Ещё один геркулесов труд, объединивший силы отделов Института проблем искусственного интеллекта и навеки вписавший себя в его летопись, подводит прошлогодние итоги. Статьями в научно-техническом журнале «Физмат» наши учёные закрыли направление 9.3 «Разработка и исследование технологий искусственного интеллекта для профилактической медицины, психодиагностики и биометрии» проекта № 9 «Искусственный интеллект и большие данные в технических, промышленных, природных и социальных системах» (ссылка) Национального центра физики и математики и попутно открыли сам журнал. «Физмат» под эгидой всё того же НЦФМ вступил в свой жизненный цикл лишь в конце декабря и на данный момент насчитывает два номера (оба — в открытом доступе).
В первом же выпуске сотрудники 72 отдела Даниил Вейценфельд и Глеб Киселёв вместе с Яковым Коровиным и Сергеем Маковым описали прототип системы распознавания усталости по видео-, аудио- и текстовым данным (ссылка), уникального инструментария для выявления стресса у работников стратегически важных областей. Вдохновлялся коллектив одним из подходов мультимодального анализа VQA (Visual Question Answering) и его реализацией на основе глубоких нейронных сетей Oscar. Предложенная модель KVQA улучшает и модернизирует его параметры в соответствии с заявленными в заголовке техническими требованиями. При этом она носит не диагностический, но рекомендательный характер, оставляя выбор влияния на состояние испытуемого за его руководством. Отдельное внимание авторы уделили выявлению эмоций из речевой информации без семантической привязки, а расчёты производили на тестовых наборах данных CLEVR CoGenT, Oscar train dataset и Reciept-AVQA-2023. Результаты экспериментов смотрите по ссылке выше.
Второй выпуск «Физмата» подтянул тяжёлую артиллерию в лице Олега Григорьева, профессора Бориса Кобринского и команды 75 отдела: Алексея Молодченкова и Николая Благосклонова. «Подходы к созданию системы мониторинга состояния операторов критической инфраструктуры» (ссылка) на основе многочисленных показателей, поступающих в дискретном и непрерывном режимах, представлены на макете архитектуры интеллектуальной системы, над которой прямо сейчас корпит Институт. Она интегрирует данные о состоянии здоровья человека, его адаптационных возможностях, психологическом профиле, текущих показателях физиологического и психоэмоционального состояния в Цифровом медицинском профиле, чтобы позволит комплексно подойти к оценке потенциально опасных отклонений в состоянии операторов. Бонусом идёт сравнение некоторых близких по смыслу подходов и устройств для сбора показателей, впрочем, прямых аналогов системы в природе всё равно не существует.
Cсылки по теме: