24–27 сентября в Российском университете дружбы народов имени Патриса Лумумбы состоялась 17-я Международная научная конференция «Распределённые компьютерные и телекоммуникационные сети: управление, вычисление, связь» (DCCN'2024). Как всегда, учредители не стесняли себя ничем и включили в программу ряд трендовых направлений в области ИИ, включая машинное обучение, большие данные, интернет вещей и туманные вычисления, вопросы безопасности в инфокоммуникационных системах и многое другое.
Старшего научного сотрудника 75 отдела ИПИИ ФИЦ ИУ РАН Михаила Хачумова тоже включили в программу, пригласив модерировать одну из сессий трека «Моделирование распределённых систем и сетей». Совместно с коллегой из Лаборатории интеллектуального управления ИПС им. А. К. Айламазяна РАН Виталием Фраленко он заодно подготовил собственный доклад «Практическое решение проблемы детекции людей и техники по кадрам видеосъёмки» (ссылка) в рамках проекта РНФ № 22-11-20001 (чей юбилей наш Центр отмечал накануне). Виталий поведал аудитории о deep_sort_realtime, модификации известных решений для слежения, которая и послужила основой созданного командой алгоритма. Все подробности вы можете узнать непосредственно из доклада, опубликованного на сайте конференции (начиная с 42:30):
Этим вклад Михаила в создание моделей и методов интеллектуально-геометрического управления робототехническими системами не ограничился: именно в рамках проекта РНФ № 21-71-10056 было опубликовано совместное с Юлией Емельяновой исследование «Многослойные искусственные нейронные сети с функцией активации типа s-парабола и их приложения» (ссылка) для журнала «Искусственный интеллект и принятие решений» № 3. Внимание уделили проблеме построения функций активации современных ИНС, которые лежат в основе построения быстрого нейрона, и получению рекомендаций по их применению в прикладных задачах.
По итогу двух циклов сравнительных исследований автосркий алгоритм настройки функции активации (s-парабола) оказался существенно проще более ходового сигмоида: он обеспечивает сокращение времени настройки в 1,1–1,7 раз в зависимости от установленных параметров, а время распознавания сокращается в в 1,1–2,1 раза!
Cсылки по теме: