• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Контакты

603093 Н.Новгород,ул. Родионова, 136

603095 Н.Новгород,ул. Львовская, 1В

603155 Н.Новгород,ул. Б.Печерская, д.25/12

Статья
Adversarial Attacks and Defenses in Fault Detection and Diagnosis: A Comprehensive Benchmark on the Tennessee Eastman Process
В печати

Pozdnyakov V., Kovalenko A., Makarov I. et al.

IEEE Open Journal of the Industrial Electronics Society. 2024. No. 5. P. 428-440.

Глава в книге
To Kill a Student’s Disengagement: Personalized Engagement Detection in Facial Video

Churaev E., Savchenko A.

In bk.: Artificial Intelligence in Education. Posters and Late Breaking Results, Workshops and Tutorials, Industry and Innovation Tracks, Practitioners, Doctoral Consortium and Blue Sky. AIED 2024,. Vol. 1: Part I. Springer, 2024. P. 329-337.

Препринт
DAREL: Data Reduction with Losses for Training Acceleration of Real and Hypercomplex Neural Networks

Demidovskij A., Трутнев А. И., Тугарев А. М. et al.

NeurIPS 2023 Workshop. ZmuLcqwzkl. OpenReview, 2023

Исследовательские проекты и гранты

В 2023 году планируется проект с центром фундаментальных исследований ТЗ-36 "Эффективные алгоритмы компьютерного зрения и обработки изображений лиц" (участники из НИУ ВШЭ-НН: руководитель Савченко Андрей Владимирович, участники - Савченко Людмила Васильевна, Чураев Егор Николаевич)

Проект ТЗ-129 "Методы и вычислительно эффективные алгоритмы компьютерного зрения и анализа мультимодальных данных" (Руководитель Савченко А.В.)
Совместный проект с центром фундаментальных исследований  НИУ ВШЭ. Со стороны НИУ ВШЭ-НН принимали участие следующие сотрудники: Савченко Андрей Владимирович, Савченко Людмила Васильевна, Чураев Егор Николаевич, Соколов Артем Сергеевич.

2022г. проект ЦФИ (центр фундаментальных исследований) ТЗ-129 "Методы и вычислительно эффективные алгоритмы компьютерного зрения и анализа мультимодальных данных". (Руководитель Савченко А.В.)


2021-2023, грант РНФ № 20-71-10010: " Эффективные методы аудиовизуального анализа динамики эмоционального состояния на основе теоретико-информационного подхода". Руководитель Савченко А.В.
В 2023 году подходит к завершению участие в грантовой программе РНФ "Эффективные методы аудиовизуального анализа динамики эмоционального состояния на основе теоретико-информационного подхода", который был выделен на три года. Грант был получен сотрудниками НИУ ВШЭ-НН Савченко Андреем Владимировичем, Савченко Людмилой Васильевной, Чураевым Егором Николаевичем, Соколовым Артемом Сергеевичем, Демочкиной Полиной Владиславовной, Соколовой Анастасией Дмитриевной и Малафеевым Алексеем Юрьевичем.

Проект совместно с центром искусственного интеллекта "Нейросетевые алгоритмы анализа динамики эмоционального состояния и вовлеченности учеников на основе данных видеонаблюдения" (руководитель профессор Савченко А. В.)

В проекте исследуются решения актуальной для области e-learning задачи автоматического анализа вовлеченности в онлайн-занятие учеников и их эмоций по данным видеонаблюдения. На основе обработки изображений лиц разрабатываются новые алгоритмы классификации индивидуальных и групповых эмоций учеников по коротким фрагментам видеоизображений лиц, метод предсказания вовлеченности учеников на основе анализа видеозаписи урока, алгоритм визуализации фрагментов видеоурока с наиболее ярко-выраженными эмоциями ученика. Особое внимание уделяется защите персональных данных, в том числе дообучению разработанных нейросетевых моделей и классификаторов для набора видеоизображений лиц учеников, а также созданию вычислительно эффективных алгоритмов и нейросетевых моделей, приемлемых для реализации на мобильных устройствах.

