И пессимистов, сетующих на потерянный с союзных времен задел, по субъективным оценкам, больше. За последнюю четверть века российским ВУЗам довелось пройти через сложные времена, многочисленные трансформации. Несмотря на это, в ряде направлений мы по-прежнему впереди не только столичных грандов образования и науки, но и признанных мировых технологических лидеров - так считают директор Института математики и информационных систем ВятГУ Антон Земцов и его коллеги.
Компьютер научили слышать, настало время научить его видеть
Уже многие лидеры IT-рынка создали своих голосовых помощников: Siri от Apple, Bixby от Samsung, а недавно и российский Yandex запустил «Алису». Технологии стали настолько совершенны, что действительно начали служить человечеству. И голосовое общение с гаджетами, понимание компьютерами смысла сказанного - прямое тому подтверждение. Следующим шагом является совершенствование так называемого машинного зрения. И возникающие в этом направлении задачи более сложные. Решение проблем быстрой обработки и анализа изображений лежит в междисциплинарной плоскости и требует высоких компетенций в разных областях знаний: от математики, до искусственного интеллекта.
Над созданием и улучшением алгоритмов обработки изображений на базе многомерных марковских процессов (вряд ли это что-то скажет неспециалистам) группа сотрудников кафедры Института математики и информационных систем ВятГУ работала 10 лет. Мы научились обрабатывать зашумленные изображения лучше, чем другие группы исследователей в России; и наши результаты сопоставимы с результатами ведущих мировых лабораторий,— рассказал Дмитрий Прозоров, профессор кафедры радиоэлектронных средств ВятГУ, - Удаление шумов, выделение контуров объектов, сжатие изображений с оптимальным соотношением потерь и степени сжатия - эти задачи так и иначе уже решены на данный момент. Но улучшение показателей засчет разработки новых алгоритмов позволяет приблизить нас к тому самому машинному (компьютерному) зрению. Например, сейчас системы видеоаналитики в уличных камерах автоматически способны выявлять подозрительные ситуации, вроде задымлений, оставленных вещей. Но вмешательство человека для оценки по-прежнему необходимо. А при изменении освещения, в ночное время, когда изображение сильно искажено, возможны ошибки видеоанализаторов. Наши алгоритмы позволяют снизить вероятность таких ошибок, предоставить более точные данные для дальнейшей интеллектуальной обработки и даже принятия решений. Сейчас мы сконцентрировались на улучшении быстродействия наших алгоритмов, чтобы обеспечить обработку видеопотока в высоком разрешении с частотой до 60 кадров в секунду.
Разработками ученых ВятГУ в этом направлении заинтересовались лидеры рынка интеллектуальных беспилотных систем. Сейчас мы ведем с ними переговоры,
- добавил Антон Земцов.
Объективная оценка мнений
Сейчас источников информации очень много. Люди активно обсуждают все в социальных сетях, в блогах. Отдельные оценки зачастую очень субъективны, а какую-то усредненную оценку по всем источникам или распределение по точкам зрения можно получить только в результате дорогостоящих социологических исследований.
На кафедре фундаментальной информатики и прикладной математики ВятГУ были разработаны подходы к реализации автоматизированной обработки огромных массивов текстовой информации для их смысловой оценки. Это позволит не только лучше исследовать потребительские рынки, но и, например, оценивать отношение общества к тем и иным событиям, инициативам правительства и т.д.
Для создания компьютерной системы, способной ответить на подобные вопросы, необходимо было решить множество задач. Во-первых, мы решили задачу оценки тональности текстов. На основе использованной лексики можно оценить, насколько негативно или позитивно автор текста относится к тому или иному вопросу, — рассказывает кандидат технических наук, заведующий кафедрой фундаментальной информатики и прикладной математики ВятГУ Евгений Котельников. — Следующим шагом стала разработка алгоритмов поиска пригодных к анализу, содержательных текстов, в том числе и в социальных сетях.
Сейчас Евгений Котельников и его коллеги хотят интегрировать в создаваемую систему возможность распознавания аудиоинформации, речи. В перспективе такая система станет мощнейшим инструментом для рыночных, социологических и политических исследований. Кроме скорости и объемов обрабатываемой информации, ее очевидный плюс в том, что в отличие от традиционных соцопросов она не оказывает влияния на мнения респондентов.
Связь и сети
Исследования ученых ВятГУ в области систем связи также заслуживают отдельного внимания. В частности, разработанный протокол для многошаговых децентрализованных беспроводных сетей является уникальным.
Американцы только начинают работать в этом направлении, а у наших коллег на кафедре радиоэлектронных средств уже есть решение. По этому протоколу мы уже можем общаться по своим мобильным телефонам в рамках общей сети без базовых станций операторов связи, — с гордостью рассказывает Антон Земцов. - В таких сетях пользовательские терминалы по цепочке передают информацию. Это позволяет существенно расширить как зону покрытия, так и объем передаваемой информации.
В результате стабильная связь может обеспечиваться, например, в местах массового скопления людей, - поясняет профессор Прозоров. - Также этот протокол может отлично использоваться там, где нет сотовой связи. Например, в системе технических датчиков транспортной инфраструктуры - на трубопроводах. Или еще один вариант - в системах умных домов. Конечно, это классическая технология двойного назначения. Ею активно интересуются и военные, так как главное её преимущество - стабильная связь, не зависящая от инфраструктуры.
Источник: Навигатор http://navigator-kirov.ru/content/razrabotkami-kirovskikh-uchenykh-zainteresovalis-voennye
