Модели быстрых искусственных нейронов и нейронных сетей для бортовых вычислительных комплексов малых беспилотных летательных аппаратов

Description

Грант РНФ № 25-21-00222 https://rscf.ru/project/25-21-00222/

Название: Модели быстрых искусственных нейронов и нейронных сетей для бортовых вычислительных комплексов малых беспилотных летательных аппаратов

Руководитель проекта: Хачумов Михаил Вячеславович

Организация финансирования: Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской академии наук

Срок выполнения при поддержке РФФИ: 2025 г. — 2026 г.

Annotation

Актуальность проекта, направленного на построение быстрых нейронов и искусственных нейронных систем, определяется возросшим интересом к повышению автономности беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) различного назначения. Последнее оказывается невозможным без повышения скорости обработки информации в бортовых вычислительных комплексах (БВК), которая все чаще выполняется в режиме реального времени на основе искусственных нейронных сетей (ИНС). Выполненный анализ состояния предметной области показал, что можно выделить два основных направления: совершенствование алгоритмов обработки и использование современной элементной базы. Актуальные научные исследования в предметной области активно ведутся в России в таких организациях как Томский политехнический университет, Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» имени В.И. Ульянова (Ленина), Южный федеральный университет (ЮФУ), Московский физико-технический институт (МФТИ), научно-исследовательская компания Smart Engines Service LLC (Москва). За рубежом вопросами ускорения вычислений на основе ИНС занимаются: Department of Information Engineering, Università di Pisa, Italy; Universitat Politecnica de Catalunya; Medical Microinstruments (MMI), Italy; New York University; Texas A&M University; Artificial Intelligence Products Group, Intel Corporation; Barcelona Supercomputing Center; Weill Institute for Neurosciences; University of California, USA и др.

Научная новизна предлагаемой тематики связана с разработкой новых подходов, методов и алгоритмов, направленных на одновременное использование двух составляющих ускорения вычислений в БВК. В том числе она заключается в создании эффективных функций активации, как основных элементов нейронов и нейронных сетей на их основе, и преобразовании функций активаций к виду, пригодному для аппаратно-программной реализации на универсальных процессорах и в специализированных вычислительных устройствах. Для реализации подходов практически предлагается:

1. Разработка и исследование новых комбинированных функций активации, которые в составе ИНС обеспечивают необходимый компромисс между быстродействием реализации процесса обучения и точностью вычисления.

2. Разработка и исследование новых методов реализации предложенных функций активации за счет преобразования функций и приведения их к виду, удобному для реализации в ЦПУ, и к виду, удобному для реализации в специализированных вычислителях на основе отечественной элементной базы и перспективных вычислительных алгоритмов.

3. Практическая реализация алгоритмов и программ для решения задач распознавания образов ригидных объектов и областей интереса и прогнозирования движения наземных динамических объектов в процессе мониторинга протяженных территорий.

4. Подход к построению структуры «быстрого нейрона» в составе ИНС бортового вычислительного комплекса БПЛА на основе функций семейства CORDIC и их модификаций для решения практических задач прогнозирования и распознавания.

Предлагаемые решения позволят повысить автономность БПЛА и существенно расширить функциональные возможности робототехнических систем, осуществляющих мониторинг протяженных территорий. В том числе выполнять обнаружение таких чрезвычайных ситуаций как лесные пожары и отслеживать появление несанкционированных устройств в опасных зонах.