Проект ТЗ-129 "Методы и вычислительно эффективные алгоритмы компьютерного зрения и анализа мультимодальных данных" (Руководитель Савченко А.В.)
Совместный проект с центром фундаментальных исследований  НИУ ВШЭ. Со стороны НИУ ВШЭ-НН принимали участие следующие сотрудники: Савченко Андрей Владимирович, Савченко Людмила Васильевна, Чураев Егор Николаевич, Соколов Артем Сергеевич.

2021-2022, проект с международной компанией ИНТЕЛ «Предсказание вовлеченности участников онлайн мероприятия на основе анализа видеоизображений лиц» (студенческий проект). Руководитель Савченко Л.В.
2021-2022, проект с международной компанией ИНТЕЛ «Аудиовизуальное распознавание эмоций на основе инструментария Open Vino» (студенческий проект). Руководитель Савченко Л.В.
2020-2021, проект с международной компанией ИНТЕЛ "Создание датасета для решения задачи распознавания речи по видео" (студенческий проект). Руководитель Савченко Л.В.

Исследования посвящены направлению разработки новых технологий работы с мультимедийной информацией, а именно: рассматривается актуальная научная проблема недостаточной для реализации в режиме реального времени современных методов обработки фото и видео, основанных на глубоких нейронных сетях, в типичном для практики случае ограниченных вычислительных ресурсов, например, при отсутствии графических ускорителей (NVidia GPU).
Также рассматривается задача автоматического отслеживания динамики психоэмоционального состояния пользователя информационных систем (по видео и аудио) и оперативного выявления изменений этого состояния в режиме реального времени.


Распределенные информационные системы в бизнесе(руководитель профессор Козырев О.Р.)
Разработка методологической, теоретической и программной базы, а также организация расширяемой единой среды информационно-вычислительных серверов. Эти сервера в рамках технологии клиент-сервер предоставляют информацию, распределенные вычислительные ресурсы пользователям Internet для моделирования задач нелинейной динамики. Доступ клиентов к информационным системам, моделям, алгоритмам их реализации и данным реализуются на базе развития объектно-ориентированных распределенных механизмов типа CORBA.Структура среды обеспечивает модификацию отдельных компонент, расширение информационных и моделирующих возможностей и состава серверов. Кроме того, планируется создание средств анализа и декомпозиции численных алгоритмов для включения в состав среды, интерфейса с открытой средой через стандартные механизмы получения информации в Internet. В качестве конкретного информационного наполнения предлагается разработать и реализовать информационную систему по построению моделей задач динамики сложных систем, наборы алгоритмов решения этих задач и сопровождающие базы данных.
Работы ведутся при финансовой поддержке проекта Российского Фонда Фундаментальных Исследований 03-7-90225в.

Имитационное моделирование(руководители профессор Козырев О.Р., доцент Бабкин Э.А., соруководитель от ГУ-ВШЭ профессор Ершов Э.Б.)
Системы имитационного моделирования являются наиболее эффективным средством исследования сложных систем. Блок имитационного моделирования входит в типовые архитектуры САПР (CAE-модуль) и АСНИ (Автоматизированная система научных исследований).В отличие от традиционного аналитического моделирование принцип имитационного моделирования основывается на том, что математическая модель воспроизводит процесс функционирования системы во времени, причем имитируются элементарные события, протекающие в системе с сохранением логики их взаимодействия. Если рассматривать вопросы проектирования, то для создания имитационной модели проектируемого объекта необходимо как минимум выполнить следующие действия:

  • Построить математические имитационные модели каждого в отдельности агрегата проектируемой системы;
  • Определить формальную модель взаимодействия моделей агрегатов внутри системы;
  • Математические имитационные модели каждого в отдельности агрегата системы сильно зависят от предметной области.

