Искусственный интеллект – отрасль информатики, которая занимается разработкой систем для выполнения задач, обычно нуждающихся в человеческом интеллекте: для медицинской диагностики, электронной коммерции, дистанционного управления роботами и дистанционного зондирования Земли. В частности, упростить работу врачей при выявлении определенных заболеваний с помощью дистанционной автоматизированной диагностики взялись ученые кафедры вычислительной техники ФИВТ.
Сегодня искусственный интеллект (ИИ) ворвался во все сферы нашей жизни – от автоответчика в банке до архитектуры – и радикально повысил скорость передачи и обработки данных. В свое время министр цифровой трансформации Михаил Федоров отметил, что искусственный интеллект – это возможности. По его словам, следует уже теперь овладевать его использованием, чтобы быть конкурентным в мире.
Конечно, ученые КПИ никогда не стояли в стороне от образовательно-научных новаций. И уже весной этого года проректор по учебной работе Анатолий Мельниченко подчеркнул: "Университеты должны быть готовы использовать ИИ со всеми его преимуществами в своей деятельности и одновременно нивелировать определенные нежелательные последствия безоглядного его использования. Но, несомненно, искусственный интеллект позволит облегчить выполнение повседневных задач и может освободить человеческий труд для более творческих усилий, помочь участникам образовательно-научного процесса в сборе и анализе больших объемов данных, что улучшит качество обучения или исследований. Например, исследования с применением передовых интеллектуальных технологий и алгоритмов осуществили на кафедре ВТ под руководством ее заведующего профессора Сергея Стиренка при выполнении научно-исследовательской работы НФИУ "Наука для безопасности человека и общества" – проект "Платформа искусственного интеллекта для дистанционного автоматизированного выявления и диагностики заболеваний человека".
Этот проект призван привнести преимущества использования средств искусственного интеллекта в медицинскую сферу. Изучив проблему в области интеллектуальной медицинской диагностики относительно программного обеспечения для обработки медицинских изображений, ученые кафедры пришли к выводу, что такие системы требуют оптимизации и улучшения точности обработки этих изображений, усовершенствования программных архитектур и вариантов их подбора в зависимости от ресурсов медицинских учреждений. "Рентгенографию часто считают устаревшим методом медицинской визуализации, и предложенная нами технология позволяет возродить ее высокую значимость при диагностировании недугов. Прежде всего для массового обследования, в отличие от имеющихся решений, предлагаем облачную ИИ-платформу, позволяющую более раннее автоматическое обнаружение на рентгенограммах подозрительных и угрожающих признаков более 14 видов легочных отклонений даже в обычной больнице и в полевых условиях без квалифицированного персонала. С высокой вероятностью это позволит уменьшить количество случаев неправильной диагностики», – рассказали на кафедре. То есть врачи могут отправить рентгеновские снимки на такую платформу, специализированная модель глубокой нейронной сети проработает их и выдаст перечень выявленных заболеваний. Полученные результаты врач будет учитывать при постановке диагноза.
Заметим, что в этой работе наряду с опытными учеными приняли участие молодые исследователи. В частности, были использованы наработки, предложенные ассистентом Владиславом Тараном в его диссертации "Метод адаптации глубоких нейронных сетей к аппаратному обеспечению со специализированной архитектурой" на соискание ученой степени доктора философии, которую молодой ученый успешно защитил в феврале с.г. "Руководитель проекта профессор Сергей Григорьевич Стиренко поставил мне задачу разработать портативную часть указанной платформы ИИ с использованием периферийных тензорных ускорителей. Такие ускорители, например "Coral Edge TPU USB Accelerator", подключаются к USB порту компьютера и увеличивают скорость работы глубоких нейронных сетей, что позволяет врачу прорабатывать рентгеновские снимки на любом персональном компьютере", – поделился молодой исследователь. /p>
В целом Владислав Таран имеет широкий круг научных интересов. Среди них системы с искусственным интеллектом, методы глубокого обучения для задач компьютерного зрения, специализированные вычислительные архитектуры для глубоких нейронных сетей, организация распределенных вычислений для обработки больших объемов данных, построение облачных систем и т.д. Между тем, полученные при выполнении проекта результаты (аппаратные и программные части ИИ-платформы) внедрены в учебный процесс факультета информатики и вычислительной техники для теоретических и практических занятий студентов и аспирантов. Использует их и Владислав Игоревич при преподавании дисциплин "Введение в искусственный интеллект", "Технологии Big Data", "Технологии искусственного интеллекта", "Облачные вычисления" и др.
Путь в науку молодого исследователя Владислава Тарана не очень отличается от историй десятков таких же увлеченных, мотивированных ученых. В 2012 г. вчерашний школьник – целеустремленный юноша с основательным багажом знаний и мечтами сказать свое слово в ИТ-индустрии – пришел учиться в ФИВТ, на кафедру ВТ. Именно здесь сплачивается сообщество, работающее над решением современных сложных научно-технических задач. О себе ученый рассказывает неохотно: «Учась в магистратуре, заинтересовался темой высокопроизводительных и распределенных вычислений. В 2018 году окончил магистратуру с отличием и решил поступить в аспирантуру КПИ, чтобы продолжать заниматься компьютерными науками. Направление моих исследований связано с искусственным интеллектом и глубокими нейронными сетями. Свои исследования я проводил под руководством профессора кафедры вычислительной техники, д.ф.-м.н., с.н.с. Юрия Григорьевича Гордиенка. Совместный труд, десятки экспериментов и исследований принесли результаты, которые затем легли в основу многих статей, индексированных в Scopus. Благодаря моему наставнику, его опыту и советам, я формировался как преподаватель и ученый. С 2019 г. начал работать ассистентом на кафедре вычислительной техники, с 2023 г., после защиты диссертации по специальности "Компьютерная инженерия", – старшим преподавателем".
Стоит добавить, что Владислав Таран стал победителем университетского конкурса "Молодой преподаватель-исследователь 2022". Впереди у него много нового и неизведанного, взлетов и приземлений, но первой строчкой в творческой биографии всегда будет стоять КПИ им. Игоря Сикорского, который дал крылья и направление движения – лучшее техническое ЗВО Украины.