All issues

Проведен анализ отечественных публикаций за 2013–2017 гг. включительно, посвященных клеточным автоматам (КА). Большая их часть связана с математическим моделированием. Наукометрическими графиками за 1990–2017 гг. доказана актуальность тематики. Обзор позволяет выделить персоналии и научные направления/школы в современной российской науке, выявить их оригинальность или вторичность по сравнению с мировым уровнем. За счет выбора национальной, а не мировой, базы публикаций обзор претендует на полноту (из 526 просмотренных ссылок научным значением обладают около 200).

В приложении к обзору даются первичные сведения о КА — игра «Жизнь», теорема о садах Эдема, элементарные КА (вместе с диаграммой де Брюина), блочные КА Марголуса, КА с альтернацией. Причем акцентируется внимание на трех важных для моделирования семантиках КА — традициях фон Неймана, Цузе и Цетлина, а также показывается родство с концепциями нейронных сетей и сетей Петри. Выделены условные 10 работ по КА, с которыми должен быть знаком любой специалист по КА. Некоторые важные работы 1990-х гг. и более поздние перечислены во введении.

Затем весь массив публикаций разбит на рубрики: «Модификации КА и другие сетевые модели» (29 %), «Математические свойства КА и связь с математикой» (5 %), «Аппаратные реализации» (3 %), «Программные реализации» (5 %), «Обработка данных, распознавание и криптография» (8 %), «Механика, физика и химия» (20 %), «Биология, экология и медицина» (15 %), «Экономика, урбанистика и социология» (15 %). В скобках указана доля тематики в массиве. Отмечается рост публикаций по КА в гуманитарной сфере, а также появление гибридных подходов, уводящих в сторону от классических КА.

The paper contains the analysis of the domestic publications issued in 2013–2017 years and devoted to cellular automata. The most of them concern on mathematical modeling. Scientometric schedules for 1990–2017 years have proved relevance of subject. The review allows to allocate the main personalities and the scientific directions/schools in modern Russian science, to reveal their originality or secondness in comparison with world science. Due to the authors choice of national publications basis instead of world, the paper claims the completeness and the fact is that about 200 items from the checked 526 references have an importance for science.

In the Annex to the review provides preliminary information about CA — the Game of Life, a theorem about gardens of Eden, elementary CAs (together with the diagram of de Brujin), block Margolus’s CAs, alternating CAs. Attention is paid to three important for modeling semantic traditions of von Neumann, Zuse and Zetlin, as well as to the relationship with the concepts of neural networks and Petri nets. It is allocated conditional 10 works, which should be familiar to any specialist in CA. Some important works of the 1990s and later are listed in the Introduction.

Then the crowd of publications is divided into categories: the modification of the CA and other network models (29 %), Mathematical properties of the CA and the connection with mathematics (5 %), Hardware implementation (3 %), Software implementation (5 %), Data Processing, recognition and Cryptography (8 %), Mechanics, physics and chemistry (20 %), Biology, ecology and medicine (15 %), Economics, urban studies and sociology (15 %). In parentheses the share of subjects in the array are indicated. There is an increase in publications on CA in the humanitarian sphere, as well as the emergence of hybrid approaches, leading away from the classic CA definition.

В данной работе рассматривается управляемое движение в идеальной жидкости винтового тела с тремя лопастями за счет вращения трех внутренних роторов. Ставится задача выбора управляющих воздействий, обеспечивающих движение тела вблизи заданной траектории. Для определения управлений, гарантирующих движение вблизи заданной кривой, предложены методы, основанные на применении гибридных генетических алгоритмов (генетические алгоритмы с вещественным кодированием с дополнительным обучением лидера популяции каким-либо градиентным методом) и искусственных нейронных сетей. Корректность работы предложенных численных методов оценивается с помощью полученных ранее дифференциальных уравнений, определяющих закон изменения управляющих воздействий для заданной траектории.

В подходе на основе гибридных генетических алгоритмов исходная задача минимизации интегрального функционала сводится к минимизации функции многих переменных. Заданный временной интервал разбивается на малые элементы, на каждом из которых управляющие воздействия аппроксимируются полиномами Лагранжа 2 и 3 порядков. Гибридные генетические алгоритмы при соответствующих настройках воспроизводят решение, близкое точному. Однако стоимость расчета 1 секунды физического процесса составляет порядка 300 секунд процессорного времени.

Для повышения быстродействия расчета управляющих воздействий предложен алгоритм на основе искусственных нейронных сетей. В качестве входного сигнала нейронная сеть принимает компоненты требуемого вектора перемещения. В качестве выходного сигнала возвращаются узловые значения полиномов Лагранжа, приближенно описывающих управляющие воздействия. Нейронная сеть обучается хорошо известным методом обратного распространения ошибки. Обучающая выборка генерируется с помощью подхода на основе гибридных генетических алгоритмов. Расчет 1 секунды физического процесса с помощью нейронной сети требует примерно 0.004 секунды процессорного времени. То есть на 6 порядков быстрее по сравнению в гибридным генетическим алгоритмом. Управление, рассчитанное с помощью искусственной нейронной сети, отличается от точного. Однако, несмотря на данное отличие, обеспечивает достаточно точное следование по заданной траектории.

In this paper we consider the controlled motion of a helical body with three blades in an ideal fluid, which is executed by rotating three internal rotors. We set the problem of selecting control actions, which ensure the motion of the body near the predetermined trajectory. To determine controls that guarantee motion near the given curve, we propose methods based on the application of hybrid genetic algorithms (genetic algorithms with real encoding and with additional learning of the leader of the population by a gradient method) and artificial neural networks. The correctness of the operation of the proposed numerical methods is estimated using previously obtained differential equations, which define the law of changing the control actions for the predetermined trajectory.

In the approach based on hybrid genetic algorithms, the initial problem of minimizing the integral functional reduces to minimizing the function of many variables. The given time interval is broken up into small elements, on each of which the control actions are approximated by Lagrangian polynomials of order 2 and 3. When appropriately adjusted, the hybrid genetic algorithms reproduce a solution close to exact. However, the cost of calculation of 1 second of the physical process is about 300 seconds of processor time.

To increase the speed of calculation of control actions, we propose an algorithm based on artificial neural networks. As the input signal the neural network takes the components of the required displacement vector. The node values of the Lagrangian polynomials which approximately describe the control actions return as output signals . The neural network is taught by the well-known back-propagation method. The learning sample is generated using the approach based on hybrid genetic algorithms. The calculation of 1 second of the physical process by means of the neural network requires about 0.004 seconds of processor time, that is, 6 orders faster than the hybrid genetic algorithm. The control calculated by means of the artificial neural network differs from exact control. However, in spite of this difference, it ensures that the predetermined trajectory is followed exactly.

Рассмотрены основные задачи дистанционного лесопатологического мониторинга пораженных насекомыми-вредителями хвойных лесов. Показано, что при их решении необходимо использовать результаты мультиклассификации хвойных деревьев на изображениях высокого и сверхвысокого разрешения, оперативно получаемых при мониторинге путем съемки лесов с космических аппаратов или с беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). Проведен аналитический обзор современных моделей и методов мультиклассификации изображений хвойных лесов и с учетом его результатов разработаны три модели полносверточных нейронных сетей Mo-U-Net, At-Mo-U-Net и Res-Mo-U-Net, основанные на классической модели U-Net, а также модифицирована модель трансформера Segformer. По RGB-изображениям поврежденных уссурийским полиграфом Polygraphus proximus деревьев пихты сибирской Abies sibirica, полученных с помощью фотокамеры на БПЛА, созданы два набора датасетов: первый набор включает фрагменты изображений и их эталонных масок сегментации размером 256 × 256 × 3 пикселей, а второй — фрагменты размером 480 × 480 × 3 пикселей. Проведены комплексные исследования каждой из обученных моделей нейросетей по точности классификации степени поражения (состояния здоровья) деревьев A. Sibirica на изображениях и по скорости вычисления моделей с использованием тестовых датасетов из каждого набора. Выявлено, что в случае фрагментов размером 256×256×3 пикселей предпочтение наряду с моделью Modified Segformer следует отдать модели с механизмом внимания At-Mo-U-Net, а в случае фрагментов размером 480 × 480 × 3 пикселей — гибридной модели с остаточными блоками Res-Mo-U-Net. Из результатов исследований точности классификации и скорости вычислений каждой из разработанных моделей сделан вывод о том, что при решении задачи мультиклассификации пораженных деревьев пихты в производственных масштабах предпочтение следует отдать модели Res-Mo-U-Net. Именно она является компромиссным вариантом, удовлетворяющим противоречащим друг другу требованиям высокой точности классификации деревьев на изображениях и высокой скорости вычислений модели.

