Архив статей журнала
Актуальность исследования обусловлена тем, что управление квадрокоптером с помощью жестов рук более естественно и интуитивно, чем использование традиционных пультов управления. Это позволяет пользователям с легкостью освоить управление и сосредоточиться на выполнении задачи, а не на технических аспектах управления. В свою очередь, разработка системы распознавания жестов требует совершенствования алгоритмов обработки изображений на основе машинного обучения. Данная статья направлена на исследование возможности реализации управления движением квадрокоптера с использованием жестов рук, в сочетании с современными нейросетевыми технологиями. Основным подходом в исследовании данной проблемы является применение сверточных и искусственных нейронных сетей для обработки изображений и выполнения задач компьютерного зрения. В работе также рассматриваются методы оптимизации гиперпараметров с помощью инструмента Optuna, использования TensorFlow Lite для реализации моделей машинного обучения на устройствах с ограниченными ресурсами и применение библиотеки MediaPipe для анализа жестов. Такие технологии, как Dropout и L2-регуляризация, используются для повышения эффективности моделей. Материалы статьи представляют практическую ценность для исследователей в области искусственного интеллекта и робототехники, разработчиков программного обеспечения и компаний, занимающихся разработкой беспилотных летательных аппаратов.
В статье рассматривается подход к анализу и оптимизации эффективности сетевых организационных систем в условиях активизации процессов автоматизации и цифровизации. Выделен класс организационных систем с автоматизированными устройствами обслуживания, результатом деятельности которых является выполнение услуг. Включение в сетевую структуру сервисных автоматов определяет особенность решения задач анализа и оптимизации. Анализ базируется на имитационном моделировании исследуемого класса систем как систем массового обслуживания с варьируемой топологией каналов обслуживания. Поэтому оптимизируемыми переменными определены альтернативные переменные, характеризующие компоненты топологии, которые связаны с дублированием как компонентов, так и автоматизированных устройств в целом. К этим переменным добавлены переменные, влияющие на лояльность клиентов за счет предоставления скидок в определенные временные периоды. Оптимизационная модель представляет собой объединение формализованных описаний зависимостей от оптимизируемых переменных экстремального и граничных требований. В качестве экстремального требования определена необходимость максимизации дохода, а граничных - временные характеристики, связанные с временем простоя автоматизируемых устройств и временем простоя обслуживания. Алгоритмизация принятых решений по варианту топологии сетевой системы и механизму повышения лояльности клиента основана на объединении трех составляющих итерационного процесса поиска: анализа исследуемой организационной системы с использованием имитационной модели; имитацией направленного перебора при случайных значениях альтернативных переменных; окончательного выбора на множестве перспективных вариантов путем экспертного оценивания. Предложена структурная схема алгоритма, базирующегося на интеграции перечисленных составляющих.
В результате проведенных исследований разработан метод классификации адаптационного потенциала организма человека. Метод основан на использовании данных, которые получают при проведении функциональной пробы, ассоциируемой с функцией Хэвисайда, путем проведения которой получают модель переходного процесса в живой системе. Представляя живую систему квазилинейной, на основе ее импедансной модели получают спектральные характеристики живой системы, на основе которых формируют дескрипторы для модели машинного обучения. Для получения импедансной модели живой системы предложена методика трехфазного эксперимента. Методика трехфазного эксперимента заключается в моделировании функции Хэвисайда в процессе выполнения велоэргометрической функциональной пробы на трех уровнях функционального состояния организма человека. Это позволяет вычислять дескрипторы для трех «ветвей» классификатора адаптационного потенциала. Классификатор адаптационного потенциала включает драйвер построения линейной импедансной модели живой системы, формирователь дескрипторов и модуль принятия решений. В качестве линейной импедансной модели живой системы используется амплитудно-фазочастотная характеристика четырехполюсника, построенная по переходной характеристике модели живой системы, а дескрипторы вычисляются по импедансной модели Войта, адекватной экспериментально полученной амплитудно-фазочастотной характеристике модели живой системы. Проведены оценки показателей качества дихотомического классификатора адаптационного потенциала на экспериментальной группе студентов и аспирантов, разделенных на два класса посредством показателя активности регуляторных систем. Они показали, что уровень истинно положительных и истинно отрицательных результатов при классификации неизвестных примеров в удовлетворительной степени соответствуют экспертным оценкам. Это позволяет рекомендовать его для использования в практической медицине, например, в биотехнических системах реабилитации, спортивной медицине, а также для контроля динамики функционального состояния пациента в процессе лечения.
В работе рассмотрены методы определения авторства любительских сочинений по мотивам популярных произведений литературы и кинематографа. Данные для проведения исследования включают тексты 5 самых популярных тематик онлайн-библиотеки Ficbook. Наиболее распространенной является задача атрибуции с закрытым набором. Относительно практических задач можно предполагать, что не всегда истинный автор анонимного текста будет присутствовать в списке кандидатов. Поэтому процесс определения автора рассматривался как усложненная модификация классической задачи классификации - приведению к виду открытого множества авторов. Предложенные методы основаны на авторской комбинации fastText и One-Class SVM с отбором информативных признаков и статистических оценках мер сходства векторных представлений. Статистические методы оказались наименее эффективны даже для простого, кросс-тематического, случая, в котором данные методы уступают в точности одноклассовому SVM до 15 %. Для той же кросс-тематической задачи средняя точность авторской методики на основе совместного применения fastText и One-Class SVM составляет 85 %. В сложном случае внутри тематической классификации авторов точность представленной методики варьируется от 75 до 78 % в зависимости от тематической группы
В работе рассмотрены методы определения авторства естественных и искусственно-сгенерированных текстов, важных в контексте кибербезопасности и защиты интеллектуальной собственности с целью предотвращения дезинформации и мошенничества. Использование методов определения автора текста обосновано выводами об эффективности рассмотренных в прошлых исследованиях fastText и метода опорных векторов (SVM). Алгоритм отбора признаков выбран на основе сравнения пяти различных методов - генетического алгоритма, прямого и обратного последовательных методов, регуляризационного отбора и метода Шепли. Рассмотренные алгоритмы отбора включают эвристические методы, элементы теории игр и итерационные алгоритмы. Наиболее эффективным методом признан алгоритм, основанный на регуляризации, в то время как методы, основанные на полном переборе, признаны неэффективными для любого множества авторов. Точность отбора на основе регуляризации и SVM в среднем составила 77 %, что превосходит другие методы от 3 до 10 % при идентичном количестве признаков. При тех же задачах средняя точность fastText - 84 %. Было проведено исследование, направленное на устойчивость разработанного подхода к генеративным образцам. SVM оказался более устойчив к запутыванию модели. Максимальная потеря точности для fastText составила 16 %, а для SVM - 12 %.
Проведено аналитическое исследование проблемы предупреждения аварийных ситуаций и предиктивной диагностики оборудования при добыче углеводородов на нефтегазовых месторождениях, а также способов решения данной проблемы путем использования искусственного интеллекта, основанного на глубоких нейронных сетях. Одним из ключевых факторов, сдерживающих развитие систем предиктивной диагностики оборудования, является недостаток данных, описывающих предаварийные ситуации, которые необходимы для качественного обучения нейросетевых моделей. Приводится обзор публикаций и исследований последних лет по тематике анализа телеметрических данных и распознавания аварийных ситуаций. Рассматриваются нейросетевые модели, которые могут быть использованы для прогнозирования выхода из строя насосно-компрессорного оборудования и других агрегатов. Изучены случаи применения нейросетевых моделей, специально обученных для решения данной задачи, а также нейросетевые модели, используемые в иных задачах, но анализирующие схожие структуры данных. Поднимается вопрос переноса обучения, чтобы адаптировать нейросетевые модели, изначально разработанные и обученные для других областей, к использованию в рассматриваемой области, в целях уменьшения объема выборки при обучении промышленного искусственного интеллекта. Проведено сравнение достигнутых результатов, обозначены преимущества и недостатки существующих технических решений.
Процедура рентгенологического анализа в настоящее время позволяет выявить остеоартрит (ОА) на ранних стадиях заболевания. Наличие или отсутствие заболевания выявляется только на той стадии, когда оно уже проявилось и проведена рентгенологическая диагностика. Использование автоматизированных процедур анализа рентгенологических снимков, наличие архивов такой информации с длительной историей позволяют улучшить результаты прогнозирования осложнений у пациентов. В статье описывается опыт разработки приложения компьютерного анализа рентгенограмм, которое на основе методов глубокого обучения позволяет выявлять риски развития остеоартрита тазобедренного сустава. В качестве обучающей выборки используется архив профильного медицинского института. С целью увеличения размера обучающего набора рентгенограмм используется метод аугментации данных, который повышает вариативность исходных данных, в ряде случаев повышает эффективность распознавания. В работе используется конволюционная сеть (U-сеть), предназначенная для сегментации изображений, которая обучается на рентгенограммах конкретного медицинского учреждения. В рамках проекта по сегментации и анализу геометрических характеристик рентгеновских снимков тазобедренных суставов было разработано программное обеспечение, позволяющее автоматизировать распознавание размера суставной щели, что позволяет уточнить диагноз пациента, прогноз развития патологии.