Стан та перспективи подальших досліджень сфери обчислення глобального освітлення у реальному часі

Currently, computer graphics is a very important part of computer science. Graphics-related developments have been used in many different situations, for example, in animated and cinema movie productions, in computer graphics applications, modeling, and simulation systems, for different visualizations in medicine, mathematics, physics, etc. One of the main problems of computer graphics is the task of transforming the information of some imaginary scene and its observer into a photorealistic image of this scene for them. Solving this problem is very important, but right now obtaining a good quality result is possible only in a non-interactive scenario (for example, in animated films), while in real-time (for example, in computer modeling or simulations, in computer games) it is usually necessary to use some approximate algorithms. Although these algorithms are often able to provide a natural-looking result, they still have plenty of very noticeable inaccuracies. However, this topic is gaining more and more development recently due to the improvement of graphics processors. In addition to a significant increase in computation speed and the number of cores, the appearance of ray tracing hardware acceleration plays a large role. Global illumination computation is an inseparable part of photorealistic image generation. This paper is focused on solving this problem in real-time, which means developing a system capable of generating such images at a speed sufficient for the resulting sequence to be perceived by a person as a smooth animation. We give the theoretical information required for understanding this problem and describe existing methods and algorithms for solving it with their advantages and disadvantages. Also based on an overview of the topic's current state, we analyze further research prospects and directions for improving existing and developing new methods of real-time global illumination calculation, while considering compute power and technologies of the latest graphics hardware. Pages of the article in the issue: 72 - 79 Language of the article: UkrainianУ статті розглядається така проблема сучасної комп’ютерної графіки як обчислення глобального освітлення в реальному часі. Глобальне освітлення є невід’ємною частиною фотореалістичного рендерінгу, але його підрахунок потребує доволі об’ємних обчислень. Через це на даний момент якісне глобальне освітлення існує лише у неінтерактивних рендерах (наприклад, у мультиплікаційних фільмах), а у реальному часі (наприклад, комп’ютерному моделюванні або симуляціях, комп’ютерних іграх) зазвичай використовуються певні наближення, які хоч і надають зображенню певну природність, але все одно мають вкрай помітні неточності. Але останнім часом дана тема набуває все більшого розвитку за рахунок удосконалення відеопроцессорів. Крім значного підвищення їх швидкодії та збільшення кількості ядер досить велику роль грає поява апаратного прискорення трасування променів. В даній роботі проводиться теоретичне дослідження проблеми глобального освітлення, наводяться існуючи підходи та розробки для вирішення даної проблеми та аналізуються перспективи подальших досліджень та розробки нових методів обчислення глобального освітлення в реальному часі з урахуванням новітніх апаратних можливостей обчислювальної техніки

Дедублiкацiя звiтiв про помилки в роботi програмного забезпечення: алгоритми порiвняння стекiв викликiв

In the software industry, the standard recognises automatic fault monitoring systems as mandatory for implementation. Considering the constant development of technologies and the high complexity of programmes, the importance of optimising processes for detecting and eliminating errors becomes a relevant task due to the need for reliability and stability of software. The purpose of this study is to conduct a detailed analysis of existing deduplication algorithms for reports from automatic systems collecting information about software failures. Among the algorithms considered were: the longest common subsequence method, Levenshtein distance, deep learning methods, Siamese neural networks, and hidden Markov models. The results obtained indicate a great potential for optimising processes of error detection and elimination in software. The developed comprehensive approach to the analysis and detection of duplicates in call stacks in failure reports allows for effectively addressing issues. The deep learning methods and hidden Markov models have demonstrated their effectiveness and feasibility for real-world applications. Effective methods for comparing key parameters of reports are identified, which contributes to the identification and grouping of recurring errors. The use of call stack comparison algorithms has proven critical for accurately identifying similar error cases in products with large audiences and high parallelism conditions. Siamese neural networks and the Scream Tracker 3 Module algorithm are used to determine the similarity of call stacks, including the application of recurrent neural networks (long short-term memory, bidirectional long short-term memory). Optimisation of report processing and clustering particularly enhances the speed and efficiency of responding to new failure cases, allowing developers to improve system stability and focus on high-priority issues. The study is useful for software developers, software development companies, system administrators, research groups, algorithm and tool development companies, cybersecurity professionals, and educational institutions.В індустрії системи автоматичного моніторингу збоїв у програмному забезпеченні визнані обов’язковим для впровадження стандартом. Враховуючи постійний розвиток технологій і високу складність програм, важливість оптимізації процесів виявлення та усунення помилок стає актуальним завданням завдяки потребі у надійності та стабільності програмного забезпечення. Мета даного дослідження полягає в детальному аналізі існуючих алгоритмів дедублікації звітів систем автоматичного збору інформації про збої у роботі програмного забезпечення. Серед розглянутих алгоритмів, були наступні: метод найдовшої спiльної пiдпослiдовності, відстань Левенштейна, методи глибинного навчання, сіамські нейронні мережі та метод прихованих марковських моделей. Отримані результати свідчать про великий потенціал оптимізації процесів виявлення та усунення помилок в програмному забезпеченні. Розроблений комплексний підхід до аналізу та виявлення дублікатів стеків викликів у звітах про збої дозволяє ефективно вирішувати проблеми. Використані методи глибинного навчання та прихованих марковських моделей проявили свою ефективність та можливість використання в реальних умовах. Зазначено ефективні способи порівняння ключових параметрів звітів, що сприяє ідентифікації та групуванню повторюваних помилок. Використання алгоритмів порівняння стеків викликів виявилося критичним для точного виявлення схожих випадків помилок у продуктах з великою аудиторією та умовами високої паралельності. Сіамські нейронні мережі та алгоритм Scream Tracker 3 Module використовуються для визначення подібності стеків викликів, зокрема, застосовуються рекурентні нейронні мережі (long short-term memory, bidirectional long short-term memory). Оптимізація обробки та кластеризації звітів значно підвищує швидкість та ефективність реагування на нові випадки збоїв, дозволяючи розробникам удосконалити стабільність системи та зосередитися на проблемах високого пріоритету. Дослідження корисне для розробників програмного забезпечення, компаній з розробки ПЗ, системних адміністраторів, дослідницьких груп, компаній з розробки алгоритмів та інструментів, фахівців у галузі кібербезпеки, а також освітніх установ

Weitere Studien über die Wiederbelebung des Herzens: Wiederbelebung des menschlichen Herzens

WEITERE STUDIEN ÜBER DIE WIEDERBELEBUNG DES HERZENS: WIEDERBELEBUNG DES MENSCHLICHEN HERZENS Weitere Studien über die Wiederbelebung des Herzens: Wiederbelebung des menschlichen Herzens (97) (-