Программы для ЭВМ

Программа предназначена для автоматического определения оптимальной конфигурации исполняемых задач в зависимости от типа рабочего процесса. В эксперименте АТЛАС используются различные алгоритмы физического программного обеспечения. Данные алгоритмы реализованы в виде специальных исполняемых скриптов, написанных на языке Python, которые реализуют общий протокол обмена данных, передачи конфигурационных параметров и запуска в распределенной вычислительной среде. Представляемая программа для каждого поддерживаемого типа рабочего процесса, представляющего собой набор последовательных скриптов, формирует конфигурационный профайл для корректного выполнения в системе управления загрузкой АТЛАС. Данный профайл включает описание ЦПУ (разрядность, количество ядер), версию компилятора и программного обеспечения, приоритет, количество доступной задаче ОЗУ и количество попыток перезапуска задачи. Программа реализует алгоритм динамической корректировки конфигурации в зависимости от различных факторов, например, объема обрабатываемых данных. Python 2.7

Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт" (RU)

Программа предназначена для поиска информации о датасетах в базе данных по заданным параметрам, таким как: полное (или частичное) имя датасета; название проекта; год получения данных и т. д. Также программа позволяет подготавливать найденную информацию для загрузки в Virtuoso, онтологическое хранилище прототипа базы знаний научного эксперимента (Data Knowledge Base). Python 2.7

Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт" (RU)

Программа предназначена для навигации мобильного робота с использованием словесных естественно-языковых описаний маршрутных точек. Программа обеспечивает построение описываемых стандартными для естественного языка областей, примыкающих к объектам известной формы и координат, алгебраические операции между областями и генерацию точек этих областей по заданным критериям. Входные данные программа способна получать от семиотической системы управления робота. Программа совместима с фреймворком ROS для облегчения повторного использования кода. Тип ЭВМ: Персональный компьютер IBM PC; ОС: Linux. Python 2.7

Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт" (RU)

Программа предназначена для выполнения мобильным роботом разнообразных базовых двигательных операций, в том числе точных поворотов на заданный угол, точных линейных перемещений на указанную дистанцию, движений с заданной линейной или угловой постоянной скоростью, а также следования за указанным объектом - как подвижным, так и неподвижным. Поддерживается задание параметров команд как относительно робота, так и в глобальной системе координат. Все перемещения корректируются по данным энкодеров; для выполнения операций в глобальной системе координат необходима независимая внешняя система локализации. Поддерживается работа как с реальными мобильными платформами, так и с их программными моделями. Python 2.7

Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт" (RU)

Программа предназначена для вычисления энергий связи адатомов на поверхностях GaN (0001), AlN (0001) и подобных с использованием эмпирических потенциалов межатомного взаимодействия. Начальные конфигурации атомов при задании поверхностей GaN и AlN соответствуют различным положениям адатомов Al, Ga и N. Вычисление структур с минимальными энергиями производится на основе градиентных методов оптимизации для потенциалов Терсоффа и Стиллинджера-Вебера. Python 2.7 или выше

Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт" (RU)

Программа осуществляет: выборку и извлечение объектов анализа (вычислительные задания, представленные в виде набора выделенных параметров и метрик); проведение анализа временных параметров (оценка распределения и прогнозирование времени завершения вычислительных заданий); рассылку полученных результатов в соответствующие аналитические системы/службы. Работа с источниками данных осуществляется «коллектором»: извлечение данных из системы управления потоками заданий и загрузкой, которые вносят значительный вклад во время обработки анализируемых заданий (в качестве инструментов извлечения и обработки сырых данных для нормирования временных параметров используются утилиты Apache Sqoop и Pig соответственно). Анализ данных осуществляется «предиктором»: создание предиктивной модели и использование данной модели для генерации предсказаний времени выполнения выбранных заданий на основе методов машинного обучения (используется программная платформа распределенной обработки данных Apache Spark в среде распределенной файловой системы Hadoop Distributed File System и библиотека машинного обучения Spark.MLlib). Распределение полученных результатов осуществляется «дистрибьютером»: постобработка с использованием статистического анализа и рассылка выходных/результирующих данных соответствующим системам (используется API анализируемой и контролирующей систем). Конфигурирование программы позволяет определить рабочую выборку данных и соответствующие ключевые параметры/атрибуты, а также настроить параметры модели. Python 2.7, Pig Latin

Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт" (RU)

Программа предназначена для управления движением подводной лабораторной платформой. В нее входят модуль нижнего уровня управления платформы и модуль автоматической стабилизации положения платформы под водой. Программа реализует интерфейс между оператором и платформой, предоставляя данные с ее сенсоров и передавая команды на управление двигателями. Подводная лабораторная платформа предназначена только для научных и исследовательских целей. Тип ЭВМ: процессор Broadcom ВСМ2711; ОС: Linux. Python 2.7.18

Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт" (RU)

Программа предназначена для интеграции в платформу JupyterHub, производит обработку информации о пользовательском SSL-сертификате во время процедуры авторизации пользователей, а также проверку информации для авторизации пользователя с помощью внешнего LDAP сервиса. Выходными данными модуля является результат авторизации, а также значения конфигурируемых атрибутов пользователя, полученные из каталога LDAP. Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК. ОС: CentOS 7. Python 3

Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт" (RU)

Программный модуль включает в себя консольный интерфейс, который позволяет сделать расчет энергий двух протонов (2Не) с помощью Диаграмм Далица, при заданном положении детекторов заряженных частиц. Программа состоит из двух блоков. В первом проходит вычисление кинематики процесса 2 в 2 для определения энергии вылета системы 2Не при заданном угле. Во втором блоке происходит расчет энергий двух протонов с помощью Диаграмм Далица, при заданных углах регистрации. Данные выводятся в виде графика (Диаграмма Далица) и в виде таблицы в исполняемом файле. Python 3

Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт" (RU)

Программа для ЭВМ предназначена для начальной подготовки дифракционных изображений, получаемых в экспериментах по визуализации отдельных объектов (Single Particle Imaging, SPI). Подготовка состоит из двух этапов. На первом этапе производится автоматическая коррекция паразитного сигнала на дифракционных изображениях, который вызван рассеянием на деталях экспериментальной установки, а не на изучаемых объектах. Уровень паразитного сигнала определяется автоматически для каждого пикселя детектора на основе анализа дифракционных изображений. На втором этапе определяется положение центра лазерного луча относительно детектора. Такая информация необходима для дальнейшего анализа дифракционных картин. Представленный модуль позволяет определить наиболее вероятное положение лазерного луча для отдельной панели детектора с точностью до нескольких пикселей. При этом не требуется предварительная классификация дифракционных изображений. На вход подается набор дифракционных изображений в формате *.cxi. Программа оптимизирована для анализа данных, полученных в SPI экспериментах на Европейском ЛСЭ. Особенности типа реализующей ЭВМ: IBM compatible. Операционная система: CentOS. Python 3

Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт" (RU)