Российское образование мирового класса!

Цель Проекта 5-100 – максимизация конкурентной позиции группы ведущих российских университетов на глобальном рынке образовательных услуг и исследовательских программ.

НОВОСТИ


Университеты Проекта 5-100 создают разработки в сфере искусственного интеллекта

25 ноября 2020 года

Как отмечает проректор по информатизации ЮУрГУ, доктор физико-математических наук Леонид Соколинский, нейросеть работает подобно человеческому мозгу. Как и наш мозг, компьютерный ум способен решать сложные задачи. Но это происходит только при надлежащих условиях обучения: если нейросеть не обучить, то, по словам профессора Соколинского, функциональность у нее будет «как у плодовой мушки».

В октябре 2020 года ЮУрГУ получил первый на Урале суперкомпьютер для наращивания мощности нейросетей. Нейрокомпьютер, как называют его сотрудники, прежде всего используется для внутренних задач университета. В частности, нейросеть применятся для работы в колл-центре, где происходит ежедневная работа с людьми.

«Ряд задач в области психологии компьютер тоже может решить, — говорит Леонид Соколинский. — Например, на собеседовании при приеме на работу. Искусственная нейросеть, обученная на нейрокомпьютере, сможет определить профпригодность по электроэнцефалограмме головного мозга в состоянии покоя. Она проанализирует работу мозга человека за несколько минут и выдаст заключение о наличии определенных навыков у человека, уровне его интеллекта».

Еще одна сфера применения нейросетей, которую также исследуют в университете — это «умный» автомобильный транспорт. Искусственный интеллект позволяет управлять автомобилем. Также нейронную сеть создают и для активных амортизаторов «умных» автомобилей, что позволит повысить ресурс их эксплуатации.  

В разработке находится проект искусственной нейросети, которая поможет управлять прокатным станом на Магнитогорском металлургическом комбинате. Там используются множество датчиков: вибрации, шума и температуры. Умная система сможет заранее предупредить о потенциальных неисправностях, что увеличит срок службы оборудования и поможет предотвратить технологические аварии и простои на предприятии.

В Томском политехе искусственный интеллект ученые и студенты используют для разработки беспилотников. Проект аспиранта отделения автоматизации и робототехники университета Никиты Лаптева «Методы и интеллектуальные технологии планирования движения беспилотных транспортных средств» получил поддержку Российского фонда фундаментальных исследований (РФФИ) в размере 1,2 млн рублей.

«Сейчас у всех на слуху различные проекты беспилотных транспортных средств — от «Яндекса» до Tesla. В них используется технология обучения искусственного интеллекта «с подкреплением», когда нейросеть обучают на собственных ошибках - в виртуальном симуляторе отрабатываются типичные ошибки, которые нельзя допустить на дорогах. Это позволяет создать базовый алгоритм, для того чтобы выпустить автомобиль на дороги. Наша задача — создание такой интеллектуальной системы управления, в которой уже будут заложены алгоритмы поведения, а также навигации в пространстве с динамическими препятствиями — людьми, животными, другими автомобилями и так далее», — поделился Никита Лаптев.

Итогом работы должно стать создание интеллектуальной системы — курса обучения для искусственного интеллекта, позволяющего закладывать основы в новые беспилотные механизмы, тем самым ускоряя их разработку и выпуск на рынок.

Еще в октябре этого года в Дальневосточном федеральном университете (ДВФУ) прошел биоинженерный хакатон «Нейростарт». В рамках мероприятия 60 участников за три дня создали прототипы устройств, взаимодействующих с человеком и его нервной системой, программы и приложения для реабилитации, планирования операций и других медицинских задач.

Молодые специалисты представили прототипы нейростимулятора центральной нервной системы, активных протезов рук, ступней и голеней, экзоскелетов верхних и нижних конечностей, нейростимуляторов, программ для мониторинга состояния пациентов с болезнью Паркинсона и других задач. Участники предложили решения для обучения нейросети анализировать КТ и МРТ изображения для создания костных имплантатов и разработки системы мониторинга состояния пациентов в стационаре.

Инновационные решения для новой электронной компонентной базы и архитектуры нейронных сетей также предлагают ученые Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета (ЛЭТИ).  Данный тип ИИ относят к третьему поколению: такие системы способны к самообучению и позволяют повысить скорость обработки параллельных потоков данных в других компьютерах.

По мнению доцента кафедры МНЭ СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Натальи Андреевой, в настоящее время нейрокомпьютерные (нейроморфные) системы рассматриваются в качестве прогрессивной компьютерной парадигмы, развитие которой стимулируется переходом к массивным параллельным аналоговым вычислениям. Еще больше ускорить процесс обучения нейросистемы должна биологическая архитектура, а не классическая — компьютерная, заключила Наталья Андреева.