Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2124U009265, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Опубліковано, Стаття Назва роботи ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИЙ КОМП’ЮТИНГ В ПАМ’ЯТІ Автор Хаханов В. І.Абдуллаєв В. Х.Чумаченко С. В.Литвинова Є. І.Хаханова І. В.Hahanov V. I.Abdullayev V. H.Chumachenko S. V.Lytvynova E. I.Hahanova I. V. Дата публікації 02-04-2024 Постачальник інформації Журнал "Радіоелектроніка, інформатика, управління" (Національний університет "Запорізька політехніка") Першоджерело https://ric.zp.edu.ua/article/view/301004 Видання National University "Zaporizhzhia Polytechnic" Опис Актуальність. Оброблені великі дані мають соціальне значення для розвитку суспільства та промисловості. Інтелектуальна обробка великих даних є умовою створення колективного розуму соціальної групи, компанії, держави та планети в цілому. При цьому економіка великих даних (Data Economy) виходить на перше місце в оцінці механізмів обробки, оскільки дуже важливими є два параметри: швидкодія обробки даних та енерговитрати. Тому механізми, орієнтовані на паралельну обробку великих даних усередині центру зберігання даних, будуть завжди затребувані на IT-ринку. Мета. Мета дослідження – підвищення економіки великих даних (Data Economy) завдяки аналізу даних як адрес таблиці істинності для ідентифікації патернів виробничих функціональностей на основі метрики подібності-відмінності. Метод. Пропонуються архітектури Intelligent computing для управління кіберсоціальними процесами на основі моніторингу та аналізу великих даних. Пропонується обробка великих даних, як адрес таблиці істинності, для вирішення завдань ідентифікації, кластеризації, класифікації патернів соціальних та виробничих процесів. Пропонується сімейство автоматів для аналізу великих даних, як адрес. Розглядається таблиця істинності як розумна форма явних структур даних, що мають корисну константу – стандартний порядок прямування адрес. Мета обробки великих даних – зробити їх структурованими за допомогою таблиці істинності для подальшої ідентифікації до ухвалення актюаторних рішень. Таблиця істинності розглядається як механізм паралельної структуризації та пакування великих даних у її стовпці для визначення їх подібностівідмінності та еквівалентування даних за однаковими адресами. Подання даних, як адрес, пов’язане з унітарним кодуванням патернів двійковими векторами на знайденому універсумі примітивних даних. Механізм орієнтований на безпроцесорну обробку даних на основі read-write транзакцій за технологією in-memory комп’ютингу з суттєвою економією часу та енергії. Метрика обробки великих даних на таблиці істинності – це паралелізм, технологічна простота та лінійна обчислювальна складність. Платою за такі переваги є експоненційні витрати пам’яті зберігання явних структурованих даних. Результати. Запропоновано паралельні алгоритми in-memory комп’ютингу для економічних механізмів перетворення великих неструктурованих даних, як адрес, корисні структуровані дані. Запропоновано архітектуру in-memory computing із глобальним зворотним зв’язком та алгоритм матричної паралельної обробки великих даних, як адрес. Вона включає структуру матричного аналізу великих даних для визначення подібності між векторами, які надходять на входи матричного секвенсора. Векторний аналіз даних перетворюється на матричний комп’ютинг для обробки великих даних. Швидкодія паралельного алгоритму аналізу великих даних на матриці MDV дедуктивних векторів ставиться в лінійну залежність від числа бітів вхідних векторів або потужності універсуму примітивів. Розроблено метод ідентифікації патернів ключовими словами. Він характеризується використанням унітарно-кодованих компонент даних для синтезу таблиці істинності бізнес-процесу. Це дозволяє застосовувати read-write транзакції для паралельної обробки великих даних, як адрес. Висновки. Наукова новизна полягає у розробці наступних інноваційних рішень: 1) запропоновано нову векторноматричну технологію паралельної обробки великих даних, як адрес, що характеризується використанням read-write транзакцій на матричній пам’яті без використання процесорної логіки; 2) запропоновано архітектуру in-memory computing з глобальним зворотним зв’язком та алгоритм матричної паралельної обробки великих даних, як адрес; 3) запропоновано метод ідентифікації патернів ключовими словами, який характеризується використанням унітарно-кодованих компонентів даних для синтезу таблиці істинності бізнес-процесу, що дає можливість використовувати транзакцію read-write для паралельної обробки великих даних, як адрес. Практична значимість дослідження полягає в тому, що будь-яке завдання штучного інтелекту (подібність-відмінність, класифікація-кластеризація та розпізнавання, ідентифікація образів) можна технологічно просто та ефективно вирішувати за допомогою таблиці істинності (або її похідних) та унітарно кодованих великих даних. Перспективи дослідження пов’язані з імплементацією цієї технології моделювання цифрових пристроїв на ринку EDA. Додано в НРАТ 2026-02-26 Закрити