Подведены итоги конкурса 2021 года на получение грантов Российского научного фонда по мероприятию «Проведение инициативных исследований молодыми учеными» Президентской программы исследовательских проектов, реализуемых ведущими учеными, в том числе молодыми учеными.
По результатам конкурсов Фондом поддержано 469 инициативных проекта молодых ученых размером 1,5–2 миллиона рублей ежегодно, 318 молодежных научных групп с финансированием в 3–6 миллионов рублей, а также продолжено финансирование 132 начатых в 2018 году аналогичных проектов.
В число победителей вошли учёные Муромского института ВлГУ:
Астафьев А.В, Тема: Совершенствование фундаментальных основ построения систем автономной навигации внутри помещений в режиме реального времени
Аннотация проекта:
Проект направлен на совершенствование фундаментальных основ построения систем автономной навигации внутри помещений в режиме реального времени. В проекте планируется рассмотреть аспекты, связанные с радиочастотной навигацией, инерциальной навигацией, комплексированием их результатов и интеллектуальным анализом данных.
Несмотря на большое количество исследований в области навигации в закрытых помещениях всё равно остаётся большое количество нерешенных вопросов. Необходима разработка более точных, быстрых и масштабируемых алгоритмов.
Точность зависит от среды распространения сигнала, наличия физических преград и интерференции. В данном направлении исследования направлены на использование шумоподавляющих фильтров, искусственных нейронных сетей и подходов дообучения в процессе эксплуатации. Перспективным направлением повышение точности является исследования радиосигнала по каналам CSI. Есть и отдельные работы, которые нацелены на определение уровня помех при наличии физических преград (стены, люди и т.д.), но практических исследований в полноценных системах позиционирования в них не проводится.
Масштабируемость – это еще одна большая, нерешённая проблема разработки алгоритмов навигации внутри помещений. Любая система навигации требует начальной калибровки на контролируемой территории, чтобы подстроиться к особенностям среды распространения сигнала. Однако, в задачах навигации внутри помещений, среда распространения сигнала постоянно изменяется. Это может происходить из-за появления новых физических преград, новых источников радиосигнала в рабочем диапазоне и много другое. Поэтому еще одним направлением работы научных сотрудников является разработка методов и алгоритмов адаптации существующей системы навигации к постоянно изменяющейся среде распространения сигнала.
Реализация проекта позволит заложить новые фундаментальные основы построения систем позиционирования внутри помещений с точностью в дециметровом диапазоне, не уступающим мировому научно-техническому уровню.
Щаников С.А., Тема: Разработка научно-технологических принципов создания и функционирования нейроморфных систем аналогового машинного зрения на основе мемристивных устройств
Аннотация проекта:
В основе проекта лежит проблема создания новых эффективных систем машинного зрения, связанная с поиском альтернатив для сложившегося подхода при котором система машинного зрения состоит из фотосенсора, аналогово-цифровых преобразователей, вычислителя с архитектурой фон Неймана, программного обеспечения для распознавания образов, реализующего на традиционной элементной базе существующие модели распознавания. Авторами Проекта предлагается напрямую связать фотосенсор с аналоговой нейроморфной системой распознавания образов, что позволит отойти от принципа “фотоаппарат с функцией распознавания” и приблизить системы машинного зрения к их биологическим аналогам.
Основные задачи данного проекта связаны с проведением исследований и разработкой концепции и принципов создания нового вида систем машинного зрения, которые обладают всеми функциями существующих систем, но будут иметь принципиально новую архитектуру. Для реализации процесса обработки изображения, детектирования объекта и распознавания образа будет осуществлен уход от применения архитектуры фон Неймана. Устройство обработки и распознавания сигналов с фотосенсора будет нейроморфным, то есть одновременно выполнять роль памяти, хранящей параметры искусственной нейронной сети, и роль вычислителя, результатом работы которого будет класс распознаваемого образа.
Решение поставленных в проекте задач позволит создать новое направление в развитии систем машинного зрения, а именно нейроморфного аналогового машинного зрения на базе мемристивных устройств. Данная концепция применима для создания промышленных систем технического зрения, однако наибольшие перспективы её применения связаны с такими областями, где важна компактность, надежность, низкое энергопотребление, низкий нагрев таких систем, а именно – при создании бионических имплантов для людей с ограниченными возможностями по зрению, создание систем машинного зрения для робототехники, бортовых систем гражданского и специального назначения (например, беспилотные летательные аппараты или автотранспорт).
Поздравляем и желаем дальнейших успехов в грантовой деятельности!
