О перспективах технологий глубокого обучения и компьютерного зрения                    

16 декабря в Тульском государственном университете в рамках цикла научно-популярных лекций для молодёжи «Научное кафе» студенты Института прикладной математики и компьютерных наук встретились с доктором физико-математических наук, профессором Российской академии наук, директором по направлению «Технологии искусственного интеллекта» Федерального автономного учреждения «Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем» (ФАУ «ГосНИИАС) Юрием Валентиновичем Визильтером.

Напомним, проект «Научное кафе» реализуется Студенческим и аспирантским научным обществом и Советом молодых учёных ТулГУ при грантовой поддержке министерства молодёжной политики Тульской области.

Представляя спикера, директор ИПМКН Алексей Алексеевич Сычугов сообщил, что Юрий Валентинович Визильтер более двадцати лет знаком с коллегами из ТулГУ. С сотрудниками кафедры «Информационная безопасность» и лаборатории когнитивных технологий и симуляционных систем учёного связывают узы дружбы и сотрудничества.

Сегодняшняя выступление гостя, подчеркнул Алексей Алексеевич, представляет интерес как для студентов, так и для преподавателей института.

Юрий Валентинович — выпускник Московского авиационного института по специальности «Системы автоматического управления». Он является автором более 200 научных трудов, в том числе нескольких монографий и учебных пособий.

К области научных интересов учёного относятся искусственный интеллект, машинное обучение, анализ данных, обработка и анализ изображений, техническое зрение. Его исследования связаны с разработкой бортовых авиационных систем улучшенного и синтезированного видения, комплекса автоматизированного дешифрирования авиационных изображений, теории и методов морфологического анализа изображений.

Своё выступление Юрий Валентинович посвятил современному состоянию и ближайшим перспективам развития технологий глубокого обучения и компьютерного зрения.

Он рассказал, что целое десятилетие, с 2011 по 2021 год, ознаменовалось технологической революцией в области искусственного интеллекта, выразившейся в появлении глубоких нейронных сетей, решении задач компьютерного зрения, обработке сигналов и анализа больших данных на уровне человека. Было разработано новое поколение алгоритмов, позволяющих обнаруживать и распознавать объекты на изображениях на базе глубоких нейронных сетей.

В настоящее время развитие технологий машинного обучения на базе глубоких нейронных сетей продолжается.

Гость подробно остановился на революции трансформеров — нейросетях новой архитектуры, направленных на решение последовательностей с обработкой зависимостей. Он рассказал об использовании трансформеров для предсказания свойств белков и полимеров, а также их роли в задачах технического зрения.

Особое внимание в своём выступлении Юрий Валентинович уделил технологии глубокого обучения (машинного обучения на основе искусственных нейронных сетей) в исследованиях операций и управлении, а также отечественной экосистеме машинного обучения PLAT, разработанной в ФАУ «ГосНИИАС».

Учёный познакомил участников с программой сравнительного тестирования для различных категорий процессоров, реализуемой ФАУ «ГосНИИАС» в интересах оборонно-промышленного комплекса России.

Отечественные процессоры, подчеркнул он, эффективны для решения бортовых задач.

— Юрий Валентинович Визильтер — очень интересный лектор. Я имел возможность слышать его ещё в 2019 году, когда принимал участие в Международной конференции «Математические методы распознавания образов», проходившей в Москве, — поделился магистрант второго года обучения направления подготовки «Информатика и вычислительная техника» Егор Сурков. — И я очень доволен тем, что посетил сегодня «Научное кафе». Узнал много нового о том, что происходит в области машинного обучения.

После лекции в Лаборатории когнитивных и технологий и симуляционных систем прошёл семинар с участием учёного, в ходе которого обсуждались модели диффузии в нейронных сетях и вопросы морфологической сложности изображений.

Татьяна Крикункова

Фото Михаила Гиндина