Молодые ученые ЛЭТИ
Наука толкает нас вперед - за своей мечтой, вверх - навстречу неизведанному.
Решая насущные проблемы на передовых рубежах человечества, молодые ученые СПбГЭТУ "ЛЭТИ" внесли осязаемый вклад в технологическое будущее нашей страны.
Победители конкурса «УМНИК-Цифровая Россия. Санкт-Петербург-2020» Фонда содействия инновациям:
• Аспирантка кафедры АПУ Алиса Суфэльфа, проект «Разработка системы поддержки принятия решений для ветеринарии и медицины»
• Студент 4 курса ФКТИ Никита Ефимчик, проект «Разработка программного комплекса для определения вида животного путем анализа фотографии электрофореза белков крови»
• Инженер кафедры АПУ Кирилл Жеронкин, проект «Разработка библиотеки интеллектуальных регуляторов реализующих адаптивное управление для микроконтроллеров»
• Аспирант кафедры МНЭ Павел Мадисон, проект «Разработка программного обеспечения для анализа и моделирования икосаэдрических квазикристаллов»
Победители конкурса «УМНИК-Цифровая Россия. Санкт-Петербург-2020» Фонда содействия инновациям:
• Аспирантка кафедры АПУ Алиса Суфэльфа, проект «Разработка системы поддержки принятия решений для ветеринарии и медицины»
• Студент 4 курса ФКТИ Никита Ефимчик, проект «Разработка программного комплекса для определения вида животного путем анализа фотографии электрофореза белков крови»
• Инженер кафедры АПУ Кирилл Жеронкин, проект «Разработка библиотеки интеллектуальных регуляторов реализующих адаптивное управление для микроконтроллеров»
• Аспирант кафедры МНЭ Павел Мадисон, проект «Разработка программного обеспечения для анализа и моделирования икосаэдрических квазикристаллов»
В петербургском ЛЭТИ помогут распознать болезни домашних питомцев на расстоянии
Аспирантка кафедры автоматики и процессов управления Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» разрабатывает систему дистанционной поддержки принятия решений для ветеринарии и медицины с использованием анализа данных, нейронных сетей и машинного обучения.
На сегодняшний день экспертно-диагностические системы, основанные на визуальных данных, являются «золотым стандартом» в оценке реабилитации двигательных функций и эффективности лечения нарушений опорно-двигательного аппарата человека – они применяются в целях биомеханического анализа, протезирования, подбора ортопедических средств. Для животных в этом направлении пока сделано очень мало.
Применяемые для анализа поведения собак специальные камеры 3D Kinect являются дорогостоящими. Использование мобильных устройств (трекеров) для автоматического определения деятельности животных не является однозначным: во-первых, нет убедительных доказательств того, что оно не оказывает негативного влияния на животных, во-вторых, научно не подтверждена эффективность ни одного из существующих трекеров. Достаточная точность была достигнута лишь для нескольких сенсорных трекеров активности, которые ограничены небольшим количеством базовых позиций и поз животных.
Аспирантка кафедры автоматики и процессов управления (АПУ) СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Алиса Суфэльфа занялась разработкой экспертно-диагностической системы для измерения и мониторинга параметров, связанных со здоровьем собак. Целью является разработка программных решений для эффективного и действенного бесконтактного мониторинга параметров, которые можно использовать для клинической диагностики, оценки и управления состоянием здоровья животных.
Применяемые для анализа поведения собак специальные камеры 3D Kinect являются дорогостоящими. Использование мобильных устройств (трекеров) для автоматического определения деятельности животных не является однозначным: во-первых, нет убедительных доказательств того, что оно не оказывает негативного влияния на животных, во-вторых, научно не подтверждена эффективность ни одного из существующих трекеров. Достаточная точность была достигнута лишь для нескольких сенсорных трекеров активности, которые ограничены небольшим количеством базовых позиций и поз животных.
Аспирантка кафедры автоматики и процессов управления (АПУ) СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Алиса Суфэльфа занялась разработкой экспертно-диагностической системы для измерения и мониторинга параметров, связанных со здоровьем собак. Целью является разработка программных решений для эффективного и действенного бесконтактного мониторинга параметров, которые можно использовать для клинической диагностики, оценки и управления состоянием здоровья животных.
«Предлагаемый подход сочетает в себе использование сверхточных нейронных сетей с классическими методами обработки данных. Для анализа подходят видеозаписи даже низкого качества с простейших веб-камер или камер наблюдения. Требуемые вычислительные ресурсы не являются проблемой при современном уровне вычислительной техники – для функционирования продукта можно будет использовать персональный компьютер, а впоследствии – и некоторые смартфоны», – поясняет разработчик Алиса Суфэльфа.
Методы на основе искусственного интеллекта, машинного обучения и статистического анализа позволят с помощью визуальных данных определять основные позы и виды деятельности собак, выявлять тревожность и беспокойное поведение, а также другие поведенческие отклонения любого характера, оценить степень тренированности. Для формирования обучающих датасетов может быть использована 3D генерация изображений.
Проект Алисы Суфэльфа «Разработка системы поддержки принятия решений для ветеринарии и медицины» поддержан грантом в конкурсе «УМНИК – Цифровая Россия. Санкт-Петербург – 2020».
Проект Алисы Суфэльфа «Разработка системы поддержки принятия решений для ветеринарии и медицины» поддержан грантом в конкурсе «УМНИК – Цифровая Россия. Санкт-Петербург – 2020».
Результатом реализации проекта станет программный продукт. По мнению молодого ученого, разработанные алгоритмы и программно-аппаратные решения будут иметь широкое применение в ветеринарных клиниках, приютах для животных, кинологических школах и организациях, которые используют служебных собак. Автоматический анализ больших данных может существенно повысить эффективность и качество работы не только ученых, наблюдающих за животными, но и ветеринарных врачей, с точки зрения точности, характера и количества поведенческих переменных, которые могут быть измерены, и объемов данных, которые могут быть обработаны.
«Разрабатываемая технология позволит лучше понять домашних питомцев – их желания, состояние и проблемы», – подчеркивает Алиса Суфэльфа.
Разработка соответствует критической технологии «Биомедицинские и ветеринарные технологии».
Алиса Суфэльфа – стипендиат Президента РФ за научную деятельность (2017), выступала с докладом на нейрохакатоне NeuroHack на базе Сколтеха в 2018 году, принимала участие в исследовании и разработке алгоритмов для 3D моделирования на базе ФНЦРИ им. Г.А. Альбрехта, занималась разработкой и тестированием скриптов для анализа 3D моделей.
Алиса Суфэльфа – стипендиат Президента РФ за научную деятельность (2017), выступала с докладом на нейрохакатоне NeuroHack на базе Сколтеха в 2018 году, принимала участие в исследовании и разработке алгоритмов для 3D моделирования на базе ФНЦРИ им. Г.А. Альбрехта, занималась разработкой и тестированием скриптов для анализа 3D моделей.
Студент ЛЭТИ придумал, как использовать компьютерное зрение для определения вида животного в полевых условиях
Студент факультета компьютерных технологий и информатики СПбГЭТУ «ЛЭТИ» вошел в число победителей конкурса грантов программы «УМНИК» в рамках национальной программы «Цифровая экономика РФ»
Программный комплекс для определения вида животного путем анализа фотографии электрофореза белков крови, представленный четверокурсником ЛЭТИ Никитой Ефимчиком, был отмечен наградой конкурса Фонда содействия инновациям «УМНИК» в рамках национальной программы «Цифровая экономика РФ». Разработка сможет решить проблему экспресс-идентификации видов животных в полевых условиях без вреда для них.
Экспресс-идентификация видов позволит быстро определить, к какому виду принадлежит животное и необходимо ли брать его на исследование в лабораторию. В полевых условиях исследователи получают электрофорез белка крови животного с помощью компактных переносных устройств. После этого они фотографируют тест-полоску и проводят процедуру распознавания с использованием заложенной в алгоритм библиотеки электрофорезов – приложение, установленное в смартфоне, сопоставляет с ними фото и выдает готовый результат.
Экспресс-идентификация видов позволит быстро определить, к какому виду принадлежит животное и необходимо ли брать его на исследование в лабораторию. В полевых условиях исследователи получают электрофорез белка крови животного с помощью компактных переносных устройств. После этого они фотографируют тест-полоску и проводят процедуру распознавания с использованием заложенной в алгоритм библиотеки электрофорезов – приложение, установленное в смартфоне, сопоставляет с ними фото и выдает готовый результат.
«В основе разработки лежат технологии компьютерного зрения, что делает ее очень простой в применении. Нужно лишь открыть приложение, сфотографировать интересующий электрофорез и получить результат. В дальнейшем планируется добавить в приложение большее количество видов, а также совершенствовать алгоритм классификации», – поясняет разработчик.
В настоящее время в мире не существует аналогов разработанному приложению. Определение животного по электрофорезу белков крови может проводиться только квалицированными специалистами вручную, на основе результатов, полученных от компьютерных программ или стационарных программно-аппаратных комплексов. Разработка студента значительно облегчит этот процесс и позволит даже неквалифицированным специалистам в условиях экспедиции определять вид животного для дальнейшего изучения, получения нового лекарства, а также для поддерживания видового разнообразия и контроля популяций.
«Электрофорезы широко используется в медицине, поэтому технологию будет возможно адаптировать для распознавания результатов анализов». – Студент 4 курса ФКТИ Никита Ефимчик.
Конечным результатом станет готовое мобильное приложение и документация к нему. По словам Никиты, программный комплекс будет востребован, в первую очередь, научными организациями, занимающимися исследованиями в области экологии, изучением и сохранением популяций животных. Также разработка будет интересна университетам, которые готовят специалистов в области биологии и медицины.
Проект реализуется в рамках приоритетного направления «Цифровые технологии».
Проект реализуется в рамках приоритетного направления «Цифровые технологии».
Инженер ЛЭТИ придумал, как оптимизировать работу контроллеров в нефтегазовой промышленности
Инженер кафедры автоматики и процессов управления Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» разрабатывает библиотеку интеллектуальных регуляторов, реализующих адаптивное управление для микроконтроллеров.
В настоящее время в промышленности распространены пропорционально-интегрально-дифференцирующие (ПИД) регуляторы, однако для многих задач они не дают достаточного качества регулирования. Поэтому требуется разрабатывать специальные законы управления. Библиотека может решить проблему дублирующегося кода и будет являться унифицированным решением для промышленных контроллеров, что позволит снизить время разработки и тестирования алгоритмов.
Библиотека интеллектуальных регуляторов даст больший выбор различных законов управления, чем традиционные промышленные регуляторы. Это обеспечит наиболее подходящие параметры функционирования системы. Важно учитывать, что библиотека реализуется на промышленных микроконтроллерах – это накладывает ограничения на используемую память и время выполнения. Алгоритмы должны быть адаптированы, исходя из этих ограничений.
Библиотека интеллектуальных регуляторов даст больший выбор различных законов управления, чем традиционные промышленные регуляторы. Это обеспечит наиболее подходящие параметры функционирования системы. Важно учитывать, что библиотека реализуется на промышленных микроконтроллерах – это накладывает ограничения на используемую память и время выполнения. Алгоритмы должны быть адаптированы, исходя из этих ограничений.
«Данная разработка позволит использовать производственные ресурсы эффективнее. Например, в газовой промышленности при осушке природного газа используется абсорбент диэтиленгликоль (ДЭГ), его расходом в абсорбере можно управлять, чтобы получать нужную степень очистки. Правильный закон управления может сэкономить 5-10% продукта – это хороший результат, учитывая, что надо только внедрить новый алгоритм в уже имеющейся контроллер», – рассказывает инженер кафедры АПУ Кирилл Жеронкин.
Если сравнивать этот проект с аналогами, то современные промышленные контроллеры с интеллектуальным управлением, как правило, используются для более сложных задач, как например, анализ видеопотоков, что отражается на их конечной стоимости. В данном случае библиотека не сможет решать задачи, связанные с большими объемами данных, она будет заточена на задачи меньшей сложности (управление клапанами, температурными режимами в теплообменниках, и т.д.). Достоинством данного проекта перед его конкурентами будет оптимизация под конкретный микроконтроллер.
«На рынке можно найти и умные контроллеры, и работы, где были внедрены адаптивные алгоритмы. Тут важна именно возможность использования библиотеки «из коробки» – сразу, без дополнительных манипуляций». – Инженер кафедры АПУ Кирилл Жеронкин.
Проект Кирилла Жеронкина «Разработка библиотеки интеллектуальных регуляторов реализующих адаптивное управление для микроконтроллеров» поддержан грантом в конкурсе «УМНИК – Цифровая Россия. Санкт-Петербург – 2020».
Предполагаемая отрасль применения разработки молодого инженера – нефтегазовая промышленность, однако библиотека может найти применение в схожих по постановке задачах в других отраслях промышленности.
Предполагаемая отрасль применения разработки молодого инженера – нефтегазовая промышленность, однако библиотека может найти применение в схожих по постановке задачах в других отраслях промышленности.
Молодой ученый из Петербурга расшифрует структуру квазикристаллов
Аспирант кафедры микро- и наноэлектроники Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» разрабатывает программное обеспечение для анализа и моделирования икосаэдрических квазикристаллов.
Квазикристаллы – это высокоорганизованная твердотельная фаза, которую отличает наличие икосаэдрической симметрии в расположении атомов. Они обладают необычными свойствами, которых нет у периодических материалов. Очень низкий коэффициент поверхностной энергии и высокая микротвердость позволяют использовать такие кристаллы при производстве уникальных защитных покрытий, применяемых в аэрокосмической, ракетной, приборостроительной и энергетической промышленности.
Квазикристаллические материалы могут создаваться искусственно в лабораторных условиях с использованием цифровых двойников икосаэдрических структур. Но для их построения необходимы точные данные, полученные после расшифровки атомарных структур уже существующих квазикристаллов.
Современные методы расшифровки структур квазикристаллов базируются на многомерной кристаллографии.
Квазикристаллические материалы могут создаваться искусственно в лабораторных условиях с использованием цифровых двойников икосаэдрических структур. Но для их построения необходимы точные данные, полученные после расшифровки атомарных структур уже существующих квазикристаллов.
Современные методы расшифровки структур квазикристаллов базируются на многомерной кристаллографии.
«На сегодняшний день основным методом описания и расшифровки структуры квазикристаллов является проецирование из шестимерного пространства. Мы разрабатываем альтернативный подход, использующий упаковку четырех типов элементарных ячеек в обычном трехмерном пространстве», – поясняет разработчик, аспирант Павел Мадисон.
Совместно с научным руководителем, профессором Вячеславом Мошниковым, Павел предложил описывать структуру квазикристаллов только в трехмерном пространстве – подобно обычным кристаллам. При этом вместо одной элементарной ячейки используется несколько, а для заполнения пространства ячейками вместо параллельных переносов используется рекурсивный алгоритм: четыре типа элементарных ячеек увеличиваются пропорционально кубу «золотого сечения» и заполняются ячейками первоначальных размеров. Полученный таким образом фрагмент структуры вновь увеличивается, и каждая из ячеек вновь заполняется. Этот процесс продолжается многократно, затем ячейки заполняются атомами. Программное обеспечение, которое разрабатывает Павел, позволит лучше понимать особенности структуры сложных материалов и, следовательно, более эффективно управлять их свойствами.
Проект Павла Мадисона «Разработка программного обеспечения для анализа и моделирования икосаэдрических квазикристаллов» поддержан грантом конкурса Фонда содействия инновациям «УМНИК» в рамках национальной программы «Цифровая экономика РФ».
На первом этапе реализации проекта Павел планирует создать программу для моделирования икосаэдрических квазикристаллов – особый алгоритм позволит рассчитывать дифракционные свойства моделируемых структур. Далее планируется сравнить результаты с экспериментальными данными и исследовать возможность решения обратной задачи – по экспериментальным данным определять точную структуру исследуемых квазикристаллов. На втором этапе разработанные программные средства будут применены для создания цифровых двойников трехмерных квазикристаллических метаматериалов.
Результатом проекта станет программное обеспечение, позволяющее расшифровывать атомарную структуру икосаэдрических квазикристаллов. С его помощью ученые смогут создавать 3D-прототипы новых уникальных метаматериалов и структурированные среды, обладающие особыми электромагнитными или акустическими свойствами, не встречающимися в природе.
Проект реализуется в рамках приоритетного направления «Индустрия наносистем».
Результаты разработок молодого ученого опубликованы в журналах Proceedings of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences («Труды Королевского общества A: математические, физические и инженерные науки») и Structural Chemistry (Структурная химия)
Проект Павла Мадисона «Разработка программного обеспечения для анализа и моделирования икосаэдрических квазикристаллов» поддержан грантом конкурса Фонда содействия инновациям «УМНИК» в рамках национальной программы «Цифровая экономика РФ».
На первом этапе реализации проекта Павел планирует создать программу для моделирования икосаэдрических квазикристаллов – особый алгоритм позволит рассчитывать дифракционные свойства моделируемых структур. Далее планируется сравнить результаты с экспериментальными данными и исследовать возможность решения обратной задачи – по экспериментальным данным определять точную структуру исследуемых квазикристаллов. На втором этапе разработанные программные средства будут применены для создания цифровых двойников трехмерных квазикристаллических метаматериалов.
Результатом проекта станет программное обеспечение, позволяющее расшифровывать атомарную структуру икосаэдрических квазикристаллов. С его помощью ученые смогут создавать 3D-прототипы новых уникальных метаматериалов и структурированные среды, обладающие особыми электромагнитными или акустическими свойствами, не встречающимися в природе.
Проект реализуется в рамках приоритетного направления «Индустрия наносистем».
Результаты разработок молодого ученого опубликованы в журналах Proceedings of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences («Труды Королевского общества A: математические, физические и инженерные науки») и Structural Chemistry (Структурная химия)
