Лаборатория ПСПОД осуществляет научно-методическую поддержку конкурса научно-технологических проектов «Большие вызовы»
М.В. Болсуновская, Г.С. Васильянов и А.Г. Зорин провели ряд занятий для участников регионального этапа Всероссийского конкурса «Большие вызовы» (Северо-Западный федеральный округ) на темы искусственного интеллекта и умного города, а также выступили консультантами по ряду проектов, которые готовят участники.
Всероссийский конкурс научно-технологических проектов «Большие вызовы» проводится для старших школьников (7-11 классы), имеющих достижения в области технологического образования, физико-математических, естественных наук или же проявляющих интерес к развитию в этих областях. Всероссийский конкурс организует образовательный фонд «Талант и успех». Региональный трек в СЗФО проводит Региональный центр выявления и поддержки одаренных детей ГБНОУ «Академия талантов» (Санкт-Петербург). Цель конкурса — вовлечение молодежи в научно-техническое исследование и проектирование в прорывных областях, интересных скоростью развития технологий и перспективами внедрения найденных решений.
Конкурс «Большие вызовы» включает в себя 12 научных направлений, разработанных в партнерстве с ведущими российскими технологическими компаниями и вузами, в том числе с Политехническим университетом — «Беспилотный транспорт и логистические системы», «Большие данные, искусственный интеллект, финансовые технологии и машинное обучение», «Нейротехнологии и природоподобные технологии» и другие.
Сотрудники Лаборатории ПСПОД в числе других экспертов СПбПУ являются партнерами Регионального центра выявления и поддержки одаренных детей ГБНОУ «Академия талантов». Они обеспечили научное сопровождение проектов по направлению «Большие данные, искусственный интеллект, финансовые технологии и машинное обучение» и регулярно выступают с научно-популярными лекциями на образовательных интенсивах. Марина Владимировна Болсуновская, заведующая Лабораторией ПСПОД Центра НТИ СПбПУ, вошла в число экспертов регионального этапа конкурса «Большие вызовы».
19 ноября 2020 года в рамках серии профильных интенсивов состоялась онлайн-лекция «Детектирование замаскированных лиц» (направление «Умный город и безопасность»), ее автор Арсений Зорин, программист Лаборатории ПСПОД, специалист по нейросетевым алгоритмам. Арсений рассказал школьникам о том, что такое искусственная нейронная сеть, как производится ее обучение и как с помощью нейросетевых алгоритмов реализуется обнаружение замаскированных лиц в программном обеспечении интеллектуальных систем видеонаблюдения. Свой рассказ эксперт проиллюстрировал демонстрацией программного обеспечения для детектирования замаскированных лиц.
Программный продукт, созданный в лаборатории ПСПОД, работает на основе последовательного применения двух сверточных нейросетей. Результаты работы первой служат исходным материалом для анализа, осуществляемого второй сетью. Система детектирует все лица в видеопотоке, выделяет каждую видимую часть лица и затем анализирует наличие всех частей (глаза, нос, рот). Если какие-либо части лица «отсутствуют» в стандартном наборе, система определяет лицо как замаскированное и посылает сигнал оператору.
6 ноября 2020 года на профильной смене «Большие вызовы» в загородном Центре детско-юношеского творчества «Зеркальный» прошли лекции и мастер-классы М.В. Болсуновской и Г.С. Васильянова, которые были посвящены таким современным технологическим направлениям, как Big Data и искусственный интеллект в системах управления автономным транспортом.
М.В. Болсуновская рассказала о понятии «большие данные» (Big Data): как правильно понимать этот термин, какие данные можно называть «большими», как построен процесс их сбора и обработки, и самое главное – какие задачи, которые раньше казались невыполнимыми, может решить анализ таких огромных массивов данных, какие перспективы может открыть их использование в разных отраслях.
Инженер лаборатории ПСПОД Г.С. Васильянов провел занятие, посвященное автономному транспорту, его функциям и значению в современной инфраструктуре и подробно остановился на самом важном компоненте — системах управления. Принципы их построения были проиллюстрированы на примере малогабаритной модели автономного автомобиля, созданного в лаборатории [1]. Программно-аппаратная платформа на базе микрокомпьютера снабжена лидаром, датчиками скорости и дистанции, а также трекинг-камерой и камерой глубины. Благодаря использованию датчиков и ПО модель может строить карты местности и ориентироваться на них, находить кратчайший путь следования к точке на карте, объезжать динамические препятствия, распознавать дорожные знаки и атрибуты и строить обзорные изображения.
М.В. Болсуновская и Г.С. Васильянов также провели ряд консультаций для ребят, которым требовалась помощь в оценке научной новизны и актуальности идеи для проекта, выполняемого для конкурса.
