Аналитика для моделей распределенных вычислений

Аналитика для моделей распределенных вычислений Широкое использование распределенных вычислений в системах искусственного интеллекта ставит новые задачи по анализу и управлению большими данными. Появляются такие нетрадиционные подходы к обработке данных, как вычисления в условиях неопределенности, обработка нечетких данных, машинное обучение, прогнозирование типов неисправностей в устройствах с распределенной памятью․ Предлагаемый проект является логическим продолжением многолетних исследований авторов в области анализа и проектирования распределенных систем. Результаты исследований опубликованы в журналах, входящих в Scopus, DBLP, Google Scholar և другие научно-информационные базы данных. Проект предусматривает проведение исследований по следующим направлениям: 1. Анализ языков многоленточных автоматов, 2. Обработка нечетких данных, 3. Концептуализация данных и интеграция, 4. Разработка новой методօлогии построения тестовых решений для устройств с распределенной памятью.