6 октября прошел научный семинар дискуссионного клуба Cutting Edge на английском языке, посвященный обмену идеями в рамках учебно-исследовательской лаборатории искусственного интеллекта и машинного обучения института ИТ и АД.
В дискуссионном клубе приняли участие инициативные студенты программы магистратуры «Искусственный интеллект» (ИИТм-24, ИИТм-25) института ИТ и АД, программы бакалавриата «Искусственный интеллект и компьютерные науки» (ИИКб-23, ИИКб-24, ИИКб-25) БИ БРИКС и преподаватели Кузнецова И.А., профессор института лингвистики межкультурной коммуникации, Афанасьев А.Д, профессор института ИТ и АД, Афанасьева Ж.С., доцент БИ БРИКС, Гаращенко А.А., преподаватель БИ БРИКС. Александр Афанасьев, руководитель учебно-исследовательской лаборатории искусственного интеллекта и машинного обучения, отметил, что участие в этом мероприятии является отличной возможностью найти поддержку среди единомышленников и совершить научный прорыв.
Павел Соболев, студент Байкальского института БРИКС, представил два научных проекта: «Контроль качества видеозаписей с помощью нейронных сетей», где рассказал, как компьютерное зрение начинает активно применяться для автоматизации различных процессов, охватывая все сферы жизнедеятельности человека. Павел прокомментировал цели и задачи своего проекта следующим образом: «Само по себе компьютерное зрение работает с визуальной информацией, которую можно получить с помощью камер. В реальных условиях камеры могут быстро загрязниться, из-за этого модель компьютерного зрения, которая получала данные с камеры, будет обрабатывать изображения с этими загрязнениями. Следовательно, точность такой модели значительно падает. Чтобы бороться с этой проблемой, можно нанять отдельного человека, который будет следить за состоянием камер; когда таких камер будет много, то человеческий фактор даст о себе знать, да и вообще такая автоматизация странная сама по себе. Как раз-таки мой проект нацелен на автоматизацию вышеописанной проблемы путем интегрирования дополнительного алгоритма для оценки качества изображений с помощью нейронных сетей». Второй проект Павла был посвящен анализу растений с помощью технологий компьютерного зрения. «PlantPiCam: установка компьютерного зрения для автоматизированного фенотипирования растений на базе Raspberry Pi 5» — бюджетная установка для анализа растений. На средства, полученные Павлом с гранта «Авангард Науки», был приобретен микрокомпьютер (Raspberry Pi 5), а также камера для него. Установка была протестирована в климатической камере для содействия идущему эксперименту в Сибирском институте физиологии и биохимии растений СО РАН (СИФИБР СО РАН). Установка продемонстрировала свою работоспособность и пригодность для проведения длительных автоматизированных наблюдений за ростом и развитием растений, рассказал Павел.
Гаращенко Александр — преподаватель БИ БРИКС — представил проект на тему: «Авроральный овал: краткосрочный прогноз динамики», который является частью его диссертационного исследования в рамках кандидатской работы. Цель аврорального прогноза — предсказать, где и насколько интенсивно будет видно северное (или южное) сияние. Александр рассказал о модели «OVATION», которая предоставляет этот самый краткосрочный прогноз интенсивности и расположения аврорального овала, который определяет зоны, где возможно наблюдение полярных сияний. Прогноз основан на данных о солнечном ветре и межпланетном магнитном поле (IMF) от космического аппарата DSCOVR, а на карты наносятся данные об интенсивности аврорального овала за указанное время.
Жерихов Владислав и Чубуков Всеволод совместно с магистрантом из университета РУДН Балча Кирубел Йемане (Кирубел является выпускником программы бакалавриата «Искусственный интеллект и компьютерные науки» БИ БРИКС) представили проект на тему: «Разработка системы мониторинга здоровья коров с применением искусственного интеллекта для раннего выявления мастита». Владислав и Всеволод рассказали, что мастит, или воспалительное заболевание молочной железы, вызванное инфекциями, которое приводит к снижению продуктивности и качества молока, затрагивает аж 40% коров во всем мире. По их мнению, современные методы обнаружения уже не эффективны, очень медленные и отнимают много времени. Также они поделились данными из своего исследования, где утверждают, что мастит приводит к большим потерям на российских молочных фермах. Эти потери составляют 30 миллиардов рублей в год, а поставка загрязненного молока увеличивает эксплуатационные расходы на 15–25%. Следует отметить, что Балча Кирубел Йемане уже провел предварительные исследования по применению технологий ИИ для наблюдения за коровами в своей стране Эфиопии. Ребята объяснили, что для реализации этой идеи им нужно расширение датасета, балансировка классов и доработка компьютерного зрения. Следующим шагом идет разработка мобильного приложения или Telegram-бота для анализа поведения коров и удобного взаимодействия с камерой, которая будет за ними следить. Завершающим этапом является закупка необходимого оборудования, поиск ферм-партнеров для пилотного тестирования их системы и выход на рынок.
Участники семинара были искренне заинтересованы в каждом проекте и охотно задавали свои вопросы спикерам дискуссионного клуба. Интенсивное развитие технологий искусственного интеллекта и их высокая эффективность для реальных задач бизнеса стала новой и увлекательной реальностью уже давно. Мы перестали воспринимать искусственный интеллект как далекую технологию будущего. Он стал инструментом нашего настоящего, и бизнес, готовый задавать правильные вопросы, уже сегодня находит самые эффективные ответы.
