ЧЕЛЯБИНСК, 20 октября. /ТАСС/. Ученые Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ) разработали и успешно протестировали на двух отечественных суперкомпьютерах новый алгоритм, который позволяет за несколько секунд определить признаки сердечно-сосудистых заболеваний на миллионах кардиограмм. Внедрение новинки в медицину способно повысить уровень диагностики во всех регионах России, сообщили ТАСС в пресс-службе вуза.
"Заместитель директора НОЦ "Искусственный интеллект и квантовые технологии" ЮУрГУ Михаил Цымблер и начальник отдела интеллектуального анализа данных и виртуализации Яна Краева нашли решение для медицинской проблемы диагностики сердечно-сосудистых заболеваний, а также для массового и скоростного аудита миллионов кардиограмм. Для этого разработали новый параллельный алгоритм, который работает с помощью кластерной системы с узлами на базе графических процессоров", - сказали в вузе.
Там пояснили, что новый алгоритм получил название PADDi (PALMAD-based anomaly discovery on distributed GPUs). Он позволяет анализировать объем информации, который не получается разместить целиком в памяти компьютера, обеспечивает поиск аномалий не только в кардиограммах, но в любых данных из любой предметной области, не используя труд отраслевых специалистов.
"Делать это получается за счет введения в алгоритм понятия диссонанса, которое формализует нечеткое понятие аномалии. Это новизна и уникальность разработки. Найденные диссонансы отражают наличие аномального события в реальной жизни. При этом обработка большого ряда данных организуется не на одном, а на двух уровнях", - рассказали в вузе.
По словам ученых, новинка сначала разделяет данные, например, множества кардиограмм, на фрагменты, каждый из которых обрабатывается отдельным узлом кластера. Затем фрагмент разделяется на сегменты, и каждый сегмент обрабатывается графическими процессорами кластерного узла. На каждом из уровней узлы и GPU обмениваются полученными ими результатами.
В вузе добавили, что разработка прошла успешные испытания на суперкомпьютере "Ломоносов-2" (Московский государственный университет), а также на суперкомпьютере "Лобачевский" (Нижегородский государственный университет). В экспериментах были задействованы временные ряды с миллионами точек из различных предметных областей.