Наука и технологии России

Вход Регистрация

Лаборатория интеллектуального анализа данных и предсказательного моделирования создана в ИППИ РАН

В Институте проблем передачи информации им. А.А. Харкевича Российской академии наук (ИППИ РАН) создано новое подразделение – Лаборатория интеллектуального анализа данных и предсказательного моделирования (№10). В состав лаборатории вошли три новых сектора: сектор Метамоделирования и оптимизации, сектор Нейросетевых методов анализа данных и сектор Анализа данных в нейронауках.

Новая лаборатория выросла из сектора, заведующий которым, кандидат физико-математических наук Евгений Бурнаев, будет руководить и новообразованным подразделением. В составе новой лаборатории будут трудиться 38 сотрудников, 32 из которых – молодые учёные, в том числе студенты и аспиранты.

«В 2009 году, в ИППИ был образован сектор, призванный разрабатывать методы анализа данных для решения задач инженерного проектирования. Был выполнен ряд амбициозных прикладных проектов в инженерии как, например,  проект по минимизация массы композитной боковой панели болида «Формулы-1» на основе данных натурных экспериментов и данных вычислительных экспериментов с соответствующей физической моделью. Из разработок сектора выросло интеллектуальное ядро основного программного продукта pSeven спин-офф компании Datadvance. В настоящее время соответствующая программная библиотека сертифицирована компанией Airbus на Technology Readiness Level 6 (согласно классификации НАСА)», – рассказал о предпосылках создания лаборатории Евгений Бурнаев.

По мере развития сектора множились различные  компетенции, на основе которых были выполнены не менее амбициозные прикладные проекты в инженерии, как, например, разработка методов предсказательного технического обслуживания и соответствующей программной библиотеки, их реализующей. Применение разработанных методов позволило построить модели, с высокой точностью прогнозирующие поломки различных подсистем пассажирского самолета.

«Во временем стало понятно, что сектор перерос свою область приложений - применение методов машинного обучения для инженерного проектирования. Тогда окончательно была сформирована более широкая специализация сектора, а теперь уже лаборатории – наука о данных», - подчеркнул Евгений Бурнаев.

«Наука о данных (Data Science) возникла в связи с доступностью большого объема данных и появлением новых инструментов для их обработки и анализа», - поясняет директор ИППИ  РАН Александр Кулешов,  – «Это  междисциплинарная область, в которой сконцентрированы методы математики и статистики, распознавания образов, визуализации и машинного обучения, информатики,  интеллектуального анализа данных и др.».

В ходе эволюции сектора-предшественника внутри него сформировались устойчивые научные группы, которые стали специализироваться на конкретных направлениях. В новой формации эти направления организованы в сектора. Сектор метамоделирования и оптимизации продолжит направление, связанное с применением методов анализа данных в инженерии. Заведующий сектором стал доктор физико-математических наук Дмитрий Яроцкий.

Специалисты Сектора нейросетевых методов анализа данных,  используя уже имеющиеся  наработки и компетенции в нейронных сетях, будут развивать методы глубинного обучения, и выполнять различные прикладные проекты на их основе. Руководить направлением назначен кандидат физико-математических наук Павел Приходько

Сектор анализа данных в нейронауках под руководством кандидата физико-математических наук Михаила Беляева приступит к применению имеющихся и к разработке новых методов анализа данных для обработки различных нейроданных.

Помимо решения основных фундаментальных и прикладных задач, сотрудники лаборатории продолжат осуществлять образовательную деятельность на кафедрах МФТИ и НИУ ВШЭ, проводить открытые научные семинары.

Всего за последние пять лет под актуальные научные задачи в Институте было создано и преобразовано 13 научных подразделений - восемь лабораторий и пять секторов.

РЕЙТИНГ

5.00
голосов: 2

Обсуждение

Новости

119 и 120 элементы таблицы Менделеева будут синтезированы в 2019 году

Тренер-андроид занесён в Книгу рекордов Гиннесса

Недостаток кишечных бактерий может привести к ожирению

Столичная подземка готовится во всеоружии встретить грипп

В США разработали рекомендации по устранению чесночного запаха

Гормон любви избавляет от хронического звона в ушах

Кстати,
на
52%
сократились...
Водный форум БРИКС ВИК.Нано 2016 ИТиС 2016 Фестиваль науки