Молодым везде у нас дорога!

Профессор, старший научный сотрудник лаборатории алгоритмов и сетевых структур Андрей Владимирович Савченко стал победители конкурса 2017 года по государственной поддержке научных исследований молодых российских ученых-докторов наук.

Его работа «Разработка вычислительно эффективных методов распознавания образов на основе технологии мягких вычислений для интеллектуальных систем обработки мультимедийной информации» получила саму высокую оценку среди экспертов.

Андрей, расскажите, пожалуйста, о своей работе. Кто заинтересован в разработке такого рода исследований, где они будут применяться?

Я занимаюсь решением разнообразных задач интеллектуального анализа данных и, прежде всего, распознавания аудио и видео в режиме реального времени. Сейчас в этой области наблюдается новый тренд, связанный с появлением новых архитектур нейронных сетей – направление «deep learning».  В моем проекте будут исследованы способы повышения точности распознавания образов на основе применения нейронных сетей и современных технологий soft computing. С практической точки зрения меня сейчас интересует задача биометрической идентификации по видео с очевидным приложением в системы видеонаблюдения. Кроме того, разрабатываемые методы могут быть использованы при распознавании пользователя в системах дистанционного обучения; построении интеллектуальных систем типа «умный дом», интерактивных конференц-залов и учебных классов; создании мобильных приложений дополненной реальности.

Существуют ли аналогичные разработки? В чем отличие Вашей работы от предыдущих исследований?

Конечно, в последние несколько лет область распознавания аудио и видео активно развивается в связи с доступностью большие массивы такого рода информации («большие данные»). Решением такого рода задач занимаются Microsoft, Google, Yandex, а также множество институтов и стартапов. В качестве всем известных примеров задач можно привести поиск по картинкам, сервисы понимания изображений, системы упорядочивания фотографий, голосовые помощники. Однако большая часть таких систем хорошо работает только при обучении нейронных сетей с использованием больших баз данных. В то же время на практике собрать такую базу данных не всегда возможно. В моей докторской диссертации  я как раз исследовал способы повышения эффективности распознавания образов для такого случая малого числа наблюдений. А в поддержанном проекте разработанные мною методы будут применяться уже вместе с современными достижениями в области «deep learning». 

Как будет использован полученный грант?

При составлении заявки были взяты серьезные обязательства. За 2 года проекта необходимо исследовать новые методы распознавания видеоданных, опубликовать ряд статей, индексируемых в Web of Science и Scopus, представить результаты в нескольких международных конференциях, разработать специальное программное обеспечение и запатентовать его, а также подготовить новый курс для наших студентов. Так что работы предстоит достаточно много. Для покрытия оперативных расходов и будут расходоваться средства гранта. Помогать мне будет Дмитрий Игнатов из Московского кампуса, а также несколько студентов и аспирантов.

Насколько активно развиваются в стенах кампуса исследования в области информационных технологий?

Что касается области информационных систем и технологий, в которой я и получил грант, то такие исследования у нас в кампусе развиваются очень активно. В частности, в лаборатории алгоритмов и технологий анализа сетевых структур ведутся работы по кластеризации и эффективному поиску информации. Скоро лаборатория будет проводить зимнюю школу по аналитике данных. Участвуют в исследованиях многие студенты факультета математики, информатики и компьютерных наук, организована даже магистерская программа «Интеллектуальный анализ данных». Для нее в этом году я подготовил новый учебный курс «методы глубокого обучения», который во многом пересекается с тематикой поддержанного проекта.