ТЕСТИРОВАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
ARTIFICIAL INTELLIGENCE TESTING
Аннотация. Цель тестирования на основе искусственного интеллекта — выявить уязвимости, неточности в работе приложения за максимально короткий промежуток времени при минимальных трудозатратах.
Abstract. The purpose of testing on the basis of artificial intelligence is to identify vulnerabilities, inaccuracies in the application operation in the shortest period of time with minimal labor costs.
Ключевые слова: тестирование, искусственный интеллект, код, типы, виды, системы, автоматизированное тестирование, перспективы.
Keywords: testing, artificial intelligence, code, , types, systems, automated testing, prospects.
Введение
В настоящее время искусственный интеллект играет большую роль в жизни человека, поэтому необходимо его контролировать и проводить тестирования, которые помогут выявить наличие морали, эмоций, адекватности действий и способности мыслить разумно.
Искусственный интеллект — способность вычислительной машины моделировать процесс мышления за счет выполнения функций, которые обычно связывают с человеческим интеллектом. При этом в большинстве случаев заранее не известен алгоритм решения задачи [1].
Тестирование — это основной метод измерения качества, определения корректности и реальной надежности функционирования программ. Существуют виды тестирования искусственного интеллекта: мыслительные, эмоциональные, моральные, адекватные [2].
Мыслительные затрагивают технологии обучения искусственного интеллекта. Эмоциональные — технологию виртуального общения человека и машины [4]. Моральные — технологию принятия правильных решений в различных жизненных ситуациях [3]. Адекватные — технологию улучшения алгоритмов вопросно-ответной системы и распространения искусственного интеллекта во все сферы человеческой деятельности [5].
Заключение
Таким образом, перспективы мыслительного вида тестирования заключаются в раз витии мыслительных процессов у машины; эмоционального вида — в развитии у машин эмоционального фона, который позволит им находиться с людьми на одном уровне восприятия; морального вида — в развитии у машин правил нравственности, а также проявлении самой нравственности. Итогом станет создание единой системы, способной решать проблемы человечества.
Список литературы
1. Искусственный интеллект [Электронный ресурс] // URL: http://www.psychologos.ru/artic les/view/iskusstvennyy_intellekt. 2014, январь.
2. От теста Тьюринга к «Токио Тест» [Электронный ресурс] // URL: http://big think.com/endless-innovation/artificial-intelligence-from-turing-test-to-tokyo-test. 2017,
7 февраля.
3. О «машина Морали» [Электронный ресурс] // URL: http://moralmachine.mit.edu/hl/ru. 2017, 13 марта.
4. Социальный тест эмоций для искусственного интеллекта [Электронный ресурс] // URL: https://phys.org/news/2016-07-social-emotions-artificial-intelligence.html. 2016, 2 июля.
5. Учёные проверили искусственный интеллект на адекватность [Электронный ресурс] // URL: https://tproger.ru/news/test-for-ai-common-sense/. 2018, апрель.
Кадыров Ильяс Ринатович, Удмуртский государственный университет, магистрант, slasheeck@gmail.com
Научный руководитель — Копысов Сергей Петрович, Удмуртский федеральный исследовательский центр УрО РАН, профессор, д. ф.-м. н., s.kopysov@gmail.com
РАЗДЕЛЕНИЕ ТРИАНГУЛИРОВАННОЙ МНОГОСВЯЗНОЙ ОБЛАСТИ
НА ПОДОБЛАСТИ БЕЗ ВЕТВЛЕНИЯ ВНУТРЕННИХ ГРАНИЦ
PARTITONING OF A TRIANGULATED MULTIPLY CONNECTED DOMAIN
ON A SUBDOMAINS WITHOUT BRANCHING INNER BOUNDARIES
Аннотация. В данной работе рассматривается подход к разделению триагулированной многосвязной области на связные подобласти без ветвления внутренних границ. Предложен модифицированный алгоритм построения графа Риба для определения топологии триангулированной поверхности трехмерной области. На основе разделения графа Риба выполнятся формирование подобластей триангуляции без ветвления внутренних границ. Проведены численные эксперименты на топологически сложных областях, что доказало устойчивость и надёжность предложенного алгоритма. Проведена оценка вычислительных затрат работы алгоритма.
