Российская академия наук
АКАДЕМИИ НАУК
РОССИЙСКОЙ
ДОКЛАДЫ
ПРОЦЕССЫ УПРАВЛЕНИЯ
МАТЕМАТИКА,
ИНФОРМАТИКА,
Том 520 № 2 2024
Основан в 1933 г.
Журнал издается под руководством
Президиума РАН
Выходит 6 раз в год
ISSN 2686-9543
Редакционный совет
Г.Я. Красников (председатель), В.Я. Панченко, С.Н. Калмыков,
Н.С. Бортников, А.Г. Габибов, В.В. Козлов, О.В. Руденко
Специальный выпуск: технологии искусственного интеллекта
и машинного обучения
Главный редактор
А.Л. Семенов
В.П. Платонов (А.А. Галяев (заместитель главного редактора),
Редакционная коллегия
С.Н. Васильев, С.С. Гончаров, И.А. Каляев, В.В. Козлов,
А.Б. Куржанский, И.А. Соколов, И.А. Тайманов,
Д.В. Трещев, Б.Н. Четверушкин
Ответственный секретарь Ю.В. Чехович
Заведующая редакцией Т.А. Оловянникова
Адрес редакции: 119991, Москва, Ленинский проспект, д. 14
E-mail: doklady_mathematics@mail.ru
Москва
ФГБУ «Издательство «Наука»
Оригинал-макет подготовлен ООО «ИКЦ «АКАДЕМКНИГА»
© Российская академия наук, 2024
© Редколлегия журнала
Математика, инф “Доклады Российской академии наук.
управления” (составитель), 2024
орматика, процессы
заместитель главного редактора), В.А. Васильев,
Стр.2
СОДЕРЖАНИЕ
Том 520, номер 2, 2024
ТЕХНОЛОГИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
СПЕЦИАЛЬНЫЙ ВЫПУСК:
Вступительное слово команды AI Journey
Цифровой мир. Математика. Образование
А. Л. Семенов
Поиск оптимальной архитектуры физически-информированных нейронных сетей
с помощью алгоритма дифференциальной эволюции
Ф. А. Бузаев, Д. С. Ефременко, И. А. Чупров, Я. Н. Хассан, Е. Н. Казаков, Ц. Гао
Решение многомодового нелинейного уравнения Шрёдингера
с помощью физико-информированных нейронных сетей
И. А. Чупров, Ц. Гао, Д. С. Ефременко, Ф. А. Бузаев, В. В. Земляков
Проблема машинного поиска математического выражения
А. И. Дивеев, Е. А. Софронова
Нейросетевые классификаторы изображений, информированные факторными анализаторами
А. М. Достовалова, А. К. Горшенин
с испоОбнаружение железнодорожной инфраструктуры на основе YOLOv8
В. А. Федоров
льзованием нейронного процессора
49
Раскрытие Гессиана: ключ к плавной сходимости поверхности функции потерь
Н. С. Киселев, А. В. Грабовой
Эмпирический метод расчета размера выборки для тестирования алгоритмов
искусственного интеллекта
М. Р. Коденко, Т. М. Бобровская, Р. В. Решетников, К. М. Арзамасов,
А. В. Владзимирский, О. В. Омелянская, Ю. А. Васильев
Генерация интерпретируемых траекторий и данных для анализа выживаемости
А. В. Константинов, С. Р. Кирпиченко, Л. В. Уткин
Применение метаэвристических алгоритмов для оптимизации размещения реклоузеров
в системе электроснабжения с объектами распределенной генерации
Н. Н. Сергеев, П. В. Матренин
Предсказание промышленных кибератак с использованием нормализующих потоков
В. П. Степашкина, М. И. Гущин
Стратифицированные статистические модели в анализе надежности оборудования
Ю. А. Васильев, И. О. Филимонова, М. И. Петровский, И. В. Машечкин
Обзор мультимодальных сред для обучения с подкреплением
З. А. Воловикова, М. А. Кузнецова, А. А. Скрынник, А. И. Панов
Построение мультимодальных 3D-карт для интеллектуальных роботов
с применением нейросетевых методов
Д. А. Юдин
131
98
107
116
124
71
85
57
19
30
41
11
3
4
Стр.3
с помощью ансУниверсальные представления данных каротажа скважин
амблирования моделей самообучения
В. А. Жолобов, Е. Д. Романенкова, С. А. Егоров, Н. А. Геворгян, А. А. Зайцев
генерРусско-ориентированная культурная адаптация набора данных для специализированной
ации изображений по текстовым описаниям
В. А. Васильев, В. С. Архипкин, Ю. Д. Агафонова, Т. В. Никулина, Э. О. Миронова,
А. А. Шичанина, Н. А. Герасименко, М. А. Шойтов, Д. В. Димитров
Построение расписаний в гетерогенных системах с использованием адаптивной
нейронной гиперэвристики
А. Аллахвердян, А. Жадан, И. Кондратов, О. Петросян, А. Романовский, В. Харин, И. Ли
SwiftDepth++: эффективная и легковесная модель для точной оценки глубины
Я. Дайюб, И. А. Макаров
О модификациях функции потерь для каузального физически-обусловленного обучения
нейронных сетей
В. А. Еськин, Д. В. Давыдов, Е. Д. Егорова, А. О. Мальханов, М. А. Ахуков, М. Е. Сморкалов
SciRus: легкий и мощный мультиязычный энкодер для научных текстов
Н. А. Герасименко, А. С. Ватолин, А. О. Янина, К. В. Воронцов
Stack More LLM’s: эффективное обнаружение машинно-сгенерированных текстов
с помощью аппроксимации значений перплексии
Г. М. Грицай, И. А. Хабутдинов, А. В. Грабовой
Классификация типа кровообращения с помощью нейронных сетей
И. Кружилов, Е. Икрянников, А. Шадрин, Р. Утегенов, Г. Зубкова, И. Бессонов
Среды для тестирования методов автоматической генерации расписания обучения:
краткий обзор
М. И. Нестерова, А. А. Скрынник, А. И. Панов
MDS-ViTNet: улучшение предсказания карты внимания при слежении за взглядом
с помощью модели визуального трансформера
И. Полежаев, И. Гончаренко, Н. Юрина
Эмпирическое исследование четырех методов кластеризации
с четырьмя метриками расстояния и одним простым правилом интерпретации
Т. А. Алвандян, С. Шалилех
научных текстов на рRuSciBench: открытый бенчмарк для оценки семантических векторных представлений
А. С. Ватолин, Н. А. Герасименко, А. О. Янина, К. В. Воронцов
усском и английском языках
284
Алгоритм нулевого порядка для решения задач децентрализованной оптимизации
А. С. Веприков, Е. Д. Петров, Г. В. Евсеев, А. Н. Безносиков
Классификация рукописных китайских иероглифов с использованием глубокого обучения
Б. Крюк, Ф. Крюк
Внедрение бэкдоров в последовательности событий при помощи атак отравления
А. Ермилова, Е. Ковтун, Д. Берестнев, А. Зайцев
сДеформации на основе неявных нейронных представлений генеративных
остязательных нейросетей для редактирования изображений
С. Игнатьев, В. Г. Егиазарян, Р. Рахимов, Е. Бурнаев
Переосмысление задачи классификации графов при наличии изоморфизма
С. Иванов, С. Свиридов, Е. Бурнаев
337
352
295
313
325
267
260
251
228
238
193
216
169
182
154
141
Стр.4