Направления исследований:
- Теоретические основы и методы системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации.
-
Формализация и постановка задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации.
-
Разработка критериев и моделей описания и оценки эффективности решения задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации.
-
Разработка методов и алгоритмов решения задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации.
-
Разработка специального математического и алгоритмического обеспечения систем анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации.
-
Методы идентификации систем управления на основе ретроспективной, текущей и экспертной информации.
-
Методы и алгоритмы структурно-параметрического синтеза и идентификации сложных систем.
-
Теоретико-множественный и теоретико-информационный анализ сложных систем.
-
Разработка проблемно-ориентированных систем управления, принятия решений и оптимизации технических объектов.
-
Методы и алгоритмы интеллектуальной поддержки при принятии управленческих решений в технических системах.
-
Методы и алгоритмы прогнозирования и оценки эффективности, качества и надежности сложных систем.
-
Визуализация, трансформация и анализ информации на основе компьютерных методов обработки информации.
-
Методы получения, анализа и обработки экспертной информации.
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.