Abstract. In this paper we consider an approach to the separation of a triagulated multiply connected domain into connected subdomains without branching of inner boundaries. A modified algorithm for constructing the Reeb graph for determining the topology of the triangulated surface of a three-dimensional domain is proposed. On the basis of the division of the Reeb graph, formation of subregions of triangulation without branching of internal boundaries is performed. Numerical experiments were performed on topologically complex regions, which proved the stability and reliability of the proposed algorithm. The computational costs of the algorithm are calculated.
Ключевые слова: неструктурированная сетка, многосвязная область, определение топологии, граф Риба, разделение сетки без ветвления.
Keywords: unstructured mesh, multiply connected domain, shape description, Reeb graph, triangulation, mesh partitioning without branching.
В параллельных вычислениях, основанных на сеточной аппроксимации, декомпозиция неструктурированных сеток на подобласти без ветвления внутренних границ позволяет упростить коммуникации между вычислительными процессами, уменьшить число передач данных или управления и использовать полученное упорядочение в самих вычислениях. Традиционные методы определения топологических свойств трехмерных областей как непрерывной, так
и дискретной основываются на построении скелета областей или сегментации сеток. Методы построения криволинейного скелета многосвязной области можно разделить на две основные группы: объемные и геометрические, в зависимости от того, используется внутреннее представление или только поверхностное представление. Большинство существующих методов извлечения криволинейных скелетов сеток используют объемное дискретное представление, либо регулярно разделенное вокселизированное представление, либо дискретную функцию поля, определенную в трехмерном пространстве. Данные методы характеризуются возможными потерями некоторых элементов геометрии и численной неустойчивостью, связанной с переменным шагом сетки дискретной области. Геометрические методы работают непосредственно с трехмерной сеткой. Методы, основанные на сглаживаниях по Лапласу, обрабатывают геометрию сетки и решают систему уравнения Лапласа с различными весами для ограничения глобальной гладкости и сохранения объема. Один из известных геометрических подходов основывается на построении диаграмм Вороного [3] и некоторых других [4]. Другой подход связан
с восстановлением топологии поверхности и построением графа Риба — структурой, описывающей критические точки рассматриваемой поверхности [5]. Граф топологии, определяющий области ветвления, имеет очевидные преимущества во многих приложениях в различных областях, таких как описание формы, поверхностной параметризации, сегментации сетки, извлечения 3D-модели, деформирование и перестроение расчетных сеток и некоторых других.
Рис. . Граф Риба
Рис. . Разделение без ветвления
Построение декомпозиции сетки для многосвязной области производится после анализа особенностей её топологии. В данном подходе область представлена в виде поверхностной триангулированной сетки. Для описания топологии трехмерной области использовался граф Риба, который в отличие от других методов извлечения криволинейного скелета достаточно точно описывает особенности топологии. Рассмотрен и реализован алгоритм получения криволинейного скелета области на основе дискретных функций Морса и графа Риба. В реализации алгоритма для универсальности и независимости функции от топологии области была выбрана функция «уровня Морса». Она означает получение особенности топологии за счёт прохода функции параллельно одной из координатных осей и поиска критических точек. На основе дискретной функции Морса и ее критических точек определяется изменение топологии в области, что соответствует различным особенностям: отверстиям и ветвлениям области. Далее строится граф Риба путём соединения критических точек функции Морса. Граф топологии изображен на рис. 1, отверстия области характеризуются наличием на них критических и вспомогательных вершин графа. На его основе выполняется декомпозиция сетки на подобласти без ветвления. Пример декомпозиции изображен на рис. 2.
Численные эксперименты проведены на большом количестве многосвязных трехмерных областей, на которых алгоритмы показали высокую надёжность.
Вычислительные затраты алгоритма поиска критических точек и создания графа Риба триангулированной поверхности трехмерной области составляют  где K — общее число вершин и треугольников для сетки. Рост сложности на  алгоритма связан с исключением операции предварительного сглаживания области. Надёжность и устойчивость алгоритма достигается за счёт повышения точности при поиске критических точек области, что отрицательно сказывается на сложности алгоритма. Дополнительные затраты определяются алгоритмом формирования подобластей вида (0, 2), которые составляют  где L — общее число всех вершин, треугольников и тетраэдральных ячеек в сетке.
