Секции

Нейроинформатика - 2021


СЕКЦИЯ 1

Понедельник, 18 октября                    17:00 – 19:30
Актовый зал

Председатель: ДОЛЕНКО Сергей Анатольевич, к.ф.-м.н.

Искусственный интеллект

1. * БОЛЬШАКОВ В. Э., АЛФИМЦЕВ А. Н., САКУЛИН С. А., БЫКОВ Н. В.
Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана
Глубокое роевое обучение с подкреплением на основе муравьиного алгоритма

В статье предлагается новый алгоритм глубокого обучения с подкреплением, основанный на традиционном алгоритме оптимизации с помощью муравьиной колонии для решения задачи кооперативного гомогенного роевого обучения. Данный алгоритм также представляет собой альтернативный стигмергический подход к реализации ведущей мультиагентной технологии централизованного обучения с децентрализованным исполнением.

Нейроморфные вычисления, глубокое обучение

2. * ЧЕЖЕГОВ А. А., БАЛАШОВ И. С., ЧИЖОВ А. С., ГРУНИН А. А., ФЕДЯНИН А. А.
Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова
Нейроморфные фотоэлектрические синапсы на основе нанокристаллитов оксидов металлов.

Искусственный синапс - один из основных нейроморфных вычислительных элементов. В данном докладе сообщается о реализации фотоэлектрических синапсов на основе полупроводниковых нанокристаллитов. Исследованы временные характеристики синаптической пластичности кратковременная память STM и долговременная память LTM, дополнительные каналы изменения проводимости с помощью газа и температуры, действующие как нейромодуляторы.

3. МАЛЬСАГОВ М. Ю., МИХАЛЬЧЕНКО Е. В., КАРАНДАШЕВ Я. М., НИКИТИН В. Ф.
Научно-исследовательский институт системных исследований РАН, Москва
Применение архитектуры UNET в задаче горения водорода с кислородом

Традиционно модели нейросетей типа UNET применялись для автомати-ческого перевода картинки в картинку и т.п. В настоящей работе показа-но, что подобная архитектура может быть успешно применена к задаче моделирования химических процессов горения, описываемых жёсткой системой обыкновенных дифференциальных уравнений. Используя её, нам удалось обучить компактную модель, которая может аппроксимиро-вать изменения концентраций веществ в смеси в процессе химических реакций с высокой степенью точности.

Прикладные нейросетевые системы

4. * КАСАТКИН Н. Е., ЮДИН Д. А.
Московский физико-технический институт (государственный университет)
Real-time approach to neural network-based disparity map generation from stereo images

This paper is dedicated to study of different methods of depth and disparity maps generating. It includes analysis of existing methods of depth maps generating and investigation and improvement of the real-time neural-network based method AnyNet.

5. КАНЕВ А. И., САХАРОВА Е. К., НУРЛЫЕВА Д. Д., ФЕДОРОВА А. А., ЯКУБОВ А. Р.
Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана
Проблемы классификации видов деревьев по данным LiDAR с использованием модели глубокого обучения

Учет деревьев является важной задачей с точки зрения экологии, поглощения углекислого газа и благоустройства города. Разные виды деревьев имеют свои особенности, актуальна проблема их автоматической классификации. Авторы работы применили одну из современных моделей глубокого обучения PointNet по данным LiDAR для классификации древесных пород. Также они собрали набор данных с характерными для России видами деревьев и его разметили. Даны рекомендации преодоления выявленных в исследовании проблем.

6. * ИШКОВ Д. О., ТЕРЕХОВ В. И.
Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана
Дистилляция знаний моделей свёрточных нейронных сетей на неточных данных для автоматического обхода текстовых CAPTCHA

В то время как большинство существующих работ исследовали распознавание CAPTCHA фиксированной длины, авторы предлагают применить дистилляцию знаний для имитации предсказаний рекуррентно-свёрточных нейросетей. Такие модели хорошо зарекомендовали себя в задаче предсказания динамической длины символов на изображении. Изучено влияние размера и сложности обучающей выборки на качество модели. Анализ ошибок модели позволил составить рекомендации по способам противодействия автоматическому распознаванию

7. * ТЕРЕХОВ В. И., ЗАБЕЛИНА В. А., САВЧЕНКО Г. А., ЧУМАЧЕНКО С. И.
Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана
Классификация пород деревьев по изображению ствола с помощью сверточной нейронной сети и аугментация обучающей выборки с помощью telegram-бота

Рассматривается задача создания модели сверточной нейронной сети для распознавания пород деревьев по изображению ствола при наземной лидарной таксации лесных насаждений. Для увеличения вероятности распознавания предложено применение telegram-бота для аугментации обучающей выборки. Выполнено обучение, выбор и сравнение моделей сверточной нейронной сети. Создан telegram-бот, позволяющий автоматизировать сбор изображений обучающей выборки. Исследование открывает цикл работ по моделированию углеродн

8. СОРОКА А. А., ТРОФИМОВ А. Г.
Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ», Москва
Cross-Modal Transfer Learning for Image and Sound

Recently the research on transfer learning between similar domains has become increasingly common. However, the fields of cross-domain and cross-modal knowledge transfers are more complicated and have been studied less. We propose the new transfer learning strategy between tasks on essentially different domains called as cross-modal transfer learning and consider its ideas and the algorithm. The key element of cross-modal transfer pipeline is cross-modal adapter, i.e. a neural network that transforms the target domain features to the source domain features that can be efficiently processed by a pre-trained neural network. In the experiments the dataset ImageNet and audio dataset ESC-50 are chosen as source domain and target domain respectively. It is shown that a fairly simple neural cross-modal adapter makes it possible to achieve high classification accuracy on target domain using the knowledge obtained by pre-trained neural network on the source domain. Our experiments also show that cross-modal transfer learning noticeably reduces the training time in comparison with the building target model “from scratch”.

9. УДЕГОВА Е. С.1, ШЕЛОМЕНЦЕВА И. Г.1, ЧЕНЦОВ С. В.2
1Красноярский государственный медицинский университет имени профессора В.Ф.Войно-Ясенецкого
2Сибирский федеральный университет, Красноярск
Оптимизация архитектуры сверточной нейронной сети для распознавания изображений микроскопии по Цилю-Нильсену при диагностике туберкулеза

В данной статье представлен результат оптимизации архитектуры сверточной нейронной сети для обнаружения кислотоустойчивых микобактерий туберкулеза. Материалы исследования включают результаты сегментации микроскопических изображений мокроты пациента, окрашенных по методу Циля – Нильсена. Авторы построили алгоритм оптимизации исходной модели сверточной нейронной сети, включая оптимизацию размеров модели, увеличение данных, настройку параметров модели и улучшение регуляризации. Авторы построили нес

10. ТАРАН М. О., РЕВУНКОВ Г. И., ГАПАНЮК Ю. Е.
Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана
Создание резюме судебного акта на основе улучшенного модуля извлечения текстовых фрагментов

Рассмотрена реализация двух программных модулей: “модуль извлечения фрагментов текста” и “модуль автоматического реферирования”, направленных на формирование резюме судебного акта. Эти модули являются частью гибридной интеллектуальной информационной системы для анализа судебной практики арбитражных судов. Улучшенная версия “модуля извлечения фрагментов текста” показывает точность 85,83%, F-мера 85,38%.

СТЕНДОВАЯ СЕССИЯ 1

Вторник, 19 октября                    14:00 – 15:00
Актовый зал

Председатель: ДОРОФЕЕВ Владислав Петрович

СЕКЦИЯ 2

Вторник, 19 октября                    15:00 – 16:30
Актовый зал

Председатель: РАТУШНЯК Александр Савельевич, д.б.н.

Адаптивное поведение и эволюционное моделирование

11. * ТИХОНОВ И. В.1, ЖДАНОВ А. А.2
1Московский физико-технический институт (государственный университет)
2Институт точной механики и вычислительной техники им. С.А. Лебедева РАН, Москва
Алгоритм извлечения знаний в системах технического зрения для задач реального времени

В работе рассматривается построение системы управления в задаче трекинга - прогнозирование класса объекта и его расположения на изображении. Решение предполагает обучение без учителя, без предварительной разметки образов - автоматическое в реальном времени формирование образов и накопление знаний о их влиянии на процесс дальнейшего распознавания и прогнозирования. Производится моделирование системы на основе реальных данных.

Нейробиология и нейробионика

12. ПОЛЕВАЯ С. А.1, ЕРЕМИН Е. В.2, БУЛАНОВ Н. А.3, ФЕДОТЧЕВ А. И.4, ПАРИН С. Б.5
1Приволжский исследовательский медицинский университет, Нижний Новгород
2Нижегородская государственная медицинская академия
3Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики", Нижегородский филиал
4Институт биофизики клетки РАН, Пущино, Московская обл.
5Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского
Вариабельность ритма сердца как отображение адаптации и дезадаптации в условиях повседневной жизни

В работе представлены результаты анализа базы данных, полученных при применении технологии событийно-связанной телеметрии ритма сердца. Выявлены ритмографические признаки адаптации и дезадаптации при предъявлении когнитивных и физических нагрузок: корректурной пробы Тулуз-Пьерона и ортостатической пробы – у детей и взрослых испытуемых. Установлено, что характерными признаками увеличения адаптационного потенциала являются: повышение общей мощности спектра вариабельности ритма сердца, мощности высокочастотной области спектра, функционального резерва и увеличение R-R-интервалов.

13. СМИРНИТСКАЯ И. А.
Научно-исследовательский институт системных исследований РАН, Москва
Классификация ядер таламуса по их вкладу в запуск движения и связям с базальными ганглиями

Предложен подход к созданию модели иерархического управления движениями в мозге, опирающийся на представление о едином центре инициации движений. Участие ядер таламуса в управлении движениями трактуется как поэтапная коррекция движений, как в направлении уменьшения возможных негативных (например, болевых) последствий, так и для достижения двигательных целей. Роль центра инициации движений приписывается педункулопонтийному ядру (PPN), а роль структуры мозга, запускающей активность, как PPN, так и вышележащих отделов переднего мозга, приписывается парабрахиальному ядру (PBN). Подчеркивается роль тормозных структур в процессе коррекции движений.

14. НАЖЕСТКИН И. А.
Московский физико-технический институт (государственный университет)
Применение теории интегрированной информации для исследования пластичности нейронных сетей головного мозга при обучении

Точно сформулировать, что конкретно изменяется в головном мозге во время обучения, не представляется возможным. В настоящей работе была исследована возможность использовать с этой целью теорию интегрированной информации (IIT). Было выявлено, что в обучении, связанном со страхом, коэффициент интегрированной информации имеет статистически значимую взаимосвязь с успешностью выполняемого навыка, причём для нейронов миндалины связь сильнее, чем для нейронов гиппокампа.

Прикладные нейросетевые системы

15. * САГИРОВА А. Р., БУРЦЕВ М. С.
Московский физико-технический институт (государственный университет)
Добавление рабочей памяти в декодер архитектуры Трансформер улучшает качество в задаче генерации последовательности

В данной работе представлены способы добавления памяти в декодер Transformer для задач sequence-to-sequence. Модели необходимо место для записи глобальной информации, ассоциированной с входными данными, но не указанной явно в тексте. Обучаемая память, встроенная в Transformer, обеспечивает дополнительное пространство для хранения необходимой информации. Данное исследование показывает, что добавление обучаемой рабочей памяти приводит к улучшению качества предсказаний для задачи машинного перевода

16. * СТЕНЬКИН Д. А., ГОРБАЧЕНКО В. И.
Пензенский государственный университет
Решение обратных коэффициентных задач на сетях радиальных базисных функций

Показаны перспективы применения сетей радиальных базисных функций в качестве физико-ориентированных нейронных сетей для решения прямых и обратных краевых задач, описываемых дифференциальными уравнениями в частных производных. Для решения коэффициентной обратной задачи восстановления свойств кусочно- неоднородной среды предложен алгоритм, основанный на параметрической оптимизации. Алгоритм применяет две сети радиальных базисных функций.

СТЕНДОВАЯ СЕССИЯ 2

Среда, 20 октября                    14:00 – 14:45
Актовый зал

Председатель: ЛЕБЕДЕВ Александр Евгеньевич

СЕКЦИЯ 3

Среда, 20 октября                    15:00 – 16:30
Актовый зал

Председатель: ВВЕДЕНСКИЙ Виктор Львович, к.ф.-м.н.

Когнитивные науки и интерфейс “мозг-компьютер”. Адаптивное поведение и эволюционное моделирование

17. ВВЕДЕНСКИЙ В. Л.
Национальный исследовательский центр «Курчатовский институт», Москва
Природа многозначности слов

Нами обнаружены регулярности во времени распознавания слов на слух. Это сделано в экспериментах, где предъявляемые слова близки по смыслу. Основываясь на этих результатах, мы разбили все множество прилагательных русского языка на отдельные семантические категории. Каждая такая группа образует линейный список, в котором соседние слова близки по смыслу. Близость слов определялась по числу общих переводов на английский язык. Все эти группы слов могут быть сведены в плотноупакованную центрально-симметричную структуру, состоящую из цепочек слов идущих из центра к периферии. Мы полагаем, что такая структура отражает принцип хранения словарного запаса в коре мозга. Слова хранятся в индивидуальных ячейках памяти, а размер области коры, где находятся представительства слов определенного типа, ограничивает возможное их число. Мы упаковали все прилагательные в компактную область, которая у младенцев должна быть пустой. Вероятно, дети не имеют еще достаточно развитой системы, точно направляющей воспринятое слово точно в определенную ячейку памяти. Поэтому они могут использовать сразу много ячеек для запоминания первых слов. Новые выученные слова образуют дополнительные семантические группы, занимая места «захваченные» первыми словами. Однако иногда «ранние» слова не устраняются из новообразованных групп, и приобретают значение отличное от первоначального. Поскольку образуются десятки новых семантических категорий, многозначность слов становится распространенным явлением.

18. МАРКОВА Г. М., БАРЦЕВ С. И.
Сибирский федеральный университет, Красноярск
Кодирование внешних стимулов простыми рекуррентными нейронными сетями в ходе отложенного теста сравнения

В рамках концепции нейронных коррелятов проведено моделирование рефлексии как ключевого свойства сознания на искусственных нейронных сетях. Методом кросс-временной классификации исследованы динамические паттерны нейронной активности, формирующиеся при прохождении нейронной сетью отложенного теста сравнения. Продемонстрировано, что идентификация получаемого стимула по динамическим паттернам нейронной активности невозможна простыми средствами.

19. ИШКОВ Д. О., ТЕРЕХОВ В. И.
Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана
The Phenomenon of Resonance in Knowledge Distillation: Learning Students by Non-Strong Teachers

In real-world scenarios, we often want to obtain a small and at the same time accurate model. Smaller neural networks require less computational power and are faster than larger ones or ensembles. As a drawback, however, the representational knowledge of small models suffers. With the help of different techniques, it is possible to achieve an improvement in the predictive ability of such models while maintaining their complexity. Knowledge distillation, one of the popular techniques...

20. МИКРЮКОВ А. А., МАЗУРОВ М. Е.
Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова, Москва
Модель прогнозирования деятельности университета на основе серой нечеткой когнитивной карты

Предложен подход к решению задачи прогнозирования показателей деятельности университета, как слабо структурированной системы, на основе когнитивного моделирования. Модель деятельности университета представляет собой серую нечеткую когнитивную карту, позволяющую учитывать неопределенность мнений экспертов о состоянии концептов когнитивной карты, что обеспечивает получение более достоверных результатов моделирования. Новизна подхода определяется использованием при построении нечеткой когнитивной карты специальных конструкций в виде интервальных оценок для оценки силы связей между концептами, обеспечивающих получение адекватной когнитивной модели. Предложенный подход позволяет в условиях заданных ограничений найти наиболее приемлемый сценарий планирования приращения базовых показателей до целевых значений за счет идентификации влияющих на них латентных факторов и импульсных воздействий (приращений) на них, обеспечивающих гарантированное достижение поставленной цели и получение более достоверных результатов.

Теория нейронных сетей, нейросетевые парадигмы и архитектуры

21. БАХШИЕВ А. В.1, ДЕМЧЕВА А. А.1, СТАНКЕВИЧ Л. А.2
1Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
2Центральный научно-исследовательский и опытно-конструкторский институт робототехники и технической кибернетики, Санкт-Петербург
CSNM: Сегментная спайковая модель нейрона для создания нейроморфных систем обработки информации

В работе рассматривается сегментная спайковая модель нейрона, позволяющая описывать нейрон, как древовидную структуру, состоящую из отдельных сегментов, каждый из которых может содержать произвольное число возбуждающих и тормозных синапсов. Особенностью модели является простота реализации на ней нейронов с различной конфигурацией дендритного и синаптического аппаратов. Проведен ряд экспериментов, показавших возможность структурной настройки реакций модели посредством оптимизации гиперпараметров.

22. ИСАЕВ И. В.1, САРМАНОВА О. Э.2, БУРИКОВ С. А.2, ДОЛЕНКО Т. А.2, ЛАПТИНСКИЙ К. А.2, ДОЛЕНКО С. А.1
1НИИ ядерной физики им. Д.В. Скобельцына МГУ им. М.В. Ломоносова, Москва
2Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова
Обратная задача, включающая комплексирование методов оптической спектроскопии: исследование влияния отбора признаков на устойчивость нейросетевого решения к шумам в данных

Рассматривается нейросетевое решение обратной задачи оптической спектроскопии по определению концентраций ионов в многокомпонентном водном растворе солей тяжёлых металлов и методы повышения его устойчивости к шумам в данных. Показано, что одновременное использование отбора существенных входных признаков и комплексирования физических методов при правильной методике применения позволяет добиться наилучшего результата.

СЕКЦИЯ 4

Четверг, 21 октября                    11:00 – 13:00
Онлайн

Председатель: ЮДИН Дмитрий Александрович, к.т.н.

Искусственный интеллект

23. СТАНКЕВИЧ Л. А.
Центральный научно-исследовательский и опытно-конструкторский институт робототехники и технической кибернетики, Санкт-Петербург
Когнитивные технологии и искусственный разум гуманоидных роботов

Работа посвящена применению когнитивных технологий для создания искусственного разума гуманоидных роботов.Предполагается, что искусственный разум является имитацией разума человека. Имитация требует моделирования физических процессов мышления и сознания и, в частности, когнитивных и креативных функций. Эти функции преполагается реализовать с использованием сетевых средств обработки информации. Как пример, представлен вариант когнитивной речевой диалоговой системы робота.

Когнитивные науки и интерфейс “мозг-компьютер”. Адаптивное поведение и эволюционное моделирование

24. САМСОНОВИЧ А. В.
Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ», Москва
A Virtual Clown Behavior Model Based on Emotional Biologically Inspired Cognitive Architecture

A cognitive model of the virtual clownery paradigm is developed, in which two clowns perform on a virtual stage, interacting with each other. Agents controlling virtual clown behavior were designed and implemented based on the eBICA cognitive architecture and embedded into the virtual environment, where they controlled two avatars. Clownery action was generated using the paradigm of ad hoc improvisation, without any given scenario. In this study, the output was produced as text, and the action was not visualized. In parallel, a number of scenarios were written by a group of experts using the same paradigm and behavioral repertoire. The two sets of scenarios were compared to each other in a number of characteristics. Results show which particular features of the model result in believable and socially attractive behavior. Implications concern socially-emotional intelligent agents for practically useful domains.

25. ЩЕРБАНЬ И. В.1, ЛАЗУРЕНКО Д. М.2, ШАПОШНИКОВ Д. Г.1, КИРИЛЕНКО Н. Е.1
1Научно-исследовательский технологический центр нейротехнологий Южного федерального университета, Ростов-на-Дону
2Научно-исследовательский технологический центр нейротехнологий Южного федерального университета
Development of Algorithms to Detect EEG Patterns Specific for Arbitrary Motor Activity of a Human in the BCI Applications

A new algorithm for patterns associated with the execution of voluntary motor activity reflected in electroencephalogram (EEG) signals has been developed. The Hausdorff metric was used as a search function. An adaptive low-pass filter was synthesized with the multivariate singular spectrum analysis. The use of the developed method has provided a reliable automatic search for induced premotor EEG patterns and the correct determination of their time boundaries (accuracy up to 96%).

26. ЛАЗУРЕНКО Д. М.1, ШАПОШНИКОВ Д. Г.2, ШЕПЕЛЕВ И. Е.2, ШАПОШНИКОВ П. Д.3, КИРОЙ В. Н.2
1Научно-исследовательский технологический центр нейротехнологий Южного федерального университета
2Научно-исследовательский технологический центр нейротехнологий Южного федерального университета, Ростов-на-Дону
3Южный федеральный университет, Ростов-на-Дону
Motor Imagery-related Quasi-Stationary EEG Patterns for Neural Interfaces

In the present work, the variability of the Spectral Power and Cross-Correlation characteristics of the EEG was assessed to search for quasi-stationary patterns associated with voluntary motor imagery. It was shown that the most stable characteristics of the EEG recorded from the areas of the frontal, premotor and central cortex provide planning and control of the implementation of purposeful behavior.

27. САЕВСКИЙ А. И.1, ШЕПЕЛЕВ И. Е.1, ШАПОШНИКОВ Д. Г.1, ЛАЗУРЕНКО Д. М.2
1Научно-исследовательский технологический центр нейротехнологий Южного федерального университета, Ростов-на-Дону
2Научно-исследовательский технологический центр нейротехнологий Южного федерального университета
Search for Informative Frequency Range and EEG Time Boundaries for Solving the Problem of Motor Imagery Patterns Classification

Аn approach based on machine learning methods to the classification of EEG recorded during 3 type of motor imagery is presented. Methods for determining the most informative frequency ranges and time characteristics of target movements have been developed. It is shown that the selection of the optimal frequency ranges separately for each subject and each type of movement, as well as the selection of an informative time segment, significantly increase the classification accuracy.

28. РУДЫЧ П. Д., ЛАДОНОВСКАЯ К. В.
Институт вычислительных технологий Сибирского отделения Российской академии наук, Новосибирск
EEG correlates of perception of emotional adjectives analyzed by neural network’s interpretability values

The brain processes and its signals are highly affected by the variation of interpersonal, intrapersonal and situational data variability and it’s make the experiments and analysis complicated. We propose to use the tools of interpretability machine learning techniques to pick the experimental results from the noise environment, well described in metafactors. We tested it on the EEG ERP measurements of adjectives perception processes and studied it’s connection with the frequency of usage each word. We used the shapley values analysis to show the result correlation with the peak 350..400 ms latency and analyzed it’s nature.

29. КОТОВ В. Б., СОХОВА З. Б.
Научно-исследовательский институт системных исследований РАН, Москва
Possibility of Harmonious Coexistence of Human and Artificial Beings

We examine a way to achieve harmony in the community of people and intelligent artificial beings (robots). A simple model allows us to show that equilibrium is possible when robots are busy producing resources and people are busy manufacturing the robots. We determine conditions under which the ratio of people population to robot population tends to a constant with time, and simultaneously the populations tend to stationary values or increase exponentially. We examine the cases of a non-stop robot manufacturing and the case of stoppage in their production when consumption is low. We show that the first possibility is safer from the point of view of the civilization evolution and discuss the issues of organizing a correct production of robots.

СЕКЦИЯ 5

Четверг, 21 октября                    14:00 – 16:30
Онлайн

Председатель: МАЛЬСАГОВ Магомед Юсупович, к.ф.-м.н.

Адаптивное поведение и эволюционное моделирование

30. НГУЕН Н. З.1, ЖДАНОВ А. А.2
1АО Интеллект
2Институт точной механики и вычислительной техники им. С.А. Лебедева РАН, Москва
Адаптивное управление коптерами

В статье представлены результаты модельных экспериментов по применению биологически-инспирированной системы автономного адаптивного управления (ААУ) в коптерах. Рассмотрены общие принципы построения таких систем управления и показаны примеры, касающиеся управления на уровнях «механика», «пилота», «штурмана» и «командира» как отдельными коптерами, так и их группой. Показано, что система автономного адаптивного управления способна автоматически повышать качество управления по мере ее самообучения.

31. СКОБЦОВ Ю. А.1, САММЕР Э.2, РОДЗИН С. И.2
1Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения
2Южный федеральный университет, Ростов-на-Дону
Сравнение гибридных методов сегментации изображений МРТ на основе сечения графа и муравьиного алгоритма с к-средних

Рассматривается сравнительные характеристики гибридных методов сегментации изображений МРТ на основе сечения графа и муравьиного алгоритма с к-средних. Предложенные алгоритмы программно реализованы и протестированы на тестовых изображениях международных каталогов. Эксперименты показали лучшую точность гибридных муравьиных с к-средних алгоритмов по сравнению с методом на основе сечения графов.

Нейроморфные вычисления, глубокое обучение

32. ПУШКАРЕВА М. М., КАРАНДАШЕВ Я. М.
Научно-исследовательский институт системных исследований РАН, Москва
Исключение весов с помощью структурного прунинга и направленного дропаута

В данной статье исследуется применение структурированного прунинга для нейронных сетей со слоями батч-нормализации. Также изучаются возможности прунинга без дальнейшего дообучения, что сокращает вычислительные затраты. В данной работе мы предлагаем алгоритм перестроения сети, что позволяет сократить требуемую память для хранения сети. Сеть ResNet-32 для задачи классификации CIFAR-10 удалось сократить в 4.5 раза.

Прикладные нейросетевые системы

33. КРЫЖАНОВСКИЙ В. М.
Научно-исследовательский институт системных исследований РАН, Москва
QPP: предсказание параметров квантизации для сжатия и ускорения глубоких нейронных сетей

В работе предложена техника предсказания параметров кватнизации (дискретизации) активаций внутренних слоев по входу НС до прямого распространения сигнала (инференса). Предложенный подход позволяет, с одной стороны, использовать быстрые и эффективные библиотеки и ускорители НС, поддерживающие инференс НС только со статическими параметрами квантизации (ПК), а с другой стороны, получить точность динамических алгоритмов квантизации (ПК определяются во время инфе-ренса).

34. ТАРКОВ М. С.
Институт физики полупроводников им. А.В. Ржанова Сибирского отделения Российской академии наук, Новосибирск
SPICE-модель 2G FEFET транзистора и ее применение к построению адаптивного сумматора

Предложена SPICE-модель двухзатворного сегнетоэлектрического транзистора (2G FeFET), основанная на использовании вольт-амперной характеристики затвор-сток. Построена аналитическая аппроксимация кривых вольт-амперной характеристики. На основе модели 2G FeFET построена модель адаптивного сумматора. Показано, что адаптивный сумматор способен распознавать искаженные векторы, соответствующие эталонному вектору весов сумматора (свойство ассоциативной памяти).

35. МОСАЛОВ О. П., ИВАНОВ И. А.
Технологический университет имени дважды Героя Советского Союза, летчика-космонавта А. А. Леонова, Московская область, Королев
Использование автокодировщика для фильтрации в задаче извлечения ключевых слов из текста

В статье рассматривается задача построение фильтра для оценки качества ключевых слов, извлечённых из текста научной статьи. В качестве такого фильтра используется искусственная нейронная сеть прямого распространения, реализующая архитектуру автокодировщика. Рассматриваются и сравниваются различные варианты внутренней структуры искусственной нейронной сети. Приводится описание вычислительных экспериментов и обсуждаются их результаты.

36. ШУТЯК Д. В., ЛИТВИНОВ О. С.
Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана
Исследование применимости нейронных сетей для частотной идентификации объектов

Рассматривается задача применения сверточной нейронной сети для построения пеленгационного рельефа эквидистантной антенной решетки при необходимости сверхразрешения двух сигналов. Под разрешением понимается определение направления с которого приходят сигналы при условии малого углового расстояния между источниками. В процессе исследования была реализована модель эквидистантной антенной решетки, на базе которой был реализован алгоритм «теплового шума».

37. ФЕДЯЕВ О. И., РЕШЕТНЯК Я. А.
Донецкий национальный технический университет, Украина
Нейросетевое обнаружение объектов заданного типа на пути движения автомобиля

Рассматриваются задачи поиска и классификации объектов на изображениях с использованием современных алгоритмов компьютерного зрения. Для решения задачи обнаружения объектов исходное изображение разбивается на фрагменты. Фрагментация позволила упростить решение задачи выделения и классификации объектов на основе применения свёрточной нейронной сети. Работоспособность нейросетевой системы детектирования объектов подтверждена результатами моделирования.

38. КНЯЗЕВА И. С.1, ПЛОТНИКОВ А. А.2, МАКАРЕНКО Н. Г.2, МЕДВЕДЕВА Т. В.1
1Санкт-Петербургский государственный университет
2Главная (Пулковская) астрономическая обсерватория Российской академии наук, Санкт-Петербург
Разработка фреймоворка глубокого обучения для восстановление параметров солнечной атмосферы из профилей Стокса

Параметры солнечной атмосферы можно восстановить с помощью обратной задачи, что требует ресурсов. Было показано, что нейронные сети могут быть альтернативой, однако обычно решается задача восстановления вектора магнитного поля, тогда как модель атмосферы включает в себя 11 параметров. Мы описываем несколько архитектур глубокого обучения для восстановления полного набора параметров. Было обнаружено, что использование независимых модулей с предобученным общим блоком, дает лучшие результаты.

Теория нейронных сетей, нейросетевые парадигмы и архитектуры

39. КИСЕЛЕВ М. В.1, ИВАНИЦКИЙ А. Ю.1, ЛАВРЕНТЬЕВ А.2
1Чувашский государственный университет имени И.Н. Ульянова, Чебоксары
2АО "Лаборатория Касперского"
Сравнение механизмов памяти, основанных на переменном пороговом потенциале и на кратковременной синаптической пластичности.

Сравниваются реализации механизма рабочей памяти в импульсных нейросетях, основанные на переменном пороговом потенциале и на кратковременной синаптической пластичности. Для этого построена формальная процедура, использующая искусственный входной сигнал специального вида. Показано, что оба механизма имеют сравнимые временные характеристики, однако механизм, основанный на кратковременной пластичности, значительно уступает в терминах емкости памяти.

СЕКЦИЯ 6

Четверг, 21 октября                    16:30 – 19:00
Онлайн

Председатель: ТЕРЕХОВ Сергей Александрович, к.ф.-м.н.

Когнитивные науки и интерфейс “мозг-компьютер”. Адаптивное поведение и эволюционное моделирование

40. БУРЛАКОВ Е. О.1, ВЕРХЛЮТОВ В. М.2, УШАКОВ В. Л.3
1Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, Москва
2Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН, Москва
3Национальный исследовательский центр «Курчатовский институт», Москва
Simple human brain model reproducing evoked MEG based on neural field theory

Macro-scale models of the human brain are based on the structure of the connectome in most cases. However, they do not take into account the features of neuronal activity propagation observed experimentally. Our model develops the idea of the dynamics of local neural network activity, providing an opportunity to simulate traveling waves of excited neuronal populations. In this work, we describe a spatial-structural model involving an imitation of mesoscale electrical activity of the brain calculated based on neural field equations with no account for the structure of the connectome.

41. МАЙОРОВ В. И.
Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова
Дао искусственного разума

Для обучения искусственного разума с "чистого листа" необходим согласованный список примеров, размеченных в соответствии с тем, "что такое хорошо и что такое плохо". В качестве первоначального фильтра при составлении списка можно взять максимы из "Метафизики нравов" И. Канта: "собственное совершенство как цель, которая есть в то же время долг"; "счастье другого как цель, которая есть в то же время долг".

42. МЕЙЛИХОВ Е. З., ФАРЗЕТДИНОВА Р. М.
Национальный исследовательский центр «Курчатовский институт», Москва
Ценностно-ориентированное принятие решений – простая аналитическая теория Value-based decision making ˗ simple analytic theory

Динамический процесс принятия решений описывается перемещением системы по энергетическому ландшафту при наличии достаточно сильных шумов. Различные решения соответствуют ямам ландшафта разной глубины, разделенным энергетическими барьерами. В отличие от аттракторной модели, используется известная формула Аррениуса-Крамерса. Такой подход позволяет получить простое аналитическое описание процесса принятия решений. Модель применяется для анализа одной из стандартных ценностно-ориентценных игр.

Нейробиология и нейробионика

43. ТИСЕЛЬКО В. С., ЧИЖОВ А. В.
Физико-технический институт им. А.Ф. Иоффе РАН, Санкт-Петербург
Contribution of multilayer interactions to neural activity retaining in response to flash stimulus in simple and complex models of an orientational hypercolumn of visual cortex

Cortical neural networks in vivo are able to retain their activity evoked by a short stimulus. Our previous study has shown the major role of strong excitatory recurrent connections and slow NMDA receptor kinetics into the retention effect in case of single layer of recurrently-connected neuronal populations. In the present work, we investigate two multilayer models to study the role of interactions between the layers into the effect.

44. КОТИКОВА М. Р., ЧИЖОВ А. В.
Физико-технический институт им. А.Ф. Иоффе РАН, Санкт-Петербург
Propagation and relaxation of neuronal membrane mechanical deformations in mathematical model

Neuronal membrane undergoes mechanical deformations in response to electrical pulse or mechanical influence. We propose a one-dimensional mathematical minimal model that describes propagation and dissipation of the deformations. The model is based on fluid dynamics equations and the Lippmann equation connecting electrical effects and membrane elasticity. The effects of internal heterogeneity of neuron, e.g. cytoskeleton, is investigated and specified as relaxation.

45. ПРЕОБРАЖЕНСКАЯ М. М.
Ярославский государственный университет им. П.Г. Демидова
Three unidirectionally synaptically coupled bursting neurons

We investigate the bursting-behaviour of three unidirectionally coupled neurons with electrical coupling. The mathematical model of this association is the system of relay differential-difference equations. The unidirectional synaptic coupling was modeled based on the idea of fast threshold modulation. We show that the system has periodic mode with bursting effect with different bursts for every component.

46. МЫСИН И. Е.1, ЧИЖОВ А. В.2
1Институт теоретической и экспериментальной биофизики РАН, Пущино, Московская обл.
2Физико-технический институт им. А.Ф. Иоффе РАН, Санкт-Петербург
Кодирование изображения посредством ориентационных гиперколонок

Карты активности V1 ставят вопрос о кодировании изображений с помощью малого числа ориентационных гиперколонок (ГК). Какие признаки и сколько их должна выделять ГК, чтобы обеспечить остроту зрения как у человека? Мы показали, что кодирование в каждой ГК только средних яркости и её градиента даёт остроту зрения в 10 раз хуже, чем у человека. Мы учли, что ГК обладает детекторами в виде первых и вторых производных гауссиан разных масштабов, мы получили высокое качество кодирования 1-d сигналов.

47. МАЙОРОВ В. И.
Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова
Обучение в биологических и искусственных нейронных сетях

Алгоритмы обучения в биологических и искусственных нейронных сетях сильно различаются. В биологических рекуррентных сетях формируются нейронные аттракторы. Искусственные рекуррентные сети настроены на обработку векторных последовательностей, но не обеспечивают формирования аттракторов. Искусственные сети состоят из «точечных» нейронов с синапсами большой размерности. Биологические нейроны соединены синапсами с небольшим числом состояний, но с возможностью локальной интеграции в дендритных ветвях

48. МАКУШЕВИЧ И. В.1, БИБИКОВ Н. Г.1, ПИГАРЕВ И. Н.2
1Акустический институт им. акад. Н.Н. Андреева, Москва
2Институт проблем передачи информации им. А.А. Харкевича РАН, Москва
Сопоставление динамики фоновой активности соседних нейронов слуховой коры кошки

Подробно анализируются характеристики активности шести одновременно зарегистрированных нейронов слуховой коры ненаркотизированной кошки в отсутствие контролируемых звуковых стимулов. Для всех клеток были типичны: короткий рефрактерный период и участок повышенной возбудимости после генерации спайка. Медленные изменения активности прослеживали путём последовательных оценок индекса Хёрста. Показано, что тренды изменения частоты импульсации фоновой активности соседних клеток положительно взаимосвязаны, формируя совместно функционирующие кластеры.

СТЕНДОВАЯ СЕССИЯ 3

Пятница, 22 октября                    14:00 – 16:00
Онлайн

Председатель: КАГАНОВ Юрий Тихонович, к.т.н.

Адаптивное поведение и эволюционное моделирование

49. РЕДЬКО В. Г.
Научно-исследовательский институт системных исследований РАН, Москва
Моделирование взаимодействия между обучением и эволюцией для NK сетей Кауфмана

Модель взаимодействия между обучением и эволюцией для NK сетей Кауфмана была разработана и проанализирована с помощью компьютерного моделирования. Рассмотрена эволюционирующая популяция автономных агентов. У любого агента есть свой генотип и фенотип. Генотипы и фенотипы кодируются NK-сетями Кауфмана. Изучается взаимодействие между обучением и эволюцией. Продемонстрирован эффект сокрытия: интенсивное обучение может подавить эволюционную оптимизацию генотипов.

50. ТАЛАЛАЕВ Д. В.
Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова
Мутации в нейронной сети Хопфилда

В этой заметке мы рассмотрим мутации графа, определяющего модель Хопфилда, которая сохраняет асимптотическое поведение модели. Этот вопрос может иметь важное значение для оптимизации топологии сети. С философской точки зрения этот вопрос близок к изучению апостериорной эквивалентности функционирования сетей с различным знанием.

Искусственный интеллект

51. ДОРОФЕЕВ В. П.
Научно-исследовательский институт системных исследований РАН, Москва
Object-Process Methodology for Intelligent System Development

Разработка новых искусственных систем с уникальными характеристиками - очень сложная задача. В данной статье рассматривается применение концепции гибридного сильного интеллекта с объектно-процессной методологией для разработки уникальных высокопроизводительных вычислительных систем. Предложен методический подход к проектированию новых интеллектуальных компонентов для существующих систем разработки высокопроизводительных систем.

52. КУРЬЯН В. Е.
ООО АиС
Автоматический перевод на основе графа модели мира

Построение модели мира производится автоматически на основе обработки массива пар текстов на входном и выходном языках. В основе лежит представление ситуации в виде подграфа общей модели мира на входном языке. По этому подграфу выбирается подграф на выходном языке. Этот подграф преобразуется в выходной текст.

53. ЧЕРЕМИСИНОВА О. Н., РОСТОВЦЕВ В. С.
Вятский государственный университет
Повышение качества распознавания изображений автоматическим подбором гиперпараметров сверточной нейронной сети

Проведен анализ распространенных методов автоматического подбора гиперпараметров сверточной нейронной сети (СНС). Предложен гибридный способ оптимизации гиперпараметров, совмещающий в себе преимущества Байесовского и эволюционного методов. Результаты экспериментов показали, что качество настройки СНС для рассмотренных методов одинаковое.

54. ВАРЛАМОВ О. О., ГАПАНЮК Ю. Е.
Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана
Подход на основе Многомерной Открытой Гносеологической Активной Сети (MOGAN) для создания сильного искусственного интеллекта

Для создания сильного искусственного интеллекта нам нужны новые инструменты, которые могут работать в разных областях и направлениях. Многолетние исследования миварных технологий в области логического искусственного интеллекта позволили создать новый мощный, универсальный и быстрый инструмент под названием "многомерная открытая гносеологическая активная сеть" (MOGAN). Этот инструмент позволяет работать с логическими рассуждениями в формате “Если-то” и может быть использован для создания различны

Когнитивные науки и интерфейс “мозг-компьютер”. Адаптивное поведение и эволюционное моделирование

55. ТИХОМИРОВА Д. В.
Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ», Москва
The Contact Cycle for modeling the behavior of the Virtual Bot-Presenter

We are faced with the question of when, why, and what emotions a presenter should express during a presentation in order to get the interest of the audience. To answer the question, you need to understand the motive of a presenter. We can assume that his motive is to interest, engage, impress the listener so that he shares his feelings about the report, so that thoughts about the content of the report keep the listener engaged so that he finds the reflection of the report ideas in his own experience. In this paper, we propose to use the contact cycle and structures of emotions for modeling the behavior of the virtual bot-presenter.

56. СЕЛЕЗНЕВА Е. И., ТИХОМИРОВА Е. А.
Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского
Динамика диаметра зрачка и ритма сердца при сообщении заведомо ложной информации на фоне индуцированной когнитивной нагрузки

Рассматриваются теоретические подходы и методы, имеющие отношение к актуальной парадигме детекции лжи - избирательного воздействия когнитивной нагрузки на лжецов. Доказываются преимущества использования айтрекинга и регистрации ритма сердца в детекции заведомо ложных ответов.

57. ВОРОНКОВ Г. С.
Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова
Фактор зеркальности в зрении и мышлении: морфологические и функциональные проявления

В работе рассматриваются проявления фактора зеркальности (ФЗ) в зрении и мышлении. Сам ФЗ обсуждается в дискуссионном плане - высказано предположение, что наличие механизма зеркального преобразования (соответствия) в зрении обусловлено необходимостью системе координат субъективного зрительного образа быть тождественной системе координат реального зрительного пространства. С учетом ФЗ дается объяснение некоторым «странным» феноменам (как морфологическим, так и функциональным) в зрении и мышлении.

58. ПРОШИНА Е. А.1, САПРЫГИН А. Е.1, ЛЕБЕДКИН Д. А.2
1Научно-исследовательский институт нейронаук и медицины
2Новосибирский Государственный Университет
ЭЭГ паттерны когнитивной обработки прилагательных разной частоты встречаемости и эмоциональной окраски

В работе проводится анализ ЭЭГ здоровых испытуемых с применением методов локализации источников с целью исследования временной динамики и локализации функциональной активности при когнитивной обработке вербальных стимулов.

Нейробиология и нейробионика

59. ДИК О. Е.
Институт физиологии им. И.П. Павлова РАН, Санкт-Петербург
Wavelet analysis of correlations between EEG patterns and heart rate variability in subjects with discirculatory encephalopathy

The task is to find connections between the brain and heart bioelectrical activities in subjects with discirculatory encephalopathy. To solve the problem, the method of synchrosqueezed wavelet transform of simultaneously recorded electroencephalogram (EEG) and electrocardiogram (ECG) is used with subsequent analysis of the ratio of instantaneous frequencies. It was shown that the time of occurrence of the correlation of instantaneous frequencies of the EEG delta range and heart rate variability

60. БОЖОКИН С. В.
Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
Wavelet analysis of the non-stationary Rose-Hindmarsh model describing neural activity

A new approach is proposed to developing a model of non-stationary signals, whose spectral properties change in time. The approach is based on improving the Rose-Hindmarsh (RH) system of equations describ-ing the electrical activity of individual neurons. The RH model analyzed the dependence of the number of spikes in each burst of neuronal activity on the control parameter. The new approach to the RH model is that instead of a constant value of the control parameter in the RH model, a time-de

61. ВАСИЛЬЕВ О. С.1, САФОНИЧЕВА О. Г.2, АЧКАСОВ Е. Е.2
1«Центральная государственная медицинская академия» Управления делами Президента Российской Федерации.
2Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова Министерства здравоохранения Российской Федерации (Сеченовский Университет)
«Гладкость» как мера диагностики и эффективности реабилитации опорно-двигательного аппарата спортсменов

Движение здорового человека характеризуется гладкими траекториями движения, в то время как поврежденное звено опорно-двигательного аппарата производит прерывистые движения и не способно производить гладкие движения на доступном ему объеме движений. Исследования гладкости как меры диагностики и критерия эффективности реабилитации опорно-двигательного аппарата в спортивной медицине еще не проводились. В исследовании изучали усредненную гладкость траекторий маркеров, закрепленных на нижней конечнос

62. ПРОСКУРА А. Л.1, ВЕЧКАПОВА С. О.1, ЗАПАРА Т. А.1, РАТУШНЯК А. С.2
1Институт вычислительных технологий Сибирского отделения Российской академии наук, Новосибирск
2Федеральный исследовательский центр информационных и вычислительных технологий
Эффекты лептина и инсулина на синаптическую пластичность в гиппокампе

В работе представлены результаты анализа регуляторных белок-белковых взаимодействий в интерактоме дендритного шипика пирамидного нейрона поля СА1 гиппокампа под контролем гормонов, про-дуцируемых периферическими тканями организма. Предложен молекулярный механизм реализации их эффектов на возбуждающую нейротрансмиссию в гиппокампе.

Нейроморфные вычисления, глубокое обучение

63. КОТОВ В. Б., ПУШКАРЕВА М. М.
Научно-исследовательский институт системных исследований РАН, Москва
Модель двунаправленного переменного резистора

Для применения переменных резисторов в нейроморфных системах необходима модель, воспроизводящая основные особенности таких элементов. В работе рассмотрена модель переменного резистора на основе двух параллельных противоположно направленных резисторных элементов. Показано, что данная модель воспроизводит многие свойства реальных переменных резисторов. Найдены условия, при выполнении которых переменный резистор может быть использован в качестве элемента памяти, детектора знакопеременного сигнала.

64. ШАМИН А. Ю., КАРАНДАШЕВ Я. М.
Научно-исследовательский институт системных исследований РАН, Москва
О нейросетевом подходе к решению дифференциальных уравнений

Предлагается обобщение нейросетевого метода численного решения дифференциальных уравнений, с заданными начальными и граничными условиями. При этом, предлагается обучать сеть вместе с начальными условиями. Таким образом сеть обучается решать не только одну задачу с фиксированными начальными условиями, а целый класс с условиями в некотором диапазоне. Приведены примеры работы метода для ряда задач: гармонический осциллятор, линейное с экспоненциально растущими решениями, волновое уравнение).

65. КОРСАКОВ А. М.1, БАХШИЕВ А. В.2, АСТАПОВА Л. А.1, СТАНКЕВИЧ Л. А.1
1Центральный научно-исследовательский и опытно-конструкторский институт робототехники и технической кибернетики, Санкт-Петербург
2Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
Применение сегментной спайковой модели нейрона для реализации условного рефлекса

Рассматривается вопрос моделирования и реализации условного рефлекса. В основу модели рефлекса положена нейронная сеть, базирующаяся на сегментной спайковой модели нейрона с возможностью структурной адаптации дендритного дерева к входному паттерну импульсов. Модель нейрона позволяет описывать и изменять онлайн свою структуру (размер тела клетки, количество и длина дендритов, количество синапсов) в зависимости от поступающего на её входы паттерна импульсов.

