Наука молодая. Робот пишет картины, нейросеть понимает животных

Их родители читали об этом в книгах научных фантастов, а молодые ученые ЛЭТИ воплотили смелые технические идеи в жизнь. Артур Каримов стал главным разработчиком робота-живописца с уникальной конструкцией, а Дмитрий Каплун и его команда создали модель на основе машинного обучения, которая по видео определяет состояние животных — в частности, собак.

Фото: Фонтанка.ру
ПоделитьсяПоделиться

Артур Каримов: От живописи до робота

Доцент кафедры систем автоматизированного проектирования СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Артур Каримов всегда любил рисовать. Он и сегодня занимается в университетской студии живописи, черпая в творчестве вдохновение для научной деятельности. Неудивительно, что одной из самых известных его разработок, отмеченной даже на международном уровне, стал робот-живописец. Главная задача этой технологии — создать картину, которая с точки зрения передачи цвета и фактуры будет походить на ту, которую мог бы написать художник-человек. В мире уже есть похожие устройства, но петербургское обладает большим преимуществом — оно не только работает с настоящими красками, но и умеет смешивать их не хуже настоящего живописца.

«Использование художественных, а не типографских красок и пигментов дает то, что при прочих равных изображение будет выглядеть именно так, как на картине художника», — рассказал Артур.

Робот может работать и разными мазками: их размер задается программой.

Увидеть живописца в деле широкая публика смогла на петербургском фестивале науки Geek Picnic в 2018 году: два дня робот создавал портрет девушки, используя заранее заготовленный образец. Попутно автор вносил изменения в конструкцию. Изобретателя радио Попова машина изобразила на холсте за три дня: процесс шел медленно из-за скрупулезного смешивания краски. Эти две работы пока не взяли в Эрмитаж, но в ЛЭТИ их бережно хранят. Артур Каримов и его коллектив теперь обучают робота работать без опорной фотографии.

Сможет ли эта машина в перспективе совсем заменить человека?

«Нет. Но дополнить и расширить его возможности — однозначно, — полагает ученый. — Это касается вообще всех технологий. Я считаю, что они всегда дают новые возможности, но распоряжается ими человек».

В будущем он планирует создать модификацию робота, которая будет работать с фресками — восстанавливать частично или даже полностью утраченные.

Фото: Фонтанка.ру
ПоделитьсяПоделиться

Дмитрий Каплун: Как научить нейросеть «ставить диагнозы»

Молодой ученый ЛЭТИ Дмитрий Каплун 15 лет работал ведущим инженером одного из крупных НИИ Петербурга, но в конце концов уволился с предприятия и вернулся в «альма матер». Как объясняет наш герой, он увидел реальное возрождение технической науки в России. На рубеже 2010-х господдержка стала ощутимой. Появились запросы из реального сектора экономики, а с ними — средства на вузовские разработки.

Результатом работы Дмитрия и его команды стала модель на основе машинного обучения, которая определяет степень выраженности синдрома дефицита внимания и гиперактивности (СДВГ) у собак. Искусственный интеллект анализирует поведение животных на видео и делает заключение об их состоянии.

СДВГ— психическое расстройство, которое может проявляться не только у животных, но и у человека. Не все страны мира считают это состояние заболеванием — тем не менее, подверженные такому синдрому живые существа могут нести опасность и для себя, и для окружающих. Среди симптомов — трудность концентрации внимания, восприятия информации, гиперактивность и плохо управляемая импульсивность.

Разрабатывая модель, исследователи ЛЭТИ сотрудничали с учеными из университета Хайфы (Израиль) и университета Нортумбрии (Ньюкасл, Великобритания): россияне создавали нейросетевую модель на основе машинного обучения, а зарубежные коллеги предоставляли видеоматериал для исследований и работали с ветеринарами, которые ставили окончательный диагноз животным.

«Мы уже применяли похожую разработку на практике: например, анализировали сон собаки, — рассказал Дмитрий Каплун. — Британские коллеги выдали нам терабайты видео, и надо было посчитать, сколько времени животное спит: это напрямую сказывается на его благополучии. С помощью решений, базирующихся на машинном обучении, мы выдали рекомендации, по которым наши партнеры смогли скорректировать режим содержания питомца».

Кроме собак Дмитрий и его коллеги также занимаются автоматическим анализом поведения и благополучия сельскохозяйственных животных. Уже есть договоренности о применении их решений в коровниках и специализированных местах содержания кур редких пород. Но ветеринария — далеко не единственная сфера, где в перспективе могут применяться такие разработки.

«Это, по сути, междисциплинарный проект, — объясняет ученый. — Алгоритмы анализа видео, аудио применимы и в медицине, и в технике. Например, они могут повысить эффективность расшифровки эндоскопических снимков, результатов МРТ и КТ. Или отладить технологические процессы на промышленных предприятиях».

Команда Первого электротехнического получает много откликов: например, исследованием заинтересовались в Новосибирском государственном аграрном университете, Всероссийском научно-исследовательском институте животноводства имени академика Л.К. Эрнста, Венском ветеринарном университете (Австрия), университете Болоньи (Италия). В ближайшем будущем ЛЭТИ планирует запустить англоязычную магистерскую программу по этому направлению.

«Так сложились звезды: я в России»

На вопрос, почему Артур Каримов остается в России, хотя наверняка получал интересные предложения из-за рубежа, доцент ЛЭТИ отвечает знаменитой поговоркой: где родился, там и пригодился.

«Мне повезло найти свое место и свое призвание здесь. Наука интернациональна, и не так важно, где ты ее делаешь. На Западе больше финансовых возможностей, а в России — больше возможностей для роста и творчества», — считает собеседник «Фонтанки».

Артур признался: на первом курсе у него было смутное представление о науке. С третьего его начали вовлекать в различную деятельность профессора родной кафедры САПР. Студент умудрялся работать сразу в двух научных коллективах: в одном создавали разработки для НИИ Командных приборов, в другом — новые алгоритмы вычислительной математики. Эти две работы взаимно обогащали друг друга. К моменту выпуска Артура из аспирантуры сложился коллектив, который образовал ядро Молодежного НИИ — особого университетского подразделения, объединившего новое поколение вузовских ученых. Там Артур продолжил свои разработки, одновременно преподавая на кафедре САПР.

«Я понял: научная работа — это та деятельность, для которой мои наклонности, мои способности очень подходят. Поэтому остался здесь», — рассказал наш собеседник.

Он также сказал, что не все его друзья и знакомые сделали такой же выбор. По разным причинам, в том числе и финансовым. Теперь говорят об этом не без сожаления.

«Это интереснее, чем бизнес»

Дмитрий Каплун тоже ни минуты не жалеет, что предпочел науку, например, бизнесу.

«Мне интересно здесь, я зарабатываю довольно адекватные деньги на уровне IT-индустрии, при этом сам выбираю направления исследований, решаю творческие задачи, руковожу проектами. В бизнесе так, скорее всего, не получится: там все подчинено законам рынка, приходится в жёсткие сроки решать задачи, которые не всегда бывают интересны. А наука все-таки работает немножко не так», — говорит доцент кафедры АПУ.

Вдохновляют и студенты с аспирантами, которые с азартом включаются в научные исследования, наравне с преподавателями работают в лаборатории.

…Наши собеседники признают: сегодня у молодого ученого в России есть все, чтобы реализовать себя, — поддержка вузов, техническая база, финансы. Было бы только желание — и команда. Это те составляющие, благодаря которым и происходят яркие открытия.

Фото: Фонтанка.ру
Фото: Фонтанка.ру

ПОДЕЛИТЬСЯ

ПРИСОЕДИНИТЬСЯ

Самые яркие фото и видео дня — в наших группах в социальных сетях.Присоединяйтесь прямо сейчас:

Увидели опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl+Enter

Наши партнёры

Lentainform

Загрузка...