«Искусственный интеллект, машинное обучение – новый мировой тренд и новые возможности высшей школы»

На площадке РНТЦ состоялся семинар «Искусственный интеллект, машинное обучение – новый мировой тренд и новые возможности высшей школы».

Машинное обучение – это всего лишь попытка сделать машину, которая учится на своем опыте. Организаторы мероприятия предполагают, что разработка таких машин – самый быстрый путь к созданию настоящего искусственного интеллекта. Но чтобы компьютер стал разумным, должен случиться прорыв на стыке науки и искусства.

 

Ректор ЧГУ Дмитрий Владимирович Афанасьев рассказал о важности работы РНТЦ ЧГУ, партнерстве университета с компанией «Малленом Системс» и возможности в разработке инноваций наших студентов.

«Мы хотим видеть РНТЦ в качестве места, где возникают и внедряются новые технологии и оборудование, развиваются самые разные направления сотрудничества университета с ведущими компаниями региона. Пусть это пространство будет наполнено движухой и студенческими исследованиями. Сейчас самое время активно включиться в работу по разработке инноваций, иначе можно вовсе выпасть из процесса развития социальной, индустриальной и других сфер деятельности человека. Здесь собираются специалисты самых разных отраслей, потому что разрабатываемые технологии могут быть применены во всех профессиональных направлениях: исследовательских проектах, работе социологов и даже археологов. Сможем ли мы найти новые идеи, для реализации которых необходимо использование современных технологий, включая искусственный интеллект? Это ответ на вопрос, включимся ли мы в процесс развития человечества. Наши партнеры, компания «Малленом Системс», не работают в погоне за заказом, а изобретают то, в чем рынок, как ему кажется, не нуждается. Студенты ЧГУ могут помочь им в этом, нужны неожиданные, сумасшедшие проекты! Тогда мы сможет стать новаторами!», - рассказал Д.В. Афанасьев.

С презентацией проекта «Создание Data Scientist акселератора ЧГУ или сделаем мир вокруг нас умнее» выступил президент компании «Малленом Системс», д.т.н. Леонид Леонидович Малыгин.

«В конце прошлого года мы организовали НИОКР по машинному обучению с кафедрой математического и программного обеспечения ЭВМ ИИТ ЧГУ, находящейся под руководством Евгения Валентиновича Ершова. Сегодня мы расскажем об этом проекте. Приглашаем присоединиться к нему всех студентов Череповецкого госуниверситета!», - сообщил Л.Л. Малыгин.

Умные технологии – ведущий мировой тренд. К 2022 году мировой рынок интернет-вещей может достичь оборота в $600 млрд. Проблемы, стоящие на пути технологического прорыва включают: идеи, рабочие кадры, инвестиции и вывод умного продукта на рынок. Их решение – введение в эксплуатацию технологического акселератора, чем и занимается кафедра математического и программного обеспечения ЭВМ ИИТ ЧГУ при сотрудничестве с компанией «Малленом Системс». Институт обеспечивает проект трудовым ресурсом и новыми идеями, а компания инвестициями и необходимыми профессиональными рекомендациями. В целом, процесс представляет собой: анализ и отбор данных, формирование команд, создание прототипа, доработку и вывод продукта на рынок, организацию стартапа.

Совместная работа ЧГУ и «Малленом Системс» позволяет университету формировать новые «точки роста», повышать качество образования и получать инвестиции. В свою очередь, компания получает свежие идеи и прототипы, выход на новые рынки сбыта, рост конкурентоспособности и доходов.

Основные ожидаемые результаты проекта к концу 2018 года: запуск не менее 2-х совместных инноваций, общий объем инвестиций в ЧГУ не менее 1 млн. руб., организация работы команды программистов не менее 8-10 человек.

Что такое машинное обучение, как и для чего его применять в современных исследованиях рассказал генеральный директор компании «Малленом Системс», к.т.н. Владимир Александрович Царев:

«Machine Learning – новый инструмент и путь инженерии. Мы занимаемся машинным обучением в двух направлениях: улучшаем свои продукты, например, поисковик, краеугольный камень нашего бизнеса; и строим совершенно новые продукты, которые раньше были просто невозможны. Есть несколько методов машинного обучения, которые сегодня применяются на практике: на примере, с подкреплением, самообучение».

Мы воспринимаем информацию благодаря взаимодействию гигантского количества нейронов – индивидуальных клеток, из которых состоит мозг. Каждая из них сама по себе разумна. Но она взаимодействует с другими нейронами поблизости, основываясь на том, как они преобразуют входящий сигнал в исходящий. Используя вместо нейронов крошечные математические функции можно делать самые разные вещи: подписывать фотографии, синтезировать искусство и даже выигрывать в игру "го".

Директор ИИТ, д.т.н. Евгений Валентинович Ершов привел пример выполнения НИОКР на основе современных методов машинного обучения: разработке программного видеодетектора автомобильного транспорта для решения задачи обнаружения, классификации и подсчета проезжающих автомобилей на определенном участке дороги по видео с панорамных уличных камер.

Если у Вас появятся интересные идеи, или уже есть прототипы – не торопитесь бежать в венчурный бизнес, не старайтесь подстроиться под кого-то; ищите новые, постоянно открывающиеся в городе, области и стране возможности, а с ними и свой путь в сфере современных технологий. Хорошей возможностью реализации проектов является получение грантов. О рекомендациях для подачи заявок на гранты студентам ЧГУ рассказала начальник отдела по работе с органами власти АО «Апатит» ПАО «ФосАгро» Светлана Николаевна Каменская.

Источник