Прикладные нейросетевые системы

66. КОТОВ В. Б., БЕСХЛЕБНОВА Г. А.
Научно-исследовательский институт системных исследований РАН, Москва
Generation of the Conductivity Matrix

Ключевыми блоками нейроморфных систем являются векторно-матричные умножители. Их можно реализовать на основе резисторных матриц. Вектор в произведении задаётся напряжениями, подаваемыми на вход матрицы резисторов, а матрица-множитель определяется проводимостями резисторов. Если в качестве резисторов матрицы использовать переменные резисторы, проводимости которых меняются под действием протекающих через них токов, можно использовать одну и ту же резисторную матрицу для умножения векторов на разны

67. ЭНГЕЛЬ Е. А., ЭНГЕЛЬ Н. Е.
Хакасский государственный университет имени Н. Ф. Катанова, Абакан
The Fault Forecasting System in a Solar Plant on the Basis of a Modified Fuzzy Neural Net

This paper presents a fault forecasting system in a solar plant on the basis of a modified fuzzy neural net. We developed a fault forecasting system in a solar plant on the basis of a modified fuzzy neural net which optimum architecture generated by the modified quantum-behaved PSO. The results show that the developed fault forecasting system in the solar plant on the basis of the created modified fuzzy neural net effectively forecasts a failure free operating period of the solar plant.

68. ФОМИН И. С., АРХИПОВ А. Е.
Центральный научно-исследовательский и опытно-конструкторский институт робототехники и технической кибернетики, Санкт-Петербург
Исследование нейронных сетей для обнаружения ориентиров в задаче навигации роботизированного транспортного средства

В статье рассматривается проблема обнаружения визуальных ориентиров по видеоизображениям с широкоугольной камеры с помощью нейронных сетей. Задача важна в рамках проблемы навигации автономного транспортного средства. Широкоугольный объектив позволяет обнаруживать объекты в значительно большем диапазоне углов. В рамках работы сформирован набор данных для обнаружения ориентиров. На собранном наборе данных обучена группа нейронных сетей и сделан вывод о наиболее подходящих для решения задачи.

69. ЛИТВИНОВ О. С.1, МУРОДЬЯНЦ Д. В.2, КАРАНДАШЕВ Я. М.2
1Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана
2Научно-исследовательский институт системных исследований РАН, Москва
Исследование потерь полезного сигнала в адаптивных антенных решетках при нейросетевом управлении фазовращателями в различных режимах их функционирования

В данной работе проводился анализ характеристик подавления шумов в адаптивной антенной решетке при различных режимах управления – традиционном, фазовом, дискретном фазовом и со связью амплитуды и фазы при дискретной фазе. Исследуемыми характеристиками являлись сигнал/шум и степень потерь мощности полезного сигнала на выходе адаптивной антенны. Для последних трех режимов была использована специально обученная нейронная сеть. Было показано, что использование фазовых режимов управления показывает лучшие результаты по сохранению мощности полезного сигнала, чем традиционное амплитудно-фазовое управление.

70. ФИЛАТОВ Н. С.1, ИСАКОВ Т. Т.1, БАХШИЕВ А. В.2
1Центральный научно-исследовательский и опытно-конструкторский институт робототехники и технической кибернетики, Санкт-Петербург
2Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
Исследование применимости монокулярного трехмерного обнаружения объектов с помощью симулятора CARLA

Монокулярные методы 3d обнаружения объектов перспективны в области создания автономных роботов без лидара, что может снизить затраты. В этой работе в симуляторе CARLA сравниваются автономные агенты, использующие лидар, монокулярную камеру и истинные координаты объектов для 3d обнаружения объектов. Каждый агент прошел ряд маршрутов (122,5 км). Качество движения оценивалось по статистике столкновений, в результате агент, исп. монокулярную камеру, показал себя на 4,5% лучше, чем агент, исп. лидар.

71. КЕРБЕНЕВА А. Ю., МИЛОВ В. Р.
Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева
Моделирование процедур семантического анализа свободных ответов обучающихся на открытые вопросы

В работе предлагается методика интеллектуальной оценки знаний на основе ответов пользователей на открытые вопросы. Рассмотрены процедуры предварительной обработки, векторизации текста и классификации векторного представления. Представлены результаты обучения и тестирования предложенных алгоритмов.

72. БЕЛЯНОВА М. А., АНДРЕЕВ А. М., ГАПАНЮК Ю. Е.
Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана
Нейросетевая генерация вопросов на естественном языке для русскоязычных текстов с использованием подхода на основе гибридных интеллектуальных информационных систем

В статье рассматривается задача генерации вопросов на основе заданного текста. Недавние исследования в области генерации текста показывают, что лучшее качество достигается с использованием авторегрессионных генеративных моделей. Однако такие модели не используют метаинформацию, содержащуюся в тексте. Учет метаинформации может улучшить качество генерации семантически правильных вопросов. В статье этот подход применяется к русскоязычным текстам. Подробно описана архитектура интеллектуальной системы генерации вопросов.

73. МАРЬЯСИН О. Ю., ЛУКАШОВ А. И.
Ярославский государственный технический университет
Прогнозирование часов пиковой нагрузки региона России

Рассмотрена задача прогнозирования часов пиковой нагрузки на месяц вперед для региона России с использованием аппарата искусственных нейронных сетей. Для прогнозирования часов пиковой нагрузки используется два различных метода. Первый метод является косвенным методом, основанным на прогнозировании на месяц вперед суммарного потребления электроэнергии региона. Второй метод основан на непосредственном использовании информации о часах пиковой нагрузки в предыдущие месяцы.

74. КОЛГАНОВ П. А., ТЮМЕНЦЕВ Ю. В.
Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)
Семантическая сегментация изображений как средство обеспечения ситуационной осведомлённости в задачах управления беспилотной техникой

В работе рассматривается проблема формирования ситуационной осведомлённости, которая имеет важное значение для управления поведением беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). В качестве основного инструмента для решения задач используются сверточные нейронные сети, которые осуществляют семантическую сегментацию изображения. В демонстрационном примере рассматривается задача подбора площадки в незнакомой местности и для посадки БПЛА, удовлетворяющей условиям безопасности выполнения этой операции.

Теория нейронных сетей, нейросетевые парадигмы и архитектуры

75. ЛЕБЕДЕВ А. Е.
Научно-исследовательский институт системных исследований РАН, Москва
Learning Independent Sparse Representation In Application to Symmetry Detection Problem

Данная работа является продолжением поиска биологически-правдоподобных архитектур и методов обучения нейронных сетей. В добавок к предложенному ранее алгоритму обучения на основе модифицированного правила Хэбба был разработан алгоритм взаимодействия нейронов в рамках одного слоя. В качестве модельной задачи для тестирования используется задача распознавания симметричных бинарных векторов.

76. КРАСНОВ М. М.1, РЫКОВ Ю. Г.2, СМОЛИН В. С.1
1Федеральный исследовательский центр Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша Российской академии наук, Москва
2Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН
Линейные свойства BPE и аппроксимация решений дифференциальных уравнений

В докладе предлагается разделить рассмотрение BPE (Back Propagation error) на выявление взаимозависимостей активностей элементов сети и согласование активности выходных элементов с эталонной функцией входного сигнала Y ⃗(X ⃗). Для нестандартных задач это позволяет согласовать рекуррентные выражения описания нейросетей с нерегулярными формулами расчёта функции ошибки. В качестве примера приводится аппроксимация решений дифференциального уравнения Хопфа.