515

Перчатка как вызов инсульту и ДЦП, или как нейронные сети помогают нам в жизни

Технологии искусственного интеллекта прочно входят в нашу действительность. И пока одни заигрывают с нейросетью, другие трудятся над проектами, способными улучшить нашу жизнь. Студенты Университета Решетнева, например, совсем недавно получили грант в миллион рублей на проект, связанный с обеспечением сотовой и интернет связью самых дальних уголков нашего края. Государство такие инновации активно поддерживает и выделяет на их реализацию немалые деньги в рамках нацпроекта «Цифровая экономика России». Посмотрим, над чем еще работают сейчас красноярские айтишники.

Сначала они придумали перчатку, которая помогает человеку в реабилитации после инсульта. Надеваешь перчатку с датчиками, садишься к компьютеру, включаешь игры — и разрабатываешь мелