Научно-исследовательский институт ядерной физики имени Д.В. Скобельцына
Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова

В докладе рассматривается созданная система распределенных вычислений, позволяющая исследовать класс задач, анализ которых может быть сведен к анализу совокупности независимых подзадач (например, \"переборные\" задачи). В нынешней реализации система используется для исследования методов отбора существенных входных переменных при нейросетевом решении задач регрессии. В системе широко используется
модульная архитектура. Отличительными особенностями системы являются динамическое отключение или подключение новых вычислительных серверов, динамическое изменение интерфейса пользователя в зависимости от комплекта библиотек обработки, XML-подобное внутреннее представление данных.