В ПИШ ЮФУ обсудили возможности искусственного интеллекта в технических системах

В 2024 году на базе Передовой инженерной школы «Инженерия киберплатформ» ЮФУ открылась Научно-технологическая лаборатория поддержки интеллектуальных технологий дивизиона «Киберфизические платформы». Деятельность лаборатории направлена на проведение исследований, выполнение интеллектуальной обработки данных в интересах индустриальных партнеров, дивизионов ПИШ и структурных подразделений ЮФУ в части решения задач машинного обучения, прогнозной аналитики, моделирования сложных систем.

В рамках работы новой лаборатория прошел научно-образовательный семинар «Методы искусственного интеллекта в технических системах». В качестве спикеров выступили заведующий научной лабораторией, доктор технических наук Эдуард Мельник и старший научный сотрудник лаборатории, доцент кафедры вычислительной техники ЮФУ Дмитрий Беспалов.

На семинаре были рассмотрены вопросы применения искусственного интеллекта в технических системах, в частности: классы систем, в которых активно применяются технологии искусственного интеллекта; задачи, решаемые в технических системах на базе технологий искусственного интеллекта; технологии искусственного интеллекта, широко применяемые в технических системах.

«На мероприятии присутствовало 60 студентов разных уровней подготовки. Ребята проявили активность, интересовались вопросами, касающимися объяснимого искусственного интеллекта, а также способов применения генеративного ИИ в различных областях деятельности», – поделился заведующий Научно-технологической лабораторией поддержки интеллектуальных технологий, д.т.н. Эдуард Мельник.

В планах лаборатории проведение еще трех научно-образовательных семинаров в текущем году, которые будут посвящены знакомству с ее материально-технической базой и направлениями исследований. Примечательно, что разрабатываемое сотрудниками лаборатории специализированное методическое и программное обеспечение с применением раннее полученных (оригинальных) и новых научных результатов позволит индустриальным партнерам, дивизионам ПИШ ЮФУ и структурным подразделениям Южного федерального университета решать трудоемкие и ресурсозатратные задачи, например, выделение кадров из видеопотока, разметка данных, обучение нейронных сетей, а также повысить свою конкурентоспособность за счет применения технологий искусственного интеллекта в части эффективной работы с накопленными данными и/или полученной информацией.

Источник: vk.com

Комментарии: