The Application of Convolutional Neural Networks (CNN) to Search for Patterns of Various Nature in Data Series
Authors: Исаев Е.А. , Самодуров В.А. , Первухин Д.В. , Филюгина Е.К. 
Published: September 2024

Стремительный темп развития современных технологий в области машинного зрения позволяет рассмотреть вопрос их применимости к традиционным научным и практическим задачам, связанным с анализом данных различной природы и, в частности, временных рядов. Существует ряд отраслей, в которых анализ данных осуществляется визуально, так как данный способ позволяет быстро выявить закономерности и упрощает восприятие информации для операторааналитика, человека. Таким образом, можно предположить, что внедрение анализа данных с помощью алгоритмов, осуществляемых машинным зрением, даже без учета природы данных, может позволить достичь точности не меньшей, чем у человека. Примерами отраслей, где актуальна беспристрастная и безэмоциональная аналитика, колоссальные объемы данных реального времени и высока цена ошибки, служат системы обработки данных реального времени трейдинговые системы, системы класса интернета вещей (IoT), АСУТП и пр. В данной работе проводится исследование актуальности и универсальности использования визуального способа обработки данных на примере астрономических данных радиотелескопа ПРАО. В настоящее время для обработки получаемых с радиотелескопа временных рядов данная обсерватория применяет систему собственной разработки, основанную на алгоритмизированном математическом подходе. Данная система позволяет достичь точность автоматической классификации данных порядка 68 . Разработанная и настроенная CNNнейронная сеть, не учитывающая астрономической природы данных в явном виде, позволяет в режиме промышленной эксплуатации получить точность не менее 94 , при этом время классификации снизилось с нескольких суток до 0,5 с. Очевиден рост производительности и качества результата. При этом универсальность подхода в дальнейшем позволяет применять его для других подобных классов задач.

The substantial progress in the development of modern machine vision technologies allows us to consider their applicability to traditional scientific and practical tasks, related to the analysis of various types of data and, specially, a time series analysis. In a number of industries data analysis is performed visually, since this method allows identifying patterns and simplify an information perception for the operatoranalyst (a human). Thus, it can be assumed, that the implementation of a data analysis using machine vision algorithms can be at least as accurate as human. Even without taking into account the nature of the data. This approach can be widely used in practical spheres. Examples of industries where impartial and unemotional analytics are relevant and large volumes of realtime data are presented, are realtime data processing systems trading systems, IoT systems, process control systems, etc. In this work we develop an approach to use a machine vision data processing method for classification of an astronomical data of the PRAO radio telescope. Currently, for processing time series received from the radio telescope, this observatory uses a proprietary system based on an algorithmic mathematical approach. This system allows to achieve an accuracy of automatic data classification of about 68 . The developed and tuned CNN neural network makes it possible to obtain an accuracy of at least 94 in production mode, while the classification time decreased from a few days to 0,5 seconds. This results surely shows improvements in productivity and quality of the classification process. Universal by design nature of this approach allows to consider it implementation to other various classes of similar problems.