Автономные роботы, нейросети и предотвращение атак на информационные системы: ЛЭТИ на конференции MECO

Автономные роботы, нейросети и предотвращение атак на информационные системы: ЛЭТИ на конференции MECO

СПбГЭТУ «ЛЭТИ» выступил соорганизатором и представил 34 высокотехнологичных разработки на 9-ой Средиземноморской конференции по встраиваемым вычислениям MECO, которая прошла с 8 по 11 июня в Будве (Черногория).

18.06.2020 556

Организаторами 9-ой Средиземноморской конференции по встраиваемым вычислениям MECO выступили Университет Черногории, Технический университет Эйндховена (Нидерланды), Европейская академия, Загребский университет (Хорватия), Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ», Рязанский государственный радиотехнический университет.

Трое ученых ЛЭТИ вошли в программный комитет MECO – доцент кафедры автоматики и процессов управления (АПУ) Дмитрий Ильич Каплун, доцент кафедры информационных систем (ИС) Евгения Сергеевна Новикова и декан факультета компьютерных технологий и информатики (ФКТИ) Иван Иванович Холод.

В 2020 году MECO собрала рекордное количество участников – свыше 650 авторов из более чем 45 стран с пяти континентов, которые участвовали в работе 15 тематических секций и 30 сессий онлайн. Это представители сильнейших технических университетов и ведущих высокотехнологичных компаний: NVIDIA, Технический университет Мюнхена, Технологический институт Карлсруэ, Mercedes-Benz AG, BMW Group, Volkswagen AG, Cisco Systems, Ericsson Research, Технический университет Дрездена, Технический университет Эйндховена, Технический университет Вены, Стамбульский технический университет, Манчестерский университет, Норвежский научно-технический университет, Гонконгский научно-технический университет, Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ», Научно-технический университет имени короля Абдаллы, Технический университет София, Антверпенский университет, Словацкий технологический университет, Чешский технический университет, Прага, Университет Патр, Калифорнийский университет Ирвин, Московский энергетический институт, Афинский национальный университет им. Каподистрии, Сиенский университет и многие другие.

Заведующий кафедрой математического обеспечения и применения ЭВМ (МО ЭВМ), руководитель R&D направления «Искусственный интеллект» СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Кирилл Владимирович Кринкин выступил на конференции в качестве ключевого спикера и представил доклад «Применение моделей переносимого доверия и теории Демстера-Шафера для леговесного решения задачи синхронной локализации и построения карты мобильными роботами», посвященный оптимизации работы автономных мобильных роботов.

«По-настоящему автономным мобильным роботам приходится решать задачу SLAM, то есть одновременной локализации и построения карты, чтобы ориентироваться в незнакомой среде. Это основная задача, которую необходимо решить, чтобы достичь реальной автономности роботов. К сожалению, несмотря на множество существующих подходов, для мобильных платформ с ограниченными ресурсами не существует надежного решения. Это всегда компромисс между надежностью, производительностью и требованиями к вычислительным ресурсам. Мы ищем возможность улучшить качество SLAM без увеличения лимитов на вычисления/память, используя теорию Демпстера-Шафера и модели переносимого доверия».

Руководитель R&D направления «Искусственный интеллект» СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Кирилл Владимирович Кринкин

На миниатюрном примере (tinySLAM) группа ученых под руководством К.В. Кринкина показала, как небольшие улучшения могут повлиять на точность обработки данных сканирования и отслеживания занятости пространства. Расширения вероятности Демпстера-Шафера могли бы быть одним из способов получения дешевых умных пространственных датчиков.

Аспирант кафедры МО ЭВМ Михаил Ефремов представил результаты исследований под руководством декана ФКТИ Ивана Ивановича Холода в области групповой робототехники – нового подраздела робототехники, который изучает полностью автономных роботов без центрального управления или какой-либо общей базы знаний.

«Одной из наиболее распространенных проблем является процесс разработки групповых робототехнических систем: на данный момент нет четких руководств по проектированию и моделированию таких систем, нет стандарта инструментов и программного обеспечения в области групповой робототехники. Эта работа исследует групповые робототехнические системы с точки зрения разработки программного обеспечения. Суть исследований заключается в том, как подход с точки зрения разработки программного обеспечения может решить проблему прочной связи между аппаратными платформами и групповыми системами с помощью руководств и инструментов для быстрой и качественной разработки приложений для групповой робототехники». 

Декан ФКТИ СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Иван Иванович Холод

Научная группа, состоящая из ученых ЛЭТИ и Северо-Кавказского федерального университета, под руководством Дмитрия Ильича Каплуна, который руководил секцией по обработке сигналов в рамках конференции, и старшего научного сотрудника кафедры АПУ Павла Алексеевича Ляхова представила три доклада, два из которых посвящены медицинской тематике. Ученые рассказали о методе определения злокачественных поражений кожи по изображениям с использованием нейронной сети, а также о высокопроизводительной аппаратной трехмерной медицинской визуализации с использованием вейвлетов в системе остаточных классов, которая позволит увеличить производительность медицинских томографов в 1,57 – 2,7 раза.

Третий доклад научной группы «Метод определения ориентированного контура на изображении с помощью функции Лоренца» затрагивал область цифровой обработки изображений.

«Первая отличительная особенность разработки заключается в возможности настройки размера маски фильтра для варьирования расстояния между анализируемыми различиями на границах обрабатываемых областей изображения. Второй особенностью является возможность заранее задать угол поворота координатной плоскости, что определяет ориентацию фильтра. Кроме того, предлагаемый фильтр имеет минимальное количество зон с различными знаками, что отличает его от известных фильтров Габора. Предлагаемый метод может быть использован в различных областях цифровой обработки изображений, но наиболее перспективным, на наш взгляд, является использование предлагаемых фильтров в сверточных нейронных сетях вместо нейронов сверточных слоев, отвечающих за отличительные признаки», – отметил Дмитрий Ильич.

Доцент кафедры ИС Евгения Сергеевна Новикова выступила с докладом «Изучение аномалий в данных систем отопления, вентиляции и кондиционирования с использованием оценки сходства изображений». Использование интеллектуальных устройств Интернета вещей привело к появлению новых опасных сценариев нарушения функционирования информационной системы, включая возможные атаки на системы отопления, вентиляции и кондиционирования (ОВиК). Подходы, основанные на визуализации, могут значительно облегчить работу аналитика при выявлении аномалий в массиве данных, особенно когда нет или мало предварительной информации о функционировании системы ОВиК.

«Мы разработали подход к анализу данных ОВиК, который позволяет осуществлять автоматизированный поиск дней со схожими моделями функционирования систем ОВКВ на основе анализа сходства изображений. Основная идея подхода состоит в том, чтобы сформировать графическое представление данных ОВиК для каждого дня, а затем оценить их сходство путем расчета индекса структурного сходства для каждого сформированного изображения. Дни, характеризующиеся высоким уровнем расхождения, можно рассматривать как аномальные, требующие особого внимания аналитика. Для проверки предложенного подхода мы использовали набор данных VAST MiniChallenge-2 2016, который содержит журналы системы отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха».

Доцент кафедры ИС Евгения Сергеевна Новикова

Всего ученые четырех факультетов СПбГЭТУ «ЛЭТИ» (ФКТИ, ФЭА, ФРТ и ФИБС) представили 34 доклада по разработкам, которые создаются в русле пяти приоритетных R&D направлений университета: «Искусственный интеллект», «Человеко-машинный интерфейс», «Портативные медицинские системы и комплексы», «Передовые беспроводные технологии», «Электротехнологии и электроэнергетика».

Для справки:

Конференция MECO является брендом в сфере высоких технологий. Сборник докладов MECO индексируется в IEEE Xplore, SCOPUS, Web of Science, SCImago, Publons, Google Scholar и во всех основных мировых базах данных в области компьютерных наук. Он имеет коэффициент SJR 0.134 с 2012 года. Статьи из конференции MECO цитировались в Google Scholar более 5000 раз, а отдельные статьи публикуются в журнале издательства Elsevier «Микропроцессоры и микросистемы - MIPRO» с импакт-фактором в WoS выше 1.