КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ
Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.
ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ
Номер проекта 21-71-30003
НазваниеРазработка и реализация принципов суперкомпьютерного кодизайна для развития сквозных цифровых технологий и создания высокопроизводительных вычислительных платформ для предсказательного моделирования и применения искусственного интеллекта: от микромира, до живых организмов и Земной системы
Руководитель Швядас Витаутас-Юозапас Каятоно, Доктор химических наук
Организация финансирования, регион Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Московский государственный университет имени M.В.Ломоносова» , г Москва
Конкурс №53 - Конкурс 2021 года по мероприятию «Проведение исследований научными лабораториями мирового уровня в рамках реализации приоритетов научно-технологического развития Российской Федерации» Президентской программы исследовательских проектов, реализуемых ведущими учеными, в том числе молодыми учеными
Область знания, основной код классификатора 01 - Математика, информатика и науки о системах; 01-205 - Математические модели в науках о живом
Ключевые слова суперкомпьютер, кодизайн, сквозные цифровые технологии, сверхвысокопроизводительная платформа, предсказательное моделирование,искусственный интеллект, микромир, живые системы, Земная система
Код ГРНТИ50.07.05
ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ
Аннотация
Представленный комплексный проект включает в себя создание, обоснование и применение новых высокопроизводительных алгоритмов решения важных прикладных задач естествен-ного и гуманитарного характера в физике элементарных частиц, задачах искусственного ин-теллекта и автоматической обработки текстов, разработке моделей Земной системы, биоин-форматике, а также разработку архитектуры и принципов построения сверхвысокопроизво-дительной платформы для эффективной поддержки приложений предсказательного модели-рования и искусственного интеллекта, требующих интенсивных вычислений и/или работу с большими объемами данных.
Модели, методы и средства высокопроизводительных вычислений.
В рамках проекта будет создана уникальная система оценок, позволяющих проводить срав-нительный анализ и расставлять приоритеты при изучении производительности суперком-пьютерных приложений и систем. После этого будут разработаны методы и средства опера-тивного информирования пользователей, администраторов и руководства суперкомпьютеров о качестве выполнения отдельных приложений и вычислительной системы в целом, выводы о котором будут получены с помощью разработанной системы оценок.
Физика элементарных частиц.
В современной физике элементарных частиц «Стандартная Модель» достаточно хорошо описывает, по крайней мере, сильное, слабое и электромагнитное взаимодействия. Поскольку она основана на квантовой теории поля, а в четырёхмерном пространстве-времени до сих пор не удаётся решать квантовополевые модели точно, теория возмущений остаётся наиболее последовательным подходом в физике элементарных частиц. Предполагается усовершенствовать алгоритмы и соответствующие компьютерные программы, требуемые для проведения вычислений в данной области, адаптировать их для работы с использованием сверхвысокопроизводительных платформ и применить для решения конкретных задач.
Искусственный интеллект и автоматическая обработка текстов.
В СМИ, сети Интернет, социальных сетях публикуется огромное количество мнений, анализ которых может дать представление о проблемах и вопросах, обсуждаемых с наиболее диаметральных позиций, изучить настроения общества. Анализ больших текстовых данных с использованием методов искусственного интеллекта для выделения значимых факторов и их взаимосвязей в сочетании с традиционными методами социологии, такими как социологические опросы, может дать более детальную картину происходящих в обществе процессов.
Задачей исследования является формирование карты дискуссионных вопросов с выявлением антагонистических и поддерживающих отношений между обсуждаемыми субъектами, объектами, явлениями и процессами, основных позиций по данным вопросам, что позволит быстрее выявлять возникающие проблемные точки и конфликты в российском обществе, исследовать модели предсказательного моделирования социальной устойчивости общества.
Новизна исследования состоит в применении комплексного подхода к анализу больших текстовых данных, включая большие лингвистические ресурсы (словари оценочной лексики, онтологии), предобученные модели и методы классификации на основе нейронных сетей, методы логического вывода, и методы анализа связного текста. Прежде всего путем внедрения знаний о глобальных взаимосвязях окружающего мира, описанных в больших лингвистических ресурсах, в большие предобученные языковые модели.
