученных результатов; - разработка рекомендаций и предложений по использованию результатов проведенных НИР в реальном секторе экономики; - разработка проектов технического задания для проведения последующих НИОКР. Реализация мероприятий по достижению технико-экономических показателей. 4. Обоснование достижения требуемого (создаваемой научно-технической продукции) качества работ Достижение требуемого качества планируемых работ обеспечивается следующим. ● Наличием у участника размещения заказа серьезной материально-технической и технологической базы. В распоряжении участника имеется: - гибридная суперкомпьютерная система на базе центральных процессоров х86/64 Intel Xeon с ускорителями на основе графических процессоров NVidia Tesla; - хранение данных обеспечивается отдельным модулем - системой хранения данных на базе оборудования Sun Microsystems; - реализация потенциала гибридных ускорителей осуществляется с помощью, разработанной сотрудниками в рамках программы У.М.Н.И.К., инновационной модели программирования на базе CUDA и OpenCL; - управление проектами на гибридном суперкомпьютере осуществляется с помощью, разработанной сотрудниками в рамках программы У.М.Н.И.К., инновационной программной системой, которая предоставляет прозрачный интерфейс для работы пользователей с системой на базе web-технологий. ● ОмГТУ является участником программы «Университетский кластер» ● Владением (участниками проекта) современными методами математического моделирования, знанием эффективных алгоритмов численного решения больших систем нелинейных алгебраических уравнений, математическими методами вычислительной химии, а также опытом использования современных технологий программирования под управлением различных операционных систем и аппаратных платформ (в том числе и опытом организации параллельных вычислений с использованием графических ускорителей); ● Владением (участниками проекта) методиками контроля оценки качества программных продуктов: методом экспертных оценок, количественными методами оценки качества с помощью различных метрик (сложности потока управления и сложности потока данных), методами оптимизации программного кода, методами защиты информации, сетевыми технологиями. ● Наличием у участников проекта необходимого опыта работы по указанной тематике, а также по ряду смежных дисциплин. Следует отметить, что работы в данном направлении участниками проекта проводятся более 10 лет. Возглавляющий научный коллектив, сотрудник ОмГТУ, Файзуллин Р.Т. в 2006 году был признан победителем конкурса грантов руководителей научных коллективов, работающих в области телекоммуникационных технологий (ФГУ ГНИЙ ИТТ «Информика»). Файзуллин Р.Т. является экспертом Российского фонда фундаментальных исследований и экспертом фонда «Научный потенциал». Файзуллин Р.Т. имеет право самостоятельного производства экспертиз по специальности «21.1-исследование информационных компьютерных средств», право присвоено решением экспертно-квалификационной комиссии Российского федерального центра судебных экспертиз при Министерстве юстиции РФ. Файзуллин Р.Т. награжден нагрудным знаком «Почетный работник высшего профессионального образования». В 2003-2011 годах некоторыми участниками конкурса и их учениками по предмету конкурса защищено 9 кандидатских диссертаций по техническим и физико-математическим наукам: Логинов К.В., Мызников A.M. 05.1.3.18 (математическое моделирование потоков), Ренжин П.А., Дулькейт В.И., Щерба Е.В., Хныкин И.Г., Корытова М.В., Ефимов В.И., Никонов В.И. 05.13.19, 05.13.17, 01.01.09 (защита информации посредством разделения секрета, сетевые технологии, математическая кибернетика). В 2010 году ученики Файзуллина Р.Т. выиграли 2 гранта программы «Участник молодёжного научно–инновационного конкурса» («У.М.Н.И.К.») по тематике лота. Научная значимость достигнутых результатов и квалификация исполнителя подтверждается дипломами различных научных конкурсов и конференций. ● В ОмГТУ действует сертифицированная система менеджмента качества (сертификат соответствия СМК требованиям национального стандарта ГОСТ Р ИСО 9001-2008 №POCC.RU.HKOl.K00108). В акте по результатам инспекционного контроля СМК №059/ИК - 2 ГОСТ Р - 2010 отмечается, что в университете разработана, внедрена, результативно действует и постоянно улучшается система менеджмента качества, отвечающая требованиям ГОСТ Р ИСО 9001 - 2008. 5. Описание ожидаемых результатов и оценка перспективы их коммерциализации, в том числе описание механизма вовлечения результатов в хозяйственный оборот. В результате выполнения научно-исследовательских работ (НИР) ожидается создание масштабируемого автоматизированного комплекса, направленного на решение задач по таким приоритетным направлениям развития науки, технологий и техники в РФ как индустрия наносистем, информационно-телекоммуникационные системы, транспортные системы, энергоэффективность и энергосбережение. В частности, в комплекс войдут наиболее современные алгоритмы 1) решения больших систем линейных алгебраических уравнений с ленточной положительно определенной матрицей; 2) расчета, моделирования, оптимизации, управления техническими режимами работы сложных трубопроводных систем (тепловых и водопроводных сетей, нефте и газопроводов и пр.); 3) математического моделирования транспортных потоков; 4) решения задач криптографического анализа ассиметричных шифров; 5) моделирования и исследования многоцентровой адсорбции сложных нелинейных молекул с возможностью различной ориентации в адсорбционном слое. Архитектура алгоритмов будет поддерживать использование потенциала гибридных суперкомпьютерных систем с ускорителями на основе графических процессоров для резкого повышения производительности вычислений. Ожидается, что использование автоматизированного комплекса позволит: 1. Значительно ускорить решение теоретических и прикладных задач механики, электромеханики, аэродинамики, энергетики, физики, ядерной физики, математической физики, криптографии, химической промышленности, которые моделируются большими системами линейных алгебраических уравнений. В частности, ожидается ускорение до 20 раз. 2. Значительно повысить эффективность использования энергетических ресурсов на предприятиях, связанных с трубопроводной транспортировкой энергоносителей, дать несомненный экономический выигрыш, повысить надежность и защищенность соответствующих объектов производства. В частности, в нефтепроводной промышленности расчеты оптимальных режимов работы позволят в среднем на 20-30% повысить экономию использования электрической энергии и учитывать тарифы в различных регионах. Для теплосетей программа будет предоставлять возможность рассчитывать детализированные температурные режимы в задаваемых диапазонах, например: (…, -25 ○С), (-25, -15 ○С), (-15, -8 ○С), (-8, 0 ○С), (…, -25 ○С), (-25, -15 ○С), (-15, -8 ○С), (-8, 0 ○С) вместо используемых сегодня 3х режимов. Это позволить экономить до 40% затрат на теплоснабжение крупного города. 3. Оптимизировать загруженность дорожного полотна крупных городов, способствовать уменьшению количества «пробок» на дорогах. Способствовать созданию систем адаптивного управления светофорными объектами на городских перекрестках. 4. Получить новые результаты и уточнить пределы применимости существующих в настоящее время криптографических алгоритмов. 5. Способствовать переходу на уровень атомов, молекул и их ансамблей, в создании микро(нано)электронных приборов (полевых транзисторов, органических светодиодов, нелинейной оптики, газовых сенсоров, хранителей информации, микропроцессоров, и т.п.). Предполагается размещение автоматизированного комплекса на специализированном гибридном суперкомпьютере с графическими ускорителями, имеющемся в распоряжении участника (ОмГТУ), для возможности управляемого коллективного доступа к расчетам указанных задач. В том числе, предполагается организовать услуги для коммерческих предприятий, состоящих в расчетах сложных режимов работы трубопроводов, транспортных систем, наносистем и пр. Отметим, что ранее коллектив исполнителей имел необходимый опыт внедрения отдельных программных компонентов подобного рода в производство с последующей их коммерциализацией. На основе алгоритма последовательного приближения с «инерцией», разработанного участником (Файзуллиным Р.Т. и др.), в разное время были реализованы отдельные программные продукты, которые затем были внедрены на следующих предприятиях: - КТИ ВТ СО РАН в составе пакета «Система моделирования и автоматизированного расчета гидравлических режимов работы тепловых сетей»; - ОАО «Транссибнефть» - «Разработка системы автоматизированного расчета технологических режимов работы разветвленных нефтепроводов ОАО «Транссибнефть»; - АК «Омскэнерго» - «Система моделирования и расчета тепловых сетей»; - УЭВ СО РАН (Академгородок, г. Новосибирск) - «Система моделирования и расчета тепловых сетей». Кроме того, участники проекта уже имеют серию серьезных публикаций по данной научноисследовательской тематике, в том числе и в ведущих научных отечественных и зарубежных журналах. Следует отметить, что ОмГТУ обладает определенными организационными ресурсами для осуществления успешной коммерциализации научно-технической продукции, создаваемой работающими в нем научными группами, лабораториями и институтами.
