СТАВРОПОЛЬ, 18 июля. /ТАСС/. Команда ученых Северо-Кавказского федерального университета (СКФУ) определила перспективные нейросетевые модели обработки визуальных данных, над которыми в ближайшие пять лет будут работать разработчики во всем мире. Об этом ТАСС сообщил ректор университета Дмитрий Беспалов.

       По его словам, одной из основных задач Северо-Кавказского центра математических исследований, созданного на базе СКФУ, является развитие искусственного интеллекта. Ключевое внимание уделяется разработке практических математических исследований, которые способствуют решению важных для макрорегиона задач.

       "Быстрая и качественная обработка цифровых изображений сегодня важна в любой сфере инженерии: от разработки медицинской техники до проектирования беспилотных аппаратов. Для их качественной работы применяются алгоритмы искусственного интеллекта. Программы на основе ИИ, которые разрабатывают наши ученые, существенно ускоряют процедуры обработки и передачи больших объемов данных, упрощают внедрение современных цифровых технологий", - сказал Беспалов.

       Отмечается, что научная группа отдела модулярных вычислений и искусственного интеллекта СКФУ получила четыре гранта Российского научного фонда на проведение исследований в области нейросетевой обработки изображений. Задача одного из них - разработка решений применения ИИ для обработки данных с кардиограмм и других биомедицинских данных.

       Сообщается, что ученые СКФУ выделили четыре главные тенденции ИИ в сфере обработки цифровых изображений, которые будут актуальны в ближайшие пять лет.

       Первое направление развития нейросетей - это совершенствование математических и арифметико-логических методов, направленных на улучшение обработки изображений. Например, на подавление шумов, цветовую коррекции и тому подобное. Также ученые предложили механизмы улучшения обработки с точки зрения фундаментальной науки. Авторы работы выделили перспективные с точки зрения схемотехники архитектурные и структурные решения, направленные на усовершенствование методов высокоскоростного анализа визуальных данных по заданным характеристикам. Третье актуальное направление - создание устройств, которые будут специализироваться на обработке изображений. И, наконец, четвертая "точка интереса" современной науки, по мнению команды ставропольских ученых, - разработка прорывных решений в генерации изображений и текстов, усовершенствование методов самообучения, поиска и устранения ошибок.