Суперкомпьютерный кодизайн для моделей Земной системы.
Процессы, происходящие в деятельном слое суши и пограничном слое атмосферы, представляют ключевые звенья циклов энергии, воды, углерода и биогенных элементов в Земной системе. Явное численное моделирование многомасштабных и комплексных физических процессов в этих слоях требуется как в частных прикладных задачах, так и для совершенствования систем предсказательного моделирования погоды и климата. Это, в свою очередь, подразумевает развитие математических методов и алгоритмов и использование принципов суперкомпьютерного кодизайна. В проекте будет проведено усовершенствование вихреразрешающей модели пограничного слоя атмосферы и схемы деятельного слоя суши в части воспроизведения процессов, связанных с переносом и преобразованием влаги. Часть математических подходов при этом будет применено впервые в мире. Одной из основных задач является также реализация упомянутых моделей на высокопроизводительных платформах с использованием общей, распределённой памяти и графических ускорителей.
Биоинформатика и моделирование живых систем.
Выполнение проекта сделает возможным использование компьютерных методов в медицине и фармацевтике на качественно новом уровне. Будет создана единая база ключевых белков/ферментов человека и перечень мутаций, связанных с патологическими состояниями организма, что даст возможность проводить автоматизированную оценку функциональной значимости структурных вариаций в геноме пациента. Будет разработана не имеющая мировых аналогов технология компьютерного дизайна прототипов лекарственных средств, предсказания их возможных побочных действий, что позволит исключить ряд длительных и трудоемких стадий предварительного экспериментального скрининга и существенно ускорить процесс создания селективных лекарственных препаратов.
ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ
Публикации
1.
Евтеев С.А.; Нилов Д.К.; Поленова А.; Швядас В.К.
Bifunctional Inhibitors of Influenza Virus Neuraminidase: Molecular Design of a Sulfonamide Linker
International Journal of Molecular Sciences, 22, 13112 (год публикации - 2021)
10.3390/ijms222313112
2.
Ли Р.Н., фон Мантойффель А., Шабингер Р.М., Смирнов А.В., Смирнов В.А., Штайнхаузер М.
Fermionic corrections to quark and gluon form factors in four-loop QCD
Physical Review D, 104, № 7, с. 074008 (год публикации - 2021)
10.1103/PhysRevD.104.074008
3.
Дюр К., Смирнов В.А., Танкреди Л.
Analytic results for two-loop planar master integrals for Bhabha scattering
Journal of High Energy Physics, № 9, с.120 (год публикации - 2021)
10.1007/JHEP09(2021)120
4.
Никулин М.В., Швядас В.К,
Prospects of Using Biocatalysis for the Synthesis and Modification of Polymers
Molecules, 26(9), 2750 (год публикации - 2021)
10.3390/molecules26092750
5.
Цанко Д.Д.. Кардош А., Пападопулос Ц.Г., Смирнов А.В., Сирракос Н., Уивер Ц.
Progress on Feynman Integrals for 2→ 3 scattering at NNLO
Journal of Physics: Conference Series, Vol. 2105, No. 1, p. 012009 (год публикации - 2021)
10.1088/1742-6596/2105/1/012009
6.
Смирнов В.А.
Expansion by Regions: An Overview. Anti-Differentiation and the Calculation of Feynman Amplitudes.
Anti-Differentiation and the Calculation of Feynman Amplitudes. Texts & Monographs in Symbolic Computation, с. 487-499 (год публикации - 2021)
10.1007/978-3-030-80219-6_18
7.
Лукашевич Н.В., Тихомиров М.М., Пархоменко Е.А.
Using Embedding-Based Similarities to Improve Lexical Resources
Lobachevskii Journal of Mathematics, том 42, № 7, с. 1532-1546 (год публикации - 2021)
10.1134/s1995080221070167
8.
Ткаченко Е.В., Дебольский А.В., Мортиков Е.В.
Intercomparison of Subgrid Scale Models in Large-Eddy Simulation of Sunset Atmospheric Boundary Layer Turbulence: Computational Aspects
Lobachevskii Journal of Mathematics, том 42, № 7, с. 1580-1595 (год публикации - 2021)
10.1134/S1995080221070234
9. Шайхисламов Д.И., Воеводин В.В. Analysis of Software Package Usage Based on Methods for Identifying Similar HPC Applications Communications in Computer and Information Science, том 1510 (год публикации - 2021)
10. Воеводин В.В., Жуматий С.А. Universal Assessment System for Analyzing the Quality of Supercomputer Resources Usage Communications in Computer and Information Science, том 1510 (год публикации - 2021)
11. Дебольский А.В., Мортиков Е.В., Степаненко В.М. Масштабируемость и аспекты реализации численных моделей турбулентности и лагранжевого переноса частиц Cборник материалов Международной молодежной школы и конференции по вычислительно-информационным технологиям для наук об окружающей среде CITES '2021, с. 39-42 (год публикации - 2021)
12. Мортиков Е.В., Дебольский А.В. Direct numerical simulation of stratified turbulent flows and passive tracer transport on HPC systems: comparison of CPU architectures Supercomputing Frontiers and Innovations (год публикации - 2021)
Публикации
1.
Копылов К., Кирилин Е., Швядас В.
Interaction of FAD and NADH cofactors in 2-hydroxybiphenyl-3-monooxygenase catalysis: molecular modeling
Biochemical and Biophysical Research Communications, 639, 77-83 (год публикации - 2023)
10.1016/j.bbrc.2022.11.066
2.
Нилов Д.К., Шмидтке М., Макаров В.А., Швядас В.К.
Search for ligands complementary to the 430-cavity of influenza virus neuraminidase by virtual screening
Supercomputing Frontiers and Innovations, 9(2), 79-83 (год публикации - 2022)
10.14529/jsfi220207
3.
Балдин С.М., Щеголев В.О., Швядас В.К.
Computational Alchemy Using Accelerated GPU Calculations: Fine Structural Tuning Inhibitors of L,D-transpeptidase 2 from Mycobacterium tuberculosis
Supercomputing Frontiers and Innovations, 9(3), 72-86 (год публикации - 2022)
10.14529/jsfi220305
4.
Лее Р.Н., фон Мантойффель А., Шабингер Р.М., Смирнов А.В., Смирнов В.А., Штайнхаузер М.
The four-loop N=4 SYM Sudakov form factor
Journal of High Energy Physics, 2022, № 1, 91 (год публикации - 2022)
10.1007/JHEP01(2022)091
5.
Горячук И.О., Катаев А.Л., Молокоедов В.С.
The MS-scheme α5sαs5 QCD contributions to the Adler function and Bjorken polarized sum rule in the Crewther-type two-fold {β}-expanded representation
Journal of High Energy Physics, 05, 2022, 28 (год публикации - 2022)
10.1007/jhep05(2022)028
6.
Катаев А.Л., Молокоедов В.С.
Notes on Interplay between the QCD and EW Perturbative Corrections to the Pole-Running-to-Top-Quark Mass Ratio
JETP Letters, 115 № 12, 704-712 (год публикации - 2022)
10.1134/S0021364022600902
7. Воеводин В., Стефанов К., Жуматий С. Overhead Analysis for Performance Monitoring Counters Multiplexing Lecture Notes in Computer Science (год публикации - 2022)
8.
Чернышев Д., Добров В.
ClusterVote: Automatic Summarization Dataset Construction with Document Clusters
Lecture Notes in Computer Science, 13721, 99–113 (год публикации - 2022)
10.1007/978-3-031-20980-2_10
9.
Чернышев Д., Добров В.
Improving Neural Abstractive Summarization with Reliable Sentence Sampling
Communications in Computer and Information Science, 1620, 246–261 (год публикации - 2022)
10.1007/978-3-031-12285-9_16
10.
Калабихина И.Е., Лукашевич Н. В., Банин Е.П., Алибаева К. В., Ребрей С.М.
Автоматическое извлечение мнений пользователей социальных сетей по вопросам репродуктивного поведения
Программные системы: теория и приложения, 12(4), 33-63 (год публикации - 2021)
10.25209/2079-3316-2021-12-4-33-63
11.
Алибаева К., Лукашевич Н.
Analyzing COVID-related Stance and Arguments using BERT-based Natural Language Inference
Komp'juternaja Lingvistika i Intellektual'nye Tehnologii, 21, 8-17 (год публикации - 2022)
10.28995/2075-7182-2022-21-8-17
12.
Кирилин Е., Фетисов Т., Моисеева Н., Лесовая Е., Лалетина Л., Махмудова Л., Маникайло А., Фомина Л., Буров Д., Бохян Б., Зиновьева В., Вилкова А., Мехеда Л., Козлов Н., Щербаков А., Белицкий Г., Швядас В., Кирсанов К., Якубовская М.
Soft Tissue Sarcoma Study: Association of Genetic Alterations in the Apoptosis Pathways with Chemoresistance to Doxorubicin
Cancers, 14 № 7, 1796 (год публикации - 2022)
10.3390/cancers14071796
13.
Воеводин В., Шайхисламов Д., Никитенко Д.
How to assess the quality of supercomputer resource usage // Supercomputing Frontiers and Innovations
Supercomputing Frontiers and Innovations, 9(3), 4–18. (год публикации - 2022)
10.14529/jsfi220301
14. Шайхисламов Д., Воеводин В. Smart clustering of HPC applications using similar job detection methods Lecture Notes in Computer Science (год публикации - 2023)
15.
Димов И., Добров В.
Methods for Automatic Argumentation Structure Prediction
Communications in Computer and Information Science, 1620, 223–233 (год публикации - 2022)
10.1007/978-3-031-12285-9_14
Публикации
1.
Кашин Д., Воеводин В.
Verifying the Correctness of HPC Performance Monitoring Data
Parallel Processing and Applied Mathematics, серия Lecture Notes in Computer Science, том 14098, с. 197-208 (год публикации - 2023)
10.1007/978-3-031-41673-6_15
2.
Шайхисламов Д., Воеводин.В.
Smart Clustering of HPC Applications Using Similar Job Detection Methods
Parallel Processing and Applied Mathematics, серия Lecture Notes in Computer Science, том 13826, с. 209-221 (год публикации - 2023)
10.1007/978-3-031-30442-2_16
3.
Морозова И.А., Гуранда Д.Ф., Панин Н.В., Швядас В.К.
Specificity of Penicillin Acylases in Deprotection of N-Benzyloxycarbonyl Derivatives of Amino Acids
Acta Naturae, № 1, том 15, с. 69-73 (год публикации - 2023)
10.32607/actanaturae.13703
4.
Панин Н.В., Гуранда Д.Ф., Шаповалова И.В., Швядас В.К.
Penicillin Acylase: A Retrospective Study of the Kinetics and Thermodynamics of Practically Significant Reactions
Moscow University Chemistry Bulletin, № 4, том 78, с. 187-200 (год публикации - 2023)
10.3103/s0027131423040041
5.
Мокров К.С., Смирнов А.В., Зенг М.
Rational Function Simplification for Integration-by-Parts Reduction and Beyond Mokrov
Вычислительные методы и программирование, том 24, с. 352-367. (год публикации - 2023)
10.26089/NumMet.v24r425
6.
Катаев А.Л., Молокоедов В.С.
Representation of the RG-Invariant Quantities in Perturbative QCD through Powers of the Conformal Anomaly
Physics of Particles and Nuclei, № 5, том 54, с. 931-941 (год публикации - 2023)
10.1134/s1063779623050106
7.
Белицкий А.В., Смирнов А.В., Яковлев Р.В.
Balancing act: Multivariate rational reconstruction for IBP
Nuclear Physics B, том 993, 116253 (год публикации - 2023)
10.1016/j.nuclphysb.2023.116253
8.
Белицкий А.В., Смирнов А.В., Смирнов В.А.
MB tools reloaded
Nuclear Physics B, том 986, с. 116067 (год публикации - 2023)
10.1016/j.nuclphysb.2022.116067
9.
Дебольский А.В., Мортиков Е.В., Глазунов А.В., Люпкес К.
Evaluation of Surface Layer Stability Functions and Their Extension to First Order Turbulent Closures for Weakly and Strongly Stratified Stable Boundary Layer
Boundary-Layer Meteorology, том 187, с. 73–93 (год публикации - 2023)
10.1007/s10546-023-00784-3
10.
Гащук Е.М., Ежкова А.А., Оноприенко В.А., Дебольский А.В., Мортиков Е.В.
Passive Tracer Transport in Ocean Modeling: Implementation on GPUs, Efficiency and Optimizations
Lobachevskii Journal of Mathematics, № 8, том 44, с. 3040-3058 (год публикации - 2023)
10.1134/S1995080223080152
11.
Белицкий А.В., Боркб Л.В., Смирнов В.А.
Off-shell form factor in N =4 sYM at three loops
Journal of High Energy Physics, № 11, с. 111 (год публикации - 2023)
10.1007/JHEP11(2023)111
12.
Лее Р.Н., фон Мантойффель А., Шабингер Р.М., Смирнов А.В., Смирнов В.А., Стейнхаузер М.
Master Integrals for Four-Loop Massless Form Factors
European Physical Journal C, № 11, том 83, с. 1041 (год публикации - 2023)
10.1140/epjc/s10052-023-12179-2
13.
Катаев А.Л., Молокоедов В.С.
Decomposed photon anomalous dimension in QCD and the {beta}-expanded representations for the Adler function
Журнал Physical Review D, № 9, том 108, с. 096027 (год публикации - 2023)
10.1103/physrevd.108.096027
14.
Катаев А.Л., Молокоедов В.С.
A generalized Crewther relation and the V scheme: analytic results in fourth-order perturbative QCD and QED
Theoretical and Mathematical Physics, № 1, том 217, с. 1459-1486 (год публикации - 2023)
10.1134/s0040577923100045
15.
Чернышев Д.И., Добров Б.В.
The Method of Automatic Construction of Training Collections for the Task of Abstractive Summarization of News Articles
Pattern Recognition and Image Analysis: Advances in Mathematical Theory and Applications, № 3, том 33, с. 255-267 (год публикации - 2023)
10.1134/S1054661823030070
16.
Калабихина И., Зубова Е., Лукашевич Н., Колотуша А., Казбекова З., Банин Е., Клименко Г.
Identifying Reproductive Behavior Arguments in Social Media Content Users’ Opinions through Natural Language Processing Techniques
Population and Economics, № 2, том 7, с. 40-59 (год публикации - 2023)
10.3897/popecon.7.e97064
17.
Рожков И.С., Лукашевич Н.В.
Machine Reading Comprehension Model in Domain-Transfer Task
Lobachevskii Journal of Mathematics, № 8, том 44, с. 3160-3168 (год публикации - 2023)
10.1134/S1995080223080504
18. Голубев А.А., Русначенко Н.Л., Лукашевич Н.В. RuSentNE-2023: Evaluating Entity-Oriented Sentiment Analysis on Russian News Texts Computational Linguistics and Intellectual Technologies, вып.22, с. 130-141 (год публикации - 2023)
19. Шайхисламов Д.И. , Воеводин В.В. Применение методов интеллектуального анализа данных для изучения свойств суперкомпьютерных приложений Информационные и математические технологии в науке и управлении (год публикации - 2024)
20. Суязова В.И., Дебольский А.В., Мортиков Е.В. Исследование характеристик приземного слоя при наличии взвешенных снежных частиц с помощью данных наблюдений и вихреразрешающего моделирования Известия РАН. Физика атмосферы и океана (год публикации - 2024)
21.
Воеводин В.В., Дебольский А.В., Мортиков Е.В.
Facilitating the Process of Performance Analysis of HPC Applications
Lobachevskii Journal of Mathematics, № 8, том 44, с. 3177-3189 (год публикации - 2023)
10.1134/S1995080223080589
22.
Тихомиров М.М., Лукашевич Н.В.