Список использованной литературы
1. Копысов С. П., Новиков А. К. Параллельные алгоритмы адаптивного перестроения и разделения неструктурированных сеток // Математическое моделирование. 2002. Т. 14. № 9. С. 91–96.
2. Новиков А. К., Копысов С. П., Пиминова Н. К. Послойное разделение конечно-элемент ных сеток для мультиядерных архитектур // Суперкомпьютерные дни в России: Труды междунарародной конференции. М.: Изд-во МГУ, 2016. С. 493–504.
3. Местецкий Л. М. Непрерывная морфология бинарных изображений: фигуры, скелеты, циркуляры. М.: Физматлит, 2009. 288 с.
4. Зимовнов А. В., Местецкий Л. М. Построение криволинейного скелета трехмерной модели по плоским проекциям // Вестник ТвГУ. Серия Прикладная математика. 2016. № 3. С. 67–83.
5. Иванов А. О., Тужилин А. А., Фоменко А. Т. Компьютерное моделирование кривых и поверхностей // Фундамент. и прикл. матем. 2009. Т. 15. № 5. C. 63–94.
6. Lupescu A. Note on an Algorithm for Computing the Reeb // Graph. Inter. J. of Geometry. 2017. Vol. 6. № 1. P. 89–94.
7. Korneev V., Langer U. Encyclopedia of Computational Mechanics. Domain Decomposition Methods and Preconditioning. Chichester, UK: John Wiley & Sons Ltd, 2004. Vol. 1. P. 617–647.
8. Hajij M., Dey T., Li Х. Segmenting a surface mesh into pants using Morse theory // Graphical Models. 2016. Vol. 88. P. 12–21.
Купцова Альбина Андреевна, Удмуртский государственный университет, магистрант, binnnnna@gmail.com
Научный руководитель — Тонков Леонид Евгеньевич, Удмуртский федеральный исследовательский центр УрО РАН, к. ф.-м. н., tnk@udman.ru
ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС ВИЗУАЛИЗАЦИИ ПОЛЁТА
ЛЕТАТЕЛЬНОГО АППАРАТА
SOFTWARE PACKAGE FOR VISUALIZATION OF AN AIRCRAFT FLIGHT
Аннотация. В данной работе рассматривается задача создания программного комплекса визуализации полета беспилотного летательного аппарата на основе решения системы обыкновенных дифференциальных уравнений динамики материальной точки в поле силы тяжести с учётом действующих аэродинамических сил и силы тяги. Решение данной системы уравнений связывается с программными инструментами визуализации окружающей среды и летательного аппарата, а также с высокоуровневым языком программирования и позволяют получить полноценный симулятор управления беспилотным летательным аппаратом.
Abstract. In this article, we consider the problem of creating a software complex for visualization of the flight of an unmanned aerial vehicle based on solving a system of ordinary differential equations of the dynamics of a material point in the field of gravity, taking into account the aerodynamic forces and thrust. The numerical solution of system of flight dynamic equations by the use of software tools for visualization of the environment and aircraft, as well as a high-level programming language allowed to create a full-fledged control simulator of an unmanned aerial vehicle.
Ключевые слова: динамика полета, система обыкновенных дифференциальных уравнений, беспилотный летательный аппарат, летающее крыло, математическая модель, программный комплекс.
Keywords: flight dynamics, a system of ordinary differential equations, an unmanned aerial vehicle, flying wing, a mathematical model, a software package.
Задача визуализации полета летательного аппарата имеет достаточно много непосредственных практических приложений, к которым можно отнести создание тренажеров для обучения и переподготовки пилотов, разработку и отладку систем автоматизации различных этапов полета, подготовку визуальных рекламно-демонстрационных материалов и многое другое.
Для описания движения летательного аппарата в трехмерном пространстве численно интегрируется система обыкновенных дифференциальных уравнений динамики материальной точки в поле силы тяжести с учетом действующих аэродинамических сил и силы тяги, определяемых по эмпирическим зависимостям [1, 2]. В модели беспилотного летательного аппарата учитываются полная аэродинамическая сила, сила тяжести и сила тяги двигателя [3]. Беспилотный летательный аппарат построен по аэродинамической схеме «летающее крыло», состоит из двух съемных консолей (крыльев) и фюзеляжа. Вес не превышает 30 кг, также учитывается масса полезной нагрузки до 5 кг. Для расчета параметров и визуализации полета учитываются скорость и направление ветра, высота, атмосферные условия, температура окружающей среды. Модель опирается на некоторые допущения, такие как отсутствие турбулентности, электромагнитных помех и помех в виде птиц.
Решение задачи визуализации окружения, а именно формирование изображения рельефа подстилающей поверхности и различных объектов на ней с учетом положения солнца относительно наблюдателя, свойств атмосферы и заданных атмосферных явлений, осуществлено при помощи средств межплатформенной среды, применяемой, в частности, при разработке компьютерных игр — Unity 3D. Данный инструмент обладает большим набором встроенных физических формул и расчётов, что позволяет упростить разработку программного комплекса в целом. Также для Unity 3D создано множество дополнительных встраиваемых компонентов, позволяющих моделировать погодные условия, отрисовывать настраиваемый пользовательский интерфейс и многое другое. Данный программный продукт распространяется для пользователей, не занимающихся коммерческой реализацией продуктов, бесплатно. Разработанная система является кроссплатформенной, то есть конечная сборка может быть осуществлена для различных операционных систем, в том числе мобильных.
Программная реализация вычислительных алгоритмов выполнена на языке высокого уровня С# с использованием среды разработки Microsoft Visual Studio [4]. Основной код программы описывается в среде разработки, а компиляция происходит на базе Unity 3D. Отладка кода осуществляется средствами Visual Studio.
Геометрические модели, необходимые для формирования сцены, созданы при помощи полнофункциональной профессиональной программной системы для создания и редактирования трёхмерной графики и анимации — Autodesk 3ds Max [5]. 3ds Max обладает обширными средствами для создания разнообразных по форме и сложности трёхмерных компьютерных моделей, реальных или фантастических объектов окружающего мира, с использованием разнообразных механизмов и техник. Помимо самих моделей необходимо создать внешний вид для локаций, экранной формы, беспилотного летательного аппарата. Для этих целей используется многофункциональный графический редактор Adobe Photoshop.
Разработанный программный комплекс визуализации полета летательного аппарата позволяет конечному пользователю управлять воздушным судном, задавать траекторию полета и цель, изменять условия окружающей среды, задавать специфические состояния для судна, такие как удержание высоты, удержание высоты в заданной фигуре. Несомненно, данный программный комплекс имеет место для дальнейшего развития: расширение функциональной части, добавление новых условий полёта, улучшение качества отображаемого контента. Продукт может быть расширен до полноценного тренажера по управлению беспилотными летательными аппаратами.
Список использованной литературы
Бахвалов Н. С. Численные методы: учебное пособие для физ.-мат. специальностей ву зов / Н. С. Бахвалов, Н. П. Жидков, Г. М. Кобельков; Моск. гос. ун-т им. М. В. Ломоно сова. М.: Бином. Лаборатория знаний, 2006. 636 с.
Волков Е. А. Численные методы: учебное пособие / Е. А. Волков. СПб.: Лань, 2007. 248 с.
Никитин Г. А., Баканов Е. А. Основы авиации: Учебник для вузов гражданской авиа ции. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Транспорт, 1984. 261 с.
Рихтер Дж. CLR via C#. Программирование на платформе Microsoft .NET Framework 2.0 на языке C#. Мастер-класс / Пер. с англ. 2-е изд., исправ. М.: Издательство «Русская Редакция»; СПб.: Питер, 2008. 656 стр.
Аббасов И. Б. Двухмерное и трехмерное моделирование в 3DS Max. ДМК Пресс, 2012. 176 с.
Летов А. М. Динамика полета. М.: Наука, 1969.
Abbasi Mohsin Manshad, Удмуртский государственный университет, аспирант, mohsinmanshad@gmail.com
Научный руководитель — Бельтюков Анатолий Петрович, Удмуртский государственный университет, профессор, д. ф.-м. н.
|
