% !TeX encoding = UTF-8
% !TeX spellcheck = ru_RU

\section*{Введение}
\label{sec:Introduction}

Аннотирование сенсорных данных предполагает автоматизированную разметку временного ряда показаний, снятых с сенсора, которая выделяет различные активности, заданные указанным рядом. Разметка активностей позволяет кратко описать и визуализировать сенсорные данные и поэтому имеет широкий спектр практического применения: предиктивное техническое обслуживание в цифровой индустрии, умное управление системами жизнеобеспечения~\bblcite{ZymblerKLIShB21, IvanovNRSZ20}, мониторинг показателей функциональной диагностики организма~\bblcite{EpishevIMMSSZE13} человека, моделирование климата~\bblcite{AbdullaevLGINSR14} и др. 

Для решения задачи аннотирования предложены различные подходы: лейтмотивы~\bblcite{DBLP:conf/sdm/MueenKZCW09}, шейпелеты~\bblcite{DBLP:conf/kdd/YeK09}, ослабленные периоды и средние тенденции~\bblcite{DBLP:conf/vldb/KoudasIM00} и др. Указанные подходы, однако, не являются независимыми от предметной области либо не обеспечивают количественную оценку покрытия выделенных активностей. Например, лейтмотив представляет собой пару наиболее похожих друг на друга подпоследовательностей временного ряда, но доля ряда, покрываемая таким шаблоном, неизвестна. Шейплет определяется как  подпоследовательность, одновременно наиболее похожая на большинство подпоследовательностей данного класса и наиболее отличающаяся от подпоследовательностей из других классов. Шейплеты допускают количественную оценку покрытия, однако требуют знаний о предметной области. Мы также упоминаем исследования ~\bblcite{DBLP:conf/sspr/BascolEFO16, DBLP:journals/icae/NoeringSJK21}, направленные на обнаружение типичных шаблонов временных рядов с помощью сверточных автоэнкодеров (CAE). CAE используются для восстановления входного временного ряда с помощью фильтров сверточного кодирования и декодирования, в то время как фильтры содержат интерпретируемые признаки (шаблоны) входного временного ряда. Такой подход не зависит от предметной области, но для получения хороших результатов необходимо тщательно настроить более десяти параметров нейронной сети~\bblcite{DBLP:journals/icae/NoeringSJK21}.

В недавней работе~\bblcite{DBLP:conf/icbk/ImaniMDCK18} предложена концепция сниппета (snippet), которая свободна от указанных выше недостатков. Сниппет представляет собой подпоследовательность заданной длины, на которую похожи многие другие подпоследовательности данного ряда в смысле специальной меры схожести~\bblcite{DBLP:journals/datamine/GharghabiIBDK20}. %, основанной на евклидовом расстоянии. 
Эксперименты показывают, что сниппеты позволяют адекватно аннотировать сенсорные данные из широкого спектра предметных областей~\bblcite{DBLP:conf/icbk/ImaniMDCK18}. Однако оригинальный алгоритм поиска сниппетов имеет высокую вычислительную сложность, что критично при обработке временных рядов, насчитывающих от сотни тысяч элементов.



В нашей предыдущей работе~\bblcite{ZymblerGoglachev} предложен параллельный алгоритм поиска сниппетов для графического процессора, названный PSF. В данной статье продолжается начатая работа и описаны два тематических исследования по аннотированию сенсорных данных, выполненные с помощью алгоритма PSF: анализ показаний носимого виброакселерометра, закрепленного на человеке, и стационарного виброакселерометра, установленного на малогабаритной дробильной установке. Остаток статьи имеет следующую структуру. Раздел~\ref{sec:Approach} содержит формальные определения и описание алгоритма PSF. В разделе~\ref{sec:Experiments} описаны проведенные исследования. \nameref{sec:Conclusion} резюмирует полученные результаты.