Generation of Interpreted Vector Representations of Words Based on Supersenses
Pattern Recognition and Image Analysis: Advances in Mathematical Theory and Applications, № 3, том 33, с. 517-524 (год публикации - 2023)
10.1134/s1054661823030446
Аннотация результатов, полученных в 2024 году
По направлению «Модели, методы и средства высокопроизводительных вычислений»
Создана платформа SCAS для анализа и сравнения качества использования суперкомпьютерных ресурсов, оценки эффективности работы приложений и представляющая систему для вычисления оценок качества использования ресурсов, методы для предсказания значений оценок, методы информирования пользователей и администраторов о качестве выполнения суперкомпьютерных приложений и систем, web-сервис для получения доступа к результатам SCAS. К платформе представлен доступ пользователям и администраторам суперкомпьютера петафлопсного уровня Ломоносов-2. Осуществлен перенос полученного решения на две высокопроизводительные системы из списка Топ50 суперкомпьютеров РФ, состоящий из сбора требуемых входных данных, развертывания SCAS, наладки импорта данных и апробации на практике. Проведен анализ статистики 2024 г. по качеству работы суперкомпьютера Ломоносов-2. Составлен список рекомендаций для повышения эффективности работы суперкомпьютеров. Выполнен анализ эффективности использования вычислительных ресурсов при компьютерном моделировании в рамках проекта.
По направлению «Физика элементарных частиц»
Усовершенствована программа FIRE редукции интегралов Фейнмана с использованием модулярной арифметики. Изменен порядок восстановления, чтобы проводилось восстановление рациональных функций многих переменных в модулярной арифметике и потом восстановление к полю рациональных чисел (это сокращает количество требуемых запусков более двух раз); подключена библиотека упрощения рациональных функций многих переменных FUEL, что позволило найти оптимальную библиотеку и ускорить восстановление коэффициентов; произведены внутренние оптимизации кода; новая версия программы FIRE сделана публичной.
По направлению «Искусственный интеллект и автоматическая обработка текстов»
Инициировано открытое тестирование RuOpinion-2024, направленное на извлечение из новостных текстов субъекта мнения, объекта мнения, тональности и обоснования мнения. Модели, решающие данную задачу, позволяют извлекать аргументацию одновременно с тональностью, что ведет к автоматическому построению карт аргументации. В качестве базовой модели для сравнения используется языковая модель Qwen в формате zero-shot. Для исследований карт аргументации на реальных источниках собраны данные по трем субъектам федерации. Выявлено, что доля протестной активности в регионе коррелирует со статистическим показателем индекса человеческого развития: чем выше индекс, тем ниже доля протестной активности. Создан словарь оценочной лексики научной области, содержащий 4400 оценочных слов и выражений, для поиска фрагментов научных статей, в которых обсуждаются достоинства разных методов и подходов для автоматизированного построения карты аргументации.
По направлению «Суперкомпьютерный кодизайн для моделей Земной системы»
Разработана вихреразрешающая (LES) модель НИВЦ МГУ/ИВМ РАН, включающая описание микрофизических процессов, радиационного переноса в атмосфере и тепловлагопереноса в почве, адаптированная для проведения расчетов на современных суперкомпьютерах гетерогенной архитектуры, состоящих из центральных процессоров и графических ускорителей (GPU). Реализация двухмоментной микрофизической схемы, описывающей распределение массовых и счетных концентраций облачной влаги, дождя, льда, снега и крупы, на GPU позволила значительно ускорить расчеты. На основе проведенного исследования влияния временного разрешения блока радиационного переноса на масштабируемость и результаты моделирования получены оценки оптимальных периодов обновления радиационных потоков в LES расчетах конвективных облачных пограничных слоев. Подготовлена усовершенствованная версия модели деятельного слоя суши для внедрения в модель Земной системы ИВМ РАН (TerM) с возможностью реализации на гибридных (MPI+OpenMP) высокопроизводительных вычислительных платформах. Разработана общая формулировка и частная численная реализация задачи сквозного решения задачи тепловлагопереноса в почве c явным выделением уровня грунтовых вод и с параметризацией горизонтального течения грунтовых вод для идеализированных форм рельефа. Произведён перенос отдельных блоков из TerM в МЗС INMCM, включая параметризацию влияния содержания почвенного льда на гидравлическую проводимость и капиллярно-сорбционный потенциал, зависимость потенциала от влажности по усовершенствованной формуле ван Генухтена.
По направлению «Биоинформатика и моделирование живых систем»
Создана база ключевых белков/ферментов человека и перечень мутаций, связанных с патологическими состояниями. Разработана процедура предсказания изменений функции белков при изменениях их структуры на основе анализа данных секвенирования, реализована возможность подключения выходных данных алгоритмов биоинформатического анализа семейств ферментов. Полученная информация создает основу формирования информационной службы для персонализированной медицины с использованием автоматизированного сервиса оценки функциональной значимости структурных вариаций генома человека по данным секвенирования.
Создана база участков связывания модуляторов функции белков в живых системах от микроорганизмов до человека с использованием технологии компьютерного зрения. Созданная база представляет цифровые двойники участков связывания модуляторов функции, где для каждого участка рассчитано значение макромолекулярной электростатики и учтены свойства каждого атома.
Проверена способность соединений, отобранных в результате компьютерного скрининга, подавлять активность нейраминидазы вируса гриппа. Для валидации предсказаний синтезированы бифункциональные соединения-производные аналога сиаловой кислоты, соединенные линкером со структурным фрагментом, комплементарным полости 430 в области активного центра фермента, определена ингибиторная активность. Проведен анализ взаимодействий бифункциональных соединений с аминокислотными остатками активного центра фермента, определены пути оптимизации структуры ингибиторов.
Публикации
1.
Соломатина Ю., Лукашевич Н.
Prompt-Tuning for Targeted Sentiment Analysis in Russian
Communications in Computer and Information Science, vol. 1905, pp. 111-124 (год публикации - 2024)
DOI: 10.1007/978-3-031-67008-4_9
2.
Варфоломеев С.Д., Швядас В.К., Ефременко Е.Н., Егоров А.М., Хренова М.Г., Тишков В.И., Атрошенко Д.Л., Пометун А.А., Савин С.С., Угарова Н.Н. , Ломакина Г.Ю., Гачок И.В., Лягин И.В., Муронец В.И., Синицын А.П., Синицына О.А., Рожкова А.М., Махаева Г.Ф., Бачурин С.О., Лаврик О.И. , Жарков Д.О., Юдкина А.В., Панасенко О.М., Байков А.А., Массон П. и др.
Биокатализ: современные проблемы и приложения
Успехи химии (Russian Chemical Reviews), № 12, том 93, RCR5144 (год публикации - 2024)
10.59761/RCR5144
3.
Смирнов В.А., Вундер Ф.
Expansion by regions meets angular integrals
Journal of High Energy Physics, № 8, том 2024, 138 (год публикации - 2024)
10.1007/jhep08(2024)138
4.
Смирнов В.А.
Упрощение разложения фейнмановских интегралов при большой массе
Теоретическая и математическая физика, № 3, том 219, с. 523-530. (год публикации - 2024)
10.4213/tmf10703
5.
Берн Ц., Херманн Е., Ройбан Р., Руф М.С., Смирнов А.В., Смирнов В.А., Зенг М.
Amplitudes, supersymmetric black hole scattering at O(G5), and loop integration
Journal of High Energy Physics, № 10, том 2024, 23 (год публикации - 2024)
10.1007/jhep10(2024)023
6.
Белицкий А.В., Кокосинская А.А., Смирнов А.В., Воеводин В.В., Зенг М.
Efficient Reduction of Feynman Integrals on Supercomputers
Lobachevskii Journal of Mathematics, № 7, том 45, с. 2984-2994 (год публикации - 2024)
10.1134/S1995080224603709
7.
Шайхисламов Д.И., Воеводин В.В.
Применение методов интеллектуального анализа данных для изучения свойств суперкомпьютерных приложений
Информационные и математические технологии в науке и управлении, № 33, том 1, с. 20-30 (год публикации - 2024)
10.25729/ESI.2024.33.1.002
8.
Русначенко Н., Голубев А., Лукашевич Н.
Large Language Models in Targeted Sentiment Analysis
Lobachevskii Journal of Mathematics, № 8, том 45, с. 3148-3158 (год публикации - 2024)
10.1134/S1995080224603758
9.
Степаненко В.М., Медведев А.И., Богомолов В.Ю., Шангареева С.К., Рязанова А.А., Файкин Г.М., Рыжова И.М., Суязова В.И., Дебольский А.В., Черненков А.Ю.
Land surface scheme TerM: the model formulation, code architecture and applications
Russian Journal of Numerical Analysis and Mathematical Modelling, no. 6, vol. 39, pp. 363-377. (год публикации - 2024)
10.1515/rnam-2024-0031
10.
Берн Ц., Херманн Е., Ройбан Р., Руф М.С., Смирнов А.В., Смирнов В.А., Зенг М.
Conservative Binary Dynamics at Order \ensuremathα⁵ in Electrodynamics
Physical Review Letters, № 25, том 132, 251601 (год публикации - 2024)
10.1103/PhysRevLett.132.251601
11.
Голубев /А., Лукашевич Н.
Combining Lexicons and Neural Networks for Targeted Sentiment Analysis
2023 IEEE XVI International Scientific and Technical Conference Actual Problems of Electronic Instrument Engineering (APEIE-2023), с. 1450-1455. (год публикации - 2024)
10.1109/APEIE59731.2023.10347766
12.
Смирнов А.В., Зенг М.
FIRE 6.5: Feynman Integral Reduction with New Simplification Library
Computer Physics Communications,, том 302, 109261 (год публикации - 2024)
10.1016/j.cpc.2024.109261
13. Нилов Д.К., Гущина И.В., Щербакова Т.А., Балдин С.М., Швядас В.К. Inhibitors of transketolase from Mycobacterium tuberculosis targeted towards both the diphosphate binding site and an adjacent hydrophobic subsite Biochemistry (Moscow) (год публикации - 2025)
14.
Суязова В.И., Дебольский А.В., Мортиков Е.В.
Study of Surface Layer Characteristics in the Presence of Suspended Snow Particles Using Observational Data and Large Eddy Simulation
Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics, No. 2, Vol. 60, pp. 158–167 (год публикации - 2024)
10.1134/S000143382470021X
15.
Каданцев Е., Мортиков Е., Глазунов А., Клееорин Н., Рогачевский И.
On dissipation timescales of the basic second-order moments: the effect on the energy and flux budget (EFB) turbulence closure for stably stratified turbulence
Nonlinear Processes in Geophysics, №3, vol. 31, pp.395–408 (год публикации - 2024)
10.5194/npg-31-395-2024
16. Никитенко Д.А., Воеводин В.В., Паокин А.В. How can HPC system holder help users to reduce time to result Communications in Computer and Information Science (CCIS, volume 2241) (год публикации - 2025)
17.
Воеводин В.В., Шайхисламов Д.И., Серов В.А.
TASC Software for HPC Performance Analysis: Current State and Latest Developments
Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия "Вычислительная математика и информатика", № 3, том 13, с. 61-78 (год публикации - 2024)
10.14529/cmse240304
18.
Белицкий А.В., Смирнов В.А.
Near mass-shell double boxes
Journal of High Energy Physics, № 5, том 2024, 155 (год публикации - 2024)
10.1007/jhep05(2024)155
19.
Тарасова М.А., Дебольский А.В., Мортиков Е.В., Варенцов М.И., Глазунов А.В., Степаненко В.М.
On the Parameterization of the Mean Wind Profile for Urban Canopy Models
Lobachevskii Journal of Mathematics, № 7, том 45, с. 3198-3210 (год публикации - 2024)
h10.1134/S1995080224603801
Возможность практического использования результатов
Разработанная и апробированная при выполнении проекта платформа SCAS, позволяющая проводить анализ и сравнение качества выполнения высокопроизводительных вычислений на суперкомпьютерах, может применяться с целью определения эффективности использования суперкомпьютерных ресурсов в различных областях научно-технической деятельности, экономике, производственной, социальной сфере, специальных приложениях и оптимизации их работы.