Молодые ученые МИ ВлГУ выиграли гранты Российского научного фонда

Подведены итоги конкурса 2021 года на получение грантов Российского научного фонда по мероприятию «Проведение инициативных исследований молодыми учеными» Президентской программы исследовательских проектов, реализуемых ведущими учеными, в том числе молодыми учеными.

По результатам конкурсов Фондом поддержано 469 инициативных проекта молодых ученых размером 1,5–2 миллиона рублей ежегодно, 318 молодежных научных групп с финансированием в 3–6 миллионов рублей, а также продолжено финансирование 132 начатых в 2018 году аналогичных проектов.

В число победителей вошли учёные Муромского института ВлГУ:

Астафьев А.В., Тема: Совершенствование фундаментальных основ построения систем автономной навигации внутри помещений в режиме реального времени

Аннотация проекта:

Проект направлен на совершенствование фундаментальных основ построения систем автономной навигации внутри помещений в режиме реального времени. В проекте планируется рассмотреть аспекты, связанные с радиочастотной навигацией, инерциальной навигацией, комплексированием их результатов и интеллектуальным анализом данных.

Несмотря на большое количество исследований в области навигации в закрытых помещениях всё равно остаётся большое количество нерешенных вопросов. Необходима разработка более точных, быстрых и масштабируемых алгоритмов.

Точность зависит от среды распространения сигнала, наличия физических преград и интерференции. В данном направлении исследования направлены на использование шумоподавляющих фильтров, искусственных нейронных сетей и подходов дообучения в процессе эксплуатации. Перспективным направлением повышение точности является исследования радиосигнала по каналам CSI. Есть и отдельные работы, которые нацелены на определение уровня помех при наличии физических преград (стены, люди и т.д.), но практических исследований в полноценных системах позиционирования в них не проводится.

Масштабируемость – это еще одна большая, нерешённая проблема разработки алгоритмов навигации внутри помещений. Любая система навигации требует начальной калибровки на контролируемой территории, чтобы подстроиться к особенностям среды распространения сигнала. Однако, в задачах навигации внутри помещений, среда распространения сигнала постоянно изменяется. Это может происходить из-за появления новых физических преград, новых источников радиосигнала в рабочем диапазоне и много другое. Поэтому еще одним направлением работы научных сотрудников является разработка методов и алгоритмов адаптации существующей системы навигации к постоянно изменяющейся среде распространения сигнала.

Реализация проекта позволит заложить новые фундаментальные основы построения систем позиционирования внутри помещений с точностью в дециметровом диапазоне, не уступающим мировому научно-техническому уровню.

Щаников С.А., Тема: Разработка научно-технологических принципов создания и функционирования нейроморфных систем аналогового машинного зрения на основе мемристивных устройств

Аннотация проекта:

В основе проекта лежит проблема создания новых эффективных систем машинного зрения, связанная с поиском альтернатив для сложившегося подхода при котором система машинного зрения состоит из фотосенсора, аналогово-цифровых преобразователей, вычислителя с архитектурой фон Неймана, программного обеспечения для распознавания образов, реализующего на традиционной элементной базе существующие модели распознавания. Авторами Проекта предлагается напрямую связать фотосенсор с аналоговой нейроморфной системой распознавания образов, что позволит отойти от принципа “фотоаппарат с функцией распознавания” и приблизить системы машинного зрения к их биологическим аналогам.

Основные задачи данного проекта связаны с проведением исследований и разработкой концепции и принципов создания нового вида систем машинного зрения, которые обладают всеми функциями существующих систем, но будут иметь принципиально новую архитектуру. Для реализации процесса обработки изображения, детектирования объекта и распознавания образа будет осуществлен уход от применения архитектуры фон Неймана. Устройство обработки и распознавания сигналов с фотосенсора будет нейроморфным, то есть одновременно выполнять роль памяти, хранящей параметры искусственной нейронной сети, и роль вычислителя, результатом работы которого будет класс распознаваемого образа.

Решение поставленных в проекте задач позволит создать новое направление в развитии систем машинного зрения, а именно нейроморфного аналогового машинного зрения на базе мемристивных устройств. Данная концепция применима для создания промышленных систем технического зрения, однако наибольшие перспективы её применения связаны с такими областями, где важна компактность, надежность, низкое энергопотребление, низкий нагрев таких систем, а именно – при создании бионических имплантов для людей с ограниченными возможностями по зрению, создание систем машинного зрения для робототехники, бортовых систем гражданского и специального назначения (например, беспилотные летательные аппараты или автотранспорт).

Поздравляем и желаем дальнейших успехов в грантовой деятельности!