Как правило, для составления формальной модели взаимодействия агрегатов имитационной модели внутри системы используются типовые математические схемы.В качестве реальной системы разрабатывается система имитационного моделирования на основе технологии мобильных программных агентов. Функциональная часть основана на моделировании реальной экономической ситуации.
Работа выполняется совместно кафедрами НФ ГУ - ШЭ и кафедрой математической экономики и эконометрики ГУ ВШЭ.•

Мобильные программные агенты(руководители доцент Бабкин Э.А., старший преподаватель Зубов М.Л., доцент Демкин В.М.)
Обычный агент, ведущий поиск, размещается в абонентской системе того пользователя, которому этот поиск необходим. В отличие от этого, мобильный агент перемещается в ту систему, в которой есть база данных, в которой необходимо провести поиск. Мобильный агент, именуемый также пауком, обращается к сети только тогда, когда он что-то нашел и ему необходимо передать своему пользователю найденное. Проведя поиск в базе одной системы, мобильный агент может переместиться в другую абонентскую систему и там продолжать поиск. Для ускорения процесса поиска мобильный агент может создавать подагенты и рассылать их по системам сети для параллельной работы.Особенно широкое распространение мобильные агенты получили в службе глобального. Это связано с тем, что поиск в лабиринтах узлов WWW стал сравним с блужданием во тьме. Агенты, здесь именуемые также роботами, почти непрерывно "ползают" по узлам, опрашивают их содержимое, анализируют имеющуюся в них информацию. Эти функции выполняются системами поиска, предлагаемыми различными разработчиками. Число адресов URL и страниц WWW в 2003 г. приблизилось к 500 миллиардам. Механизм поиска связан с постоянным "посещением" агентами узлов WWW. Между тем распространение мобильных агентов чревато перегрузкой сети. В этой связи появился "стандарт исключения роботов" SRE. В соответствии с ним на странице WWW можно разместить список страниц, к которым агенты допускаются. Использование мобильных агентов значительно ускоряет поиск нужной информации. Более того, эти агенты могут работать в системах, куда они забрались, и в случае их временного отключения от сети. Технология работы мобильных агентов хорошо вписывается в концепцию распределенной обработки данных и в системах принятия решений.

Целевая программа подготовки специалистов по SAP CRM
Программа была поддержана Интелом и стартовала в 2009г. За это время подговлено около 10 специалистов по SAP CRM для Нижегородского подразделения SAP. Разработана специализированная учебная программа с привлечением специалистов Интел. Основой программы является углубленное изучение методов бизнес-моделирования, архитектуры, типовых процессов и методов настройки SAP CRM для учета специфики Интел.  Подробная информация представлена на корпоративном сайте: http://www.intel.com/cd/corporate/pressroom/emea/rus/archive/2009/422034.htm

Сотрудничество с Интел в области технологического предпринимательства
Было организовано несколько летних школ, на которые Интел приглашал ведущих преподавателей из бизнес-школы Хаас (Беркли). 

Moderm principles of designing and development of Intilligient Transportation Systems. http://public.dhe.ibm.com/software/dw/university/innovation/2010_smarter_planet_recipients.pdf.
Суть проекта состоит в разработке учебного курса под названием "Современные принципы проектирования и реализации Интеллектуальных Транспортных Систем (ИТС)". Содержимое курса будет включать как теоретические основы моделирования ИТС (алгоритмы логистики, эвристики для решения задач оптимизации, архитектурные подходы к построению моделей) так и описание современных принципов разработки ПО (XP, Scrum, Multi-Agent Programming) и их применения в контексте ИТС. При разработке теоретического материала будут учитываться последние научные публикации в области ИТС, в том числе сделанные сотрудниками кафедры. В практической части планируется использовать различные продукты IBM (ILOG, Cognos BI). Цель проекта - сформировать у студентов представление о проблематике ИТС, показать естественную сложность и междисциплинарность подобных исследований, их актуальность в современном мире, демонстрация возможности использования современного ПО (в том числе продуктов IBM) для разработки моделей ИТС