Программы для ЭВМ

Программа предназначена для пакетного создания полноатомных молекулярных моделей пептидов с заданными пользователем последовательностями, подготовки моделей к расчетам методом молекулярной динамики в силовых полях AMBER и CHARMM, а так же для анализа корреляций всех двугранных углов пептидов на протяжении траекторий моделирования. Программа может применяться в исследовательских организациях, лабораториях и высших учебных заведениях. Программа позволяет исследовать конформационное пространство пептидов любого состава с последующим корреляционным анализом подвижности атомов в аминокислотах. При помощи программы можно исследовать режимы фолдинга пептидов при разной заданной вязкости в различных моделях растворителя. Python, bash

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

Программа моделирует обучение спайковой нейронной сети под действием синаптической пластичности Spike-Timing-Dependent Plasticity (STDP). Для решения задачи классификации рукописных цифр из набора данных Optdigits или ММ ST. Сеть состоит из двух слоев нейронов, возбуждающего и тормозящего: каждый возбуждающий нейрон связан непластичными связями с одним тормозящим, а каждый тормозящий - со всеми возбуждающими нейронами, который возбуждает его самого. Пластичностью STDP обладают входные связи возбуждающих нейронов. Реализована возможность подавать на каждый нейрон своё подмножество компонентов входного вектора. Результат классификации: каждому возбуждающему нейрону сети ставится в соответствие класс, на который нейрон был наиболее активен во время подачи тренировочной выборки, и затем при подаче тестировочной выборки нейрон количеством своих спайков голосует за свой класс; нейрон голосует своими спайками за все классы одновременно, но с различными весами. Может проводиться перенормировка пластичных весов перед подачей на сеть каждого входного примера, чтобы сумма весов входных синапсов нейрона оставалась неизменной. Тип ЭВМ: IBM PC-совместю ПК; ОС: удовлетворяющая стандарту POSIX. Python, Bash

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

Программа предназначена для сбора данных и метаданных сенсоров из системы инфраструктурного мониторинга APC InfraStruXure Central. Результат работы программы используется проектом по анализу и корреляции данных инфраструктурного мониторинга и аварийных ситуаций, возникающих в ЦОД НИЦ «Курчатовский институт». Python, Bourne Shell, SQL

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

Программа реализует метод сверточной нейронной сети для классификации изображений, получаемых в экспериментах по когерентной рентгеновской дифракционной микроскопии (CXDI). В таких экспериментах собираются изображения от разных типов объектов в случайных ориентациях, и данная программа позволяет классифицировать их типу структуры на основе обучающего набора. Программа реализована на основе фреймворка keras и поддерживает расчет на графических процессорах. Параметры нейронной сети установлены на основе исследования классификации нескольких наборов экспериментальных данных, они обеспечивают высокую точность и полноту классификации при минимальной сложности сети и, следовательно, максимальной производительности при обучении и классификации. Основной формат входных данных — дифракционные изображения в формате *.пру и текстовый файл с заданной классификацией изображений обучающего набора. Python, CUDA

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

Программа используется для наблюдения за процессами передачи данных задач в экспериментах «ATLAS» и «LHCb» Большого адронного коллайдера (БАК), который позволяет по запросу получать статистические данные о передачах файлов в системе GRID. Однако, постоянное наблюдение за появлением ошибок в задачах требует средств автоматизации процесса. Использование данной программы позволяет получать данные с регулируемой периодичностью, создавать визуальные, текстовые и звуковые уведомления, логировать события, помечать рассмотренные проблемы, за счёт этого уменьшить время обнаружения сбоев в передачах файлов задач перечисленных экспериментов БАК, повысить наглядность представления данных и удобство работы оператора службы мониторинга и тем самым повысить качество работы GRID. Python, java-script

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

Программа представляет собой программный модуль, позволяющий собирать метаданные вычислительных задач в системе управления гетерогенных вычислительных ресурсов для дальнейшего анализа. Данный модуль получает доступ к различным системам управления задачами (в данном случае Deft, Jedi, ProdSys2), запрашивает метаданные вычислительных задач, производит их предварительную обработку и сохраняет в приватные файлы на распределенной файловой системе хранилища HDFS. Программный модуль включает в себя консольный интерфейс, который позволяет пользователю запускать процесс сбора данных с различными фильтрами. Такой подход позволяет получать метаданные вычислительных задач любого типа научного ПО, используемого в научном эксперименте, и унифицировать дальнейший процесс анализа этих данных с целью построения рекомендательных систем. Python, PIG

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

Программа предназначена для определения математическими методами показателей биодизельного топлива, основываясь на составе жирных кислот исходного сырья, установленного методом газовой хроматографии. Программа рассчитывает такие показатели, как: степень омыления, йодное число, центановое число, наивысшая теплота сгорания, кинематическая вязкость, плотность и пр. Python, Visio

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

Программа представляет собой платформу для анализа результатов экспериментов, а также моделирование работы алгоритмов выбора в гибридных интерфейсах глаз-мозг-компьютер. Реализованы методы синхронизации электроэнцефалограммы и данных о направлении взгляда пользователя, полученных в результате экспериментов по моделированию намеренного выбора подвижных объектов помощью взгляда, отслеживаемого специальным устройством (айтрекером). Разработка велась в программной среде RStudio на языке R. В пакет включены функции предобработки, фильтрации, визуализации и анализа результатов эксперимента. R

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

Программа представляет собой совокупность функций для обработки данных при взаимодействии оператора с группировкой мобильных роботов посредством регистрации движения взгляда. В программу включены функции считывания данных, препроцессинга, фильтрации и визуализации. Программа разрабатывалась в качестве платформы для проведения оффлайн тестирования алгоритма выбора в интерфейсе взаимодействия оператора с группировкой роботов. R

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

Пакет представляет собой набор программных скриптов для анализа экспериментальных данных, а также реализующих алгоритм линейной классификации с выбранными параметрами. Реализованы методы синхронизации данных разных информационных потоков в экспериментах по взаимодействию оператора посредством нейрокогнитивных интерфейсов с программной визуальной средой. Разработка велась в программной среде RStudio на языке R. В пакет включены функции предобработки, фильтрации и визуализации результатов эксперимента. Тип ЭВМ: Персональный компьютер IBM PC. ОС: Windows. R

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