Цель направления:

развитие и совершенствование нейросетевых алгоритмов обработки сигналов, представляемых импульсными последовательностями, и их применение при решении задач интеллектуальной обработки речи, изображений, видео, различной измерительной информации.

Техническая база:

• Материально-техническая база представлена графическими станциями кафедры ИС и специализированными программными продуктами для разработки нейросетевых моделей и моделей систем искусственного интеллекта: TensoFlow, Keras, Theano, Python, Common Lisp, SWI Prolog, C/C++.

Реализованные проекты:

1. Разработка методов обнаружения и локализации мест утечки трубопроводов.

   Заказчик – ГБУЗ Российский фонд фундаментальных исследований.

2. Программно-аппаратный комплекс для автоматизации исследовательского проектирования. Гибридная экспертная система выбора методов синтеза и оптимизации моделей векторной коррекции.

   Заказчик – Министерство науки и высшего образования РФ.

3. Project-oriented digital signal processing laboratory".

   Заказчик – Швейцарская высшая техническая школа Цюриха.

• Сверточные и рекурсивные архитектуры импульсных нейронных сетей.

• Алгоритмы и правила обучения с учителем и без учителя (включая алгоритмы глубокого обучения), алгоритмы обучения с подкреплением.

• Комплексирование нейросетевых моделей и моделей символьного искусственного интеллекта с целью разработки специализированных интеллектуальных систем.

• Разработка программных систем, основанных на моделях импульсных нейронных сетей и символьного искусственного интеллекта.