The key problems of remote forest pathology monitoring for coniferous forests affected by insect pests have been analyzed. It has been demonstrated that addressing these tasks requires the use of multiclass classification results for coniferous trees in high- and ultra-high-resolution images, which are promptly obtained through monitoring via satellites or unmanned aerial vehicles (UAVs). An analytical review of modern models and methods for multiclass classification of coniferous forest images was conducted, leading to the development of three fully convolutional neural network models: Mo-U-Net, At-Mo-U-Net, and Res-Mo-U-Net, all based on the classical U-Net architecture. Additionally, the Segformer transformer model was modified to suit the task. For RGB images of fir trees Abies sibirica affected by the four-eyed bark beetle Polygraphus proximus, captured using a UAV-mounted camera, two datasets were created: the first dataset contains image fragments and their corresponding reference segmentation masks sized 256 × 256 × 3 pixels, while the second dataset contains fragments sized 480 × 480 × 3 pixels. Comprehensive studies were conducted on each trained neural network model to evaluate both classification accuracy for assessing the degree of damage (health status) of Abies sibirica trees and computation speed using test datasets from each set. The results revealed that for fragments sized 256 × 256 × 3 pixels, the At-Mo-U-Net model with an attention mechanism is preferred alongside the Modified Segformer model. For fragments sized 480 × 480 × 3 pixels, the Res-Mo-U-Net hybrid model with residual blocks demonstrated superior performance. Based on classification accuracy and computation speed results for each developed model, it was concluded that, for production-scale multiclass classification of affected fir trees, the Res-Mo-U-Net model is the most suitable choice. This model strikes a balance between high classification accuracy and fast computation speed, meeting conflicting requirements effectively.

Представлена модель гибридной искусственной нейронной сети, основанная на архитектуре, включающей сверточный энкодер изображений (Convolutional Neural Network, CNN) и модуль внимания (Attention-based Multiple Instance Learning, Attention MIL), обеспечивающий агрегирование информативных признаков из последовательности кадров процесса газопламенного напыления. Дополнительные технологические параметры — давление воздуха, давление пропана и расстояние от сопла до поверхности — интегрируются в модель через табличный канал, что позволяет учитывать взаимосвязь между визуальными и числовыми характеристиками технологического режима. Программная реализация выполнена на платформе Streamlit с использованием библиотеки PyTorch и включает интерактивный интерфейс для обучения и визуализации результатов, анализ весов внимания по кадрам, а также режим прогнозирования выходных характеристик — шероховатости поверхности ($R_a$) и массы нанесенного слоя ($m$). Проведены экспериментальные исследования на данных реальных технологических процессов, выполнен сравнительный анализ точности различных конфигураций модели. Показано, что гибридная нейронная сеть, объединяющая визуальные и табличные признаки, обеспечивает более высокую точность прогноза по сравнению с моделями, использующими только одну из модальностей. При сравнении вариантов реализации гибридной нейронной сети установлено, что использование механизма внимания при формировании признаков серии изображений процесса газопламенного напыления обеспечивает существенное увеличение точности результатов по сравнению с режимом усреднения признаков без использования механизма внимания. В приложении реализован модуль визуализации внимания, который создает монтаж наиболее значимых кадров и отображает их веса внимания, что позволяет определить, какие кадры оказали наибольшее влияние на прогноз. Реализована возможность экспорта модели в формат ONNX для интеграции в системы технологического контроля. Предложенный подход демонстрирует эффективность слияния визуальной и табличной информации для задач мониторинга технологических процессов. Модель может служить основой для создания системы поддержки принятия решений или системы автоматизированного контроля качества покрытия при газопламенном напылении. Рассмотрены ограничения реализованной модели и перспективы ее дальнейшего развития.

The paper presents a hybrid artificial neural network model based on an architecture that incorporates a convolutional image encoder (CNN) and an attention module (Attention-based Multiple Instance Learning, Attention MIL). This module aggregates informative features from a sequence of frames capturing the flame spraying process. Additional technological parameters—air pressure, propane pressure, and standoff distance — are integrated into the model via a tabular channel, enabling it to account for the relationship between visual data and numerical process regime characteristics. The software implementation was developed using the Streamlit platform and the PyTorch library. It features an interactive interface for model training and result visualization, analysis of attention weights across frames, and a prediction mode for output characteristics: surface roughness ($R_a$) and the mass of the deposited coating ($m$). Experimental studies were conducted on data from real-world technological processes, and a comparative analysis of the accuracy of various model configurations was performed. The results demonstrate that the hybrid neural network, which combines visual and tabular features, achieves higher prediction accuracy compared to models using only a single modality. Furthermore, when comparing different implementations of the hybrid network, it was established that using the attention mechanism to process the series of flame spray images provides a significant increase in accuracy over a simple averaging of features without attention. The application includes an attention visualization module that creates a montage of the most significant frames and displays their attention weights, allowing users to identify which frames had the greatest influence on the prediction. The model’s capability for export to the ONNX format for integration into process control systems is also demonstrated. The proposed approach showcases the effectiveness of fusing visual and tabular information for manufacturing process monitoring tasks. The model can serve as a foundation for developing a decision support system or an automated quality control system for coatings produced by flame spraying. The limitations of the implemented model and prospects for its further development are also considered.

Надежная диагностика болезней растений компьютерным зрением требует не только высокой точности классификации, но и стабильной обобщающей способности и интерпретируемого принятия решений. При этом механизмы внимания безусловно полезны для моделей глубокого обучения, но эффективность решения задачи зависит от места и способа интеграции этих механизмов в архитектуру нейронной сети. В данном исследовании представлен классификатор на базе оптимизированной архитектуры YOLOv11m, а также результаты анализа результатов диагностики болезней растений в зависимости от сверточных блоков CBAM (Convolutional Block Attention Module), внедренных на разных уровнях архитектуры. Выполнен сравнительный анализ трех архитектурных вариантов модели: базовой архитектуры YOLO11m-Cls без механизма внимания, варианта с добавлением CBAM только в магистральную часть backbone и гибридной архитектуры, сочетающей сокращенное внимание в магистральной части backbone с дополнительным блоком CBAM на уровне классификационного слоя head. Все модели были обучены и протестированы в одинаковых экспериментальных условиях с использованием обширного набора данных, содержащего около 90 тысяч изображений 38 типов болезней растений. Экспериментальные результаты ясно показывают, что равномерное внедрение CBAM в магистральную часть backbone снижает устойчивость модели и ухудшает ее способность к обобщению, что проявляется в повышении валидационной функции потерь и понижении точности (Top-1 ≈ 90,5%) по сравнению с базовой архитектурой. Напротив, гибридная архитектура обеспечивает баланс между устойчивостью и способностью детектировать с повышением параметров точности Top-1 до 99,71% и Top-5 до 99,99% на этапе валидации, близким по значениям к параметрам базовой модели. Анализ интерпретируемости на основе метода Grad-CAM также положительно характеризует гибридную модель, которая формирует улучшенные и биологически обоснованные карты активации, четко фокусирующиеся именно на признаках заболевания и практически исключающие отвлечение внимания на фоновые элементы изображения. Важно отметить, что целью данной работы является не достижение наилучшей производительности среди всех классификаторов, а предоставление доказательств на уровне архитектурного проектирования относительно того, каким образом размещение механизма внимания влияет на устойчивость и интерпретируемость в классификационных моделях на базе YOLO. Полученные результаты предоставляют практические рекомендации по проектированию надежных и интерпретируемых систем искусственного интеллекта для агропромышленного сектора.

Reliable plant disease diagnosis requires not only high classification accuracy, but also stable generalization and interpretable decision-making. Although attention mechanisms are useful to these deep learning models, the performance also depends on where and how they are integrated into the network architecture. This study presents a design-optimized YOLO11m-based classification framework that systematically investigates the impact of Convolutional Block Attention Module (CBAM) injection at different architectural levels for plant disease diagnosis. We perform a comparative modelcontrolled analysis of three model architectures: (i) the baseline YOLO11m-Cls architecture lacking attention, (ii) only adding the backbone block along with CBAM and (iii) a hybrid architecture that includes reduced backbone attention combined with CBAM added at classification head. All models are trained and tested under the same experimental settings using a largescale dataset with around 90 000 images of 38 types of plant diseases. Experimental results clearly show that the uniform injection of CBAM into the backbone reduces stability but causes generalization to worsen with a higher validation loss and significantly lower Top-1 accuracy (≈ 90.5%), while the hybrid attention design balances stability and discrimination, with Top-1 accuracy up to 99.71%, Top-5 accuracy up to 99.99% and near-baseline validation behavior respectively Grad-CAMbased interpretability analysis also demonstrates that the hybrid model generates enhanced and biologically interpretable activation maps, which are more disease-specific with less distraction from background. Notably, the aim of our work is not for achieving superior performance over all classifiers but instead only to provide design-level evidence on how placing attention modulates rigidity and interpretability in YOLO-based classification models. The results provide practical architectural considerations for building dependable and interpretable AI systems in agriculture.