Ученые СКФУ предложили, как повысить надежность на маломощных устройствах, используя меньшее количество ресурсов. Они разработали механизм, позволяющий за счет свойств нейронной сети обнаруживать и исправлять больше ошибок при обработке данных.
Обеспечить надежность 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 надежности, но предлагаемые ранее механизмы имеют ряд ограничений по количеству обнаруженных и исправляемых ошибок. Ученые СКФУ значительно расширили эти границы за счет 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 ученые, ошибка, возникшая на втором уровне СОК, влияет на результаты на первом уровне. За счет возвращения ошибки назад производится перерасчет. Из множества возможных вариантов решения выбирается то, которое содержит наименьшее количество ошибок.
Подход математиков СКФУ позволяет повысить не только надежность, но и скорость обработки данных в 2,5 раза. Ученые показали его эффективность применительно к мультиоблачным хранилищам. Облака все чаще используются для хранения данных, но существуют риски нарушения целостности и доступности информации, связанные с ее потерей из-за технических сбоев и других причин. Помимо повышения надежности 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 учеными 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
