Круглый стол «Искусственный интеллект для решения актуальных задач цифровой экономики» на конференции Инпром-2022
В докладах круглого стола, организованного Лабораторией ПСПОД, были представлены результаты исследований и разработок лаборатории с использованием ИИ для текстильной и обрабатывающей промышленности, транспортной отрасли, сферы видеонаблюдения и безопасности, здравоохранения и др.
Круглый стол был посвящён спектру научно-исследовательских и инженерно-практических вопросов, разрабатываемых в рамках реализации проекта «Алгоритмы и технологии искусственного интеллекта для решения задачи непрерывного улучшения и оптимизации производственного процесса для компаний реального сектора экономики» программы Научного центра мирового уровня «Передовые цифровые технологии».
Модератором выступила Марина Владимировна Болсуновская, к.т.н., доцент ВШИСиСТ ИКНТ СПбПУ, заведующий Лабораторией «Промышленные системы потоковой обработки данных» Центра НТИ СПбПУ. К участию в мероприятии были приглашены партнеры Лаборатории – сотрудники Научно-образовательного центра Ивановского государственного политехнического университета.
С докладами выступили:
- Денис Александрович Мирошниченко, старший научный сотрудник Научно-образовательного центра Ивановского государственного политехнического университета. Искусственный интеллект в технологиях текстильной промышленности.
- Георгий Романович Загородний, программист Лаборатории «Промышленные системы потоковой обработки данных» Центра НТИ СПбПУ. Разработка модулей предварительной и окончательной обработки изображений с нескольких камер для системы выявления дефектов при производстве легкой промышленности.
- Алина Владимировна Черкас, инженер-исследователь Лаборатории «Промышленные системы потоковой обработки данных» Центра НТИ СПбПУ. Применение ИИ в медицине на примере создания классификатора для прогноза развития болезни.
- Егор Сергеевич Кузьмичев, программист Лаборатории «Промышленные системы потоковой обработки данных» Центра НТИ СПбПУ. Разработка алгоритма создания аутентичных наборов данных для решения задачи распознавания номеров.
- Георгий Сергеевич Васильянов, ведущий инженер Лаборатории «Промышленные системы потоковой обработки данных» Центра НТИ СПбПУ. Решение задач нейросетевого распознавания образов в задачах построения автономного подвижного состава.
- Олег Павлович Алексеев, техник Лаборатории «Промышленные системы потоковой обработки данных» Центра НТИ СПбПУ. Применение нейронных сетей в мобильных приложениях для распознавания эмоций.
Круглый стол открыл доклад Дениса Александровича Мирошниченко, старшего научного сотрудника Научно-образовательного центра Ивановского государственного политехнического университета «Искусственный интеллект в технологиях текстильной промышленности».
Денис Александрович представил совместную разработку СПбПУ, ИвГПУ, НИУ «Высшая школа экономики» и ООО «Визиумтекс» – программно-аппаратный комплекс по распознаванию дефектов на движущихся рулонных материалах большой ширины с различным видом оформления поверхностей. Обнаружение и распознавание дефектов комплексом производится с помощью нейросетевых технологий. Четвертая промышленная революция, к которой подошло мировое сообщество, предполагает не только модернизацию, но и разработку нового подхода к производству, основанного на массовом внедрении информационных технологий в промышленность, масштабной автоматизации бизнес-процессов и распространении искусственного интеллекта. Предложенный программно-аппаратный комплекс позволит проводить контроль качества текстильных полотен в режиме реального времени и экстренно оповещать оператора при обнаружении дефекта. Внедрение такого комплекса создаст условия для выпуска отечественных текстильных материалов высокого качества и тем самым повысит их конкурентоспособность на мировом рынке изделий и материалов текстильной и легкой промышленности.
Более подробные сведения о данной разработке были представлены в докладе Георгия Романовича Загороднего, программиста Лаборатории «Промышленные системы потоковой обработки данных» Центра НТИ СПбПУ. Георгия Романович рассказал о разработке двух используемых в проекте методов для пред- и постобработки изображений для обнаружения и распознавания дефектов ткани на производстве. Первый метод представлен системой автоматической корректировки экспозиции камеры. Для создания данной системы был разработан способ корректировки экспозиции при помощи анализа гистограммы изображения. Второй метод, о котором говорил спикер, заключается в сшивании изображений с нескольких камер. Данный способ было решено использовать в проекте, поскольку анализ классических методов и ряд экспериментов продемонстрировали, что специфика задачи не позволяет использовать стандартные подходы.
Круглый стол продолжило выступление Алины Владимировны Черкас, инженера-исследователя Лаборатории «Промышленные системы потоковой обработки данных» Центра НТИ СПбПУ. В ходе доклада Алина Владимировна рассказала о том, какие задачи необходимо решить, чтобы технологии машинного обучения начали помогать медицинским работникам принимать решения, основанные на большом количестве данных, тем самым предупреждать осложнения болезни у пациентов и эффективно распределять ресурсы медицинского учреждения. Спикер также коснулась таких вопросов, как актуальность сбора данных в электронном и стандартизированном виде, проведения просветительских семинаров о пользе использования больших данных среди врачей, объединения отдельных медицинских учреждений в единую сеть для использования большого количества данных и создания качественных инструментов обработки информации на основе технологий машинного обучения. Кроме этого, была представлена разработка рискометра COVID-19, который классифицирует пациентов по низкому и высокому риску тяжелого течения болезни.
Егор Сергеевич Кузьмичев, программист Лаборатории «Промышленные системы потоковой обработки данных» Центра НТИ СПбПУ, рассказал о разработке аутентичного синтетического набора данных для обучения нейронной сети в области детектирования и распознавания номеров железнодорожных составов. Для решения поставленной задачи были разработаны алгоритмы создания наборов размеченных изображений. На данный момент алгоритм полностью готов, и его можно использовать для дополнения реальных изображений.
Тему о важности распознавания образов и необходимости развития технологии компьютерного зрения в сфере общественного транспорта продолжил ведущий инженер Лаборатории «Промышленные системы потоковой обработки данных» Центра НТИ СПбПУ Георгий Сергеевич Васильянов. В сотрудничестве с ГорЭлектроТранс разработчики из СПбПУ реализуют основы систем автоматизированного управления перспективным подвижным рельсовым составом на базе нейросетевых технологий компьютерного зрения. Созданный в рамках проекта прототип с применением нейронных сетей способен сегментировать и распознавать на пути своего следования людей, рельсы, столбы и автомобили.
В завершение круглого стола техник Лаборатории «Промышленные системы потоковой обработки данных» Центра НТИ СПбПУ Олег Павлович Алексеев рассказал о разработке мобильного приложении СПбПУ и применения в нем нейронных сетей для получения более точной обратной связи от пользователей. В модуль уведомлений в приложении была внедрена самообучающаяся нейросеть с функцией распознавания эмоций по фотографии пользователя. Получая уведомление об изменениях в расписании или других событиях, для обратной связи пользователь может по желанию использовать собственное позволит получать более точную обратную связь от пользователей, среди которых преподаватели, студенты и сотрудники подразделений СПбПУ, через реакции на уведомления. Данный проект имеет большое значение для коммуникации между сотрудниками, студентами и преподавателями СПбПУ. Кроме того, с помощью сбора статистики, можно оценить эффективность проводимых мероприятий.
