Департамент науки ТГТУ

Номер гранта МК-857.2022.1.6

Сроки выполнения: 01.01.2022 – 31.12.2023

Руководитель: д.т.н. Обухов Артем Дмитриевич.

Цели научного исследования:

Целью исследования является повышение эффективности процессов управления и обработки информации в адаптивных информационных системах за счет разработки новых методов и алгоритмов на основе технологий машинного зрения и обучения.

Задачи научного исследования: Для достижения поставленной цели планируется решить следующие задачи:

• формализация процессов управления в адаптивных информационных системах, основанных на использовании технологий машинного зрения и обучения;
• разработка метода управления в адаптивных информационных системах, основанного на технологиях машинного зрения и обучения, для распознавания объектов, прогнозирования их поведения и автоматического принятия решений;
• разработка алгоритмов обработки информации в адаптивных информационных системах, основанного на технологиях машинного обучения, для автоматизации процессов преобразования данных, их сжатия, восстановления поврежденных данных, прогнозирования состояния объектов, оценки их состояния;
• апробация разработанных методов в различных предметных областях при реализации адаптивных информационных систем для автоматизации процессов управления и обработки информации.

Основное содержание исследования: Проект направлен на повышение эффективности процессов управления и обработки информации в адаптивных информационных системах за счет разработки и применения методов, основанных на технологиях машинного зрения и обучения, что позволит автоматизировать процесс разработки программного и, следовательно, снизить его сложность и стоимость. Актуальность проекта обусловлена потребностью в реализации программных продуктов для широкого набора предметных областей с применением технологий машинного зрения (адаптивные системы управления, системы «умного» дома и города, системы жестового управления, модули анализа действий человека и мониторинга окружения) и машинного обучения (распознавание и позиционирование объектов, преобразование и обработка информации, прогнозирование, восстановление информации, оценка и классификация информационных объектов) для расширения их функциональности, повышения точности и эффективности работы. В проекте планируется проведение теоретических исследований в области разработки новых методов управления и обработки информации, их формализация с использованием теоретико-графового аппарата, организация экспериментальных исследований по оценке эффективности разработанных методов с последующей программной реализацией и интеграцией в адаптивные информационные системы для решения конкретных задач управления и обработки информации. Разработка методов управления и обработки информации на основе технологий машинного зрения и обучения для адаптивных информационных систем позволит расширить область знаний о возможностях применения данных технологий при решении прикладных задач, получить новые, более совершенные продукты, направленные на цифровизацию различных сфер деятельности человека, обладающие большей эффективностью, функциональностью и меньшей стоимостью и сложностью реализации.

Новизна научного исследования:

• разработка математической модели процесса управления, отличающейся интеграцией технологий машинного зрения и обучения для решения задач определения позиции и типа объектов, классификации и прогнозирования их состояния, осуществления автоматизированной поддержки принятия решений для систем управления в адаптивных информационных системах;
• разработка метода управления в адаптивных информационных системах, основанного на технологиях машинного зрения и обучения, отличающегося использованием взаимосвязанных нейронных сетей и обучения с подкреплением для анализа информационных объектов, выбора оптимальных действий системы управления с учетом эффекта запаздывания; - разработка алгоритмов обработки информации в адаптивных информационных системах, основанных на технологиях машинного обучения, отличающихся автоматическим выбором архитектур и параметров нейронных сетей, определением категорий задач (преобразование данных, их сжатие, восстановление поврежденных данных, прогнозирование состояния объектов, оценка их состояния) и выбора определенного алгоритма их решения, что позволит корректно осуществить организацию процесса управления в адаптивных информационных системах.

Ожидаемые результаты исследования:

• математическая модель процесса управления, основанная на интеграции технологий машинного зрения и обучения для решения задач определения позиции и типа объектов, классификации и прогнозирования их состояния, осуществления автоматизированной поддержки принятия решений для систем управления в адаптивных информационных системах;
• метод управления в адаптивных информационных системах, основанный на технологиях машинного зрения и обучения, использовании взаимосвязанных нейронных сетей и обучения с подкреплением для анализа информационных объектов, выборе оптимальных действий системы управления с учетом эффекта запаздывания;
• алгоритмы обработки информации в адаптивных информационных системах, основанные на технологиях машинного обучения, автоматическом выборе архитектур и параметров нейронных сетей, определении категорий задач (преобразование данных, их сжатие, восстановление поврежденных данных, прогнозирование состояния объектов, оценка их состояния) и выборе определенного алгоритма их решения для организации процессов управления;
• программное обеспечение системы управления адаптивной платформой, функционирующее на основе технологий машинного зрения и обучения в соответствии с разработанными методами управления и обработки данных; - программное обеспечение жестовой системы взаимодействия с интерфейсов адаптивных информационных систем, функционирующее на основе технологий машинного зрения и обучения в соответствии с разработанными методами управления и обработки данных.