Научная деятельность

Кафедра инженерной кибернетики осуществляет исследования в области сквозных технологий (большие данные, искусственный интеллект, системы распределенного реестра, промышленный интернет, робототехника, сенсорика), а также критических технологий (обработка, передача, хранение и защита информации, производство программного обеспечения, распределенные вычисления и системы, создание интеллектуальных систем навигации и управления.

Научные направления кафедры инженерной кибернетики:
  • Методы и средства искусственного интеллекта для задач извлечения, обработки, накопления, передачи, хранения и управления знаниями;
  • Разработка систем поддержки принятия решений с использованием методов и средств искусственного интеллекта, моделирования и оптимизации;
  • Разработка математических и имитационных многоуровневых моделей гетерогенной полиагентной системы с участием интеллектуальных агентов, взаимодействующих друг с другом и принимающих решения на основе анализа окружающей обстановки с учетом своих целевых функций.
Основные результаты научно-технической деятельности кафедры

Разработка методов создания и управления интеллектуальными беспилотными системами.

В работах преподавателей, студентов и аспирантов кафедры получили дальнейшее развитие подходы и модели на основе методов технического зрения и многоагентного имитационного моделирования. Разработана новая модель транспортной гетерогенной многоагентной системы. Интеллектуальные агенты движутся, взаимодействуя друг с другом и принимая решение на основе анализа окружающей обстановки с учетом своих целевых функций. Улучшен предложенный ранее метод реконструкции текущей дорожной сцены по данным бортовой системы технического зрения. Метод позволяет динамически контролировать объем вычислений за счет вариации зоны интереса — области на кадре, распознаваемой различными методами.

Отличительной особенностью модели агента является наличие множества типов стратегии поведения, которое приобретает интеллектуальный характер. Транспортный агент описывается с помощью расширенного конечного автомата, функция переходов между состояниями реализует механизм смены стратегий поведения и описывается с помощью продукционных правил. Повышение сложности и интеллектуальности поведения в предложенной модели транспортного агента позволяет воспроизводить системные свойства реальных транспортных потоков. Предложенные модели и подходы опробованы на примере имитационных моделей транспортных систем и могут быть обобщены на сообщества абстрактных интеллектуальных агентов с множеством типов стратегий поведения, например для сообщества робототехнических систем.

Исследования и разработка математических моделей и алгоритмов оценки качества изображений в системах оптического распознавания.

Целью работ в этом направлении является разработка математических моделей и алгоритмов улучшения характеристик систем оптического распознавания путем анализа и учета неравномерности качества входных данных. Отметим, что в настоящий момент построение систем распознавания с идеальной точностью на практике невозможно, поскольку при искаженных входных данных поведение систем распознавания не всегда предсказуемо. Поэтому для построения систем распознавания заданной надежности необходимы методы контроля качества входных изображений. Основными результатами являются следующие. Во-первых, разработана новая математическая модель структуры системы распознавания изображений и видеопотока с модулями оценки качества и обратной связью на каждом этапе. Во-вторых, создан комплекс новых алгоритмов для оценки качества изображений систем распознавания, как общего назначения, так и прикладного. В первой группе можно выделить: а) алгоритм автоматической оценки качества цветовой сегментации изображений печатных документов; б) алгоритм детектирования и локализации периодических фоновых элементов известной структуры на изображении документа, основанный на анализе Фурье-спектра. Во второй — алгоритм контроля качества входного сигнала двухканального рентгенографического сепаратора на основе анализа входного рентгенографического изображения.

Результаты исследований и разработок имеют практическую реализацию в целом ряде коммерческого программного обеспечения (например, «Smart PDF/A.», «Smart 3D OCR MRZ» и др. компании ООО «Смарт Энджинс Сервис»), внедренного в крупнейших российских банках, страховых компаниях и государственных организациях.