Հայ և ռուս գիտնականները արբանյակների և ԱԹՍ-ների համար մշակել են «խելացի տեսողություն» համակարգը
Science and culture
Հայ և ռուս գիտնականների մշակումների շնորհիվ հնարավոր է դարձել արբանյակներում և անօդաչու թռչող սարքերում ներդնել ավտոմատացված և մատչելի «խելացի տեսողություն» համակարգը: Ինչպես տեղեկացնում է «Արմենպրես»-ը, վկայակոչելով «ՌԻԱ Նովոստի»-ին, այս մասին հայտնել է Սերգեյ Կորոլյովի անվան ազգային հետազոտական համալսարանի մամուլի ծառայությունը:
Գիտնականները նշում են, որ այդ համակարգը կհեշտացնի հիպերսպեկտրալ տեխնոլոգիայի ներդրումը:
Սպեկտրոմետրերը ՝ սարքեր են,որոնք թույլ են տալիս ստանալ նյութի բաղադրության մասին տվյալներ էլեկտրամագնիսական ալիքների բազմաթիվ առանձին ալիքների բաժանման հաշվին: Եթե սովորական ֆոտոխցիկում նման ալիքների ընդամենը երեքն են, ապա ժամանակակից սարքերը, հիպերսպետրոմետրերը կարող են տեղեկատվություն տալ 100 եւ ավելի սպեկտրալ ալիքներից: Գիտնականները հայտնել են, որ թվային հիպերսպեկտրալ լուսանկարները անվանում են «հիպերկուբներ»:
Հիպերկուբներում արձանագրված պատկերների ճանաչման համար այսօր օգտագործում են նեյրոնային ցանցերը, որոնք պատկերները համեմատում են նմուշների զանգվածի տվյալների հետ: Նման էտալոնային զանգվածների պահպանումն ու մշակումը մեծ ռեսուրսներ է պահանջում, ընդ որում, ինչպես բացատրել են գիտնականները, տարբեր տեսակի օբյեկտների հիպերկուբների վերլուծության համար ամեն անգամ ստիպված են լինում համապարփակ և խորը վերլուծությունների միջոցով ընտրել առանցքային նշանը:
Այդ դժվարությունները հաղթահարելուն եւ «խելացի տեսողության» աշխատանքի արագությունը կտրուկ բարձրացնելուն կօգնի հայ և ռուս գիտնականների համատեղ ստեղծված նոր ալգորիթմը։
Նրանց խոսքով ՝ ալգորիթմը թույլ է տալիս հիպերսպեկտրալային նմուշների զանգվածին փոխարինել դրոնի կամ արբանյակի ընթացիկ առաջադրանքին համապատասխանող նշանների նախապես հաստատված հավաքածուով:
«Մեր մոտեցումը թույլ է տալիս կառավարել մեկ պարամետր, ընտրել օպտիմալ ֆիլտր մշակման համար ամբողջ պատկերը: Այս հիման վրա մշակում ենք ինքնուսուցվող ալգորիթմ, որը կարող է որոշել հիպերկուբներում պահանջվող օբյեկտների տեղեկատվական նշանները ՝ առանց ձեռքի տակ նմուշներ հավաքելու։ Մեր մշակված լուծումը թույլ կտա ստեղծել շարժական հիպերսպեկտրոմետրեր, որոնք կճանաչեն անհրաժեշտ օբյեկտները արդեն իսկ ամռանը», — պատմել է նախագծի ղեկավար, Սամարայի համալսարանի տեխնիկական կիբեռնետիկայի ամբիոնի վարիչ, պրոֆեսոր Ալեքսանդր Կուպրիյանովը:
Այսօր նանոարբանյակներում և թեթև անօդաչու թռչող սարքերում հիպերսպեկտրալ «տեսողության» օգտագործումը տնտեսապես ձեռնտու չէ, քանի որ պահանջում է հավաքվող տվյալների մեծ ծավալի պահպանում: Նույնիսկ ավելի դժվար է դաշտային պայմաններում փոխանցել այդ տվյալները սերվերի նեյրոցանցի մշակման համար ` դա պահանջում է զգալի ժամանակ եւ լայն կապուղի: Նոր ալգորիթմի ներդրմամբ, վստահ են գիտնականները, հիպերսպտեկտրալ տեսողությունը կարող է աշխատել օֆլայն ռեժիմով:
«Նախատեսում ենք 2022 թվականին թողարկել ունիվերսալ համակարգչային համակարգի նախատիպը, որը հարմարվում է պատկերների վերլուծության ցանկացած խնդրի ՝ հատուկ տեղեկատվական նշանների ավտոմատ ընտրության միջոցով: Նման համակարգը էապես կբարձրացնի թվային պատկերների վերլուծության բազմաթիվ կիրառական խնդիրների լուծման արդյունավետությունը, այդ թվում երկրաինֆորմատիկայի, «խելացի» երկրագործության, երկրի հեռավոր զոնդավորման եւ նույնիսկ բժշկական ախտորոշման բնագավառում», — հայտնել է Կուպրիյանովը:
Նախագիծը դրամաշնորհային աջակցություն է ստացել Հայաստանի Հանրապետության կրթության, գիտության, մշակույթի եւ սպորտի նախարարության գիտության եւ հիմնարար հետազոտությունների ռուսաստանյան) կողմից: Հետազոտություններն իրականացվել են Հայ-ռուսական համալսարանի մասնագետների հետ համատեղ:
Most Popular 
Cyberattack forces Georgia county to sever connection to state voter registration system
