Красота в глазах смотрящего, а наука в лицах!

Красота в глазах смотрящего, а наука в лицах! Новая рубрика, где мы расскажем о тех, кто каждый день совершает смелые шаги в техническом прогрессе!

8 февраля 1724 года, указом императора Петра I была учреждена Российская академия наук (РАН). С тех пор российская наука открыла миру множество великих имён и достижений, неизменно находясь в авангарде мирового научного прогресса, особенно в области фундаментальных исследований. Сегодня в структуру РАН входят 13 отделений, 15 региональных научных центров, многочисленные институты. В рамках программы грантов создано более 200 лабораторий мирового уровня. Одна из них действует в Арзамасском политехническом институте. Лаборатория научно-образовательного центра АПИ НГТУ и ИПУ (Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова) РАН открыта на базе кафедры «Прикладная математика» и входит в систему научно-образовательных центров вузов России по проблемам управления.

Нашу рубрику в формате интервью открывает – Павел Владимирович Пакшин, доктор физико-математических наук, профессор, заведующий кафедрой «Прикладная математика».

Над чем Вы сейчас работаете?

Основное направление нашей работы – «управление с итеративным обучением». Мы создаём алгоритмы, которые позволяют машинам и роботам учиться на своих повторяющихся действиях, подобно тому, как человек учится кататься на коньках. С каждым новым циклом система вносит небольшие коррективы и улучшает результат. Сейчас мы реализуем грант Российского научного фонда, где фокус сделан на повышение скорости обучения и достижимой точности для нелинейных роботизированных систем.

Какая практическая польза от Ваших исследований?

Разработки находят применение в высокоточном конвейерном и аддитивном производстве, например, при лазерном напылении металла. Однако наиболее социально значимое применение – это медицинская реабилитация. Алгоритмы итеративного обучения лежат в основе реабилитационных роботов для пациентов, перенесших инсульт. Такие устройства помогают больным заново учиться двигаться, корректируя их действия с помощью электростимуляторов.

Какие технологии используются при проведении исследований?

В основе лежат специальные математические алгоритмы, обеспечивающие «память» для робототехнических систем. Мы также исследуем принципы биомеханики, опираясь на идеи нашего выдающегося коллеги, члена-корреспондента РАН Евгения Серафимовича Пятницкого о качественном характере управления движениями живых существ. Это открывает новые пути для создания более естественных и эффективных систем.

Что в Вашей работе самое сложное и интересное?

Сложность – в междисциплинарности. Для решения прикладных задач необходима комплексная команда из математиков, инженеров и биологов. Интересно то, что мы находимся на переднем крае науки: в России наша научная группа – одна из немногих, кто глубоко занимается этим направлением. Особенно увлекательно видеть, как фундаментальные идеи, например, теория Пятницкого, находят воплощение в экспериментах вместе с молодыми учёными, такими как магистрант Лев Харитонов, аспирант Александр Комаров, молодые ученые Юлия Емельянова, Михаил Емельянов, Антон Копосов.

Какие цели на будущее?

Главная цель – выход на конкретные прикладные задачи с реальными промышленными и медицинскими партнёрами. Мы также планируем углубиться в решение проблем, связанных с непредвиденными внешними воздействиями на систему, и продолжить работу по созданию более быстрых и устойчивых к сбоям алгоритмов обучения. У нашей команды много планов, и мы уверены, что у этого направления большие перспективы.

Оставайтесь с нами, впереди много удивительного!

Источник: vk.com

Комментарии: