Направления исследований:
-
Подходы к математическому и компьютерному моделированию когнитивных процессов человека.
-
Вычислительная когнитивная наука.
-
Искусственный интеллект. Базы знаний и системы поддержки принятия решения. Инженерия знаний, инженерия образов. Моделирование картины мира.
-
Обработка естественного языка. Когнитивные аспекты машинного перевода.
-
Семиотические аспекты разработки интеллектуальных систем.
-
Моделирование процессов построения движения.
-
Человеко-машинное взаимодействие. Социороботика.
- Методология искусственных нейронных сетей в когнитивных исследованиях. Нейро-нечеткие технологии.
Обучение в Московском Политехе
Аспирантские научные исследования и разработки реализуется на базе научно-исследовательской лаборатории «Искусственного интеллекта» кафедры «Инфокогнитивных технологий». Научная тематика лаборатории развивается в трех основных направлениях: машинное зрение (анализ и обработка изображений), обработка естественного языка, распознавание и синтез речи (компьютерная лингвистика) и интеллектуальные системы поддержки принятия решений (технологии предиктивного анализа данных).
Диссертации аспирантов направлены на решение таких актуальных технологических задач как:
-
Сбор наборов данных (data sets) и обучение классификаторов, снтез/ генерация 3D, 2D изображений и видео-объектов с сохранением узнаваемости, автономная семантическая сегментация, классификация и идентификация, разбиение на объекты и распознавание мелких деталей, в том числе в режиме реального времени, психографический и эмоциональный анализ поведения людей на основе видео-данных др.
-
Спам фильтрация текстов, интеллектуальный поиск ответов в тексте и «понимание» запросов пользователя, распознавание ошибок, слэнга и аббревиатур, динамическое распознавание смысла, распознание сложных смысловых конструкций, слэнга, эмоциональных оттенков и субэмоций в речи, создание средств управления эмоциями и смысловыми конструкциями в синтезированной речи, и др.
-
Принятие решений на основе открытых источников данных и неструктурированной информации, разработка систем управления, учитывающие физических процессы, происходящие с объектом, централизованное управление группой/роем объектов, разметка данных при помощи искусственного интеллекта и др.
-
Рассматриваются как важные и перспективные технологии: автоматизация обучения нейронных сетей (Auto ML) и сильный искусственный интеллект (AGI).
Обучение в аспирантуре осуществляется по нескольким программам подготовки кадров высшей квалификации, соответствующих научным специальностям. Программы имеют высокий уровень ресурсной обеспеченности — кадровой, учебно-методической (научно-образовательной) и информационной. В настоящее время научными руководителями аспирантов являются пять профессоров докторов и кандидатов наук, 6 доцентов кандидатов наук.
Исследования аспирантов развиваются в сотрудничестве с научной школой «Информационные технологии семиотики, лингвистики, когнитологии». Основной педагогический ресурс школы представлен Научно-образовательным кластером Компьютерной лингвистики и искусственного интеллекта (НОК CLAIM) В составе коллектива, представляющего научную школу, 11 кандидатов технических наук, один Лауреат премии Президента РФ в области образования, средний возраст — 35 лет. 9 членов коллектива являются руководителями IT компаний или их подразделений.
Партнерами в проведении аспирантских научных исследований и разработок являются ученые и специалисты Российской академии наук: Института проблем управления им. В.А.Трапезникова, Федерального исследовательского центра «Информатика и управление», Института русского языка им.В.В.Виноградова, Института языкознания, Научно-исследовательского института ревматологии им. В.А.Насоновой. Помощь в проведении исследований оказывают эксперты компаний и государственных организаций: ПАО Сбербанк, ЦКБ при управлении делами Президента РФ, ООО "МЭЙЛ.РУ", ФГУП «ГРЧЦ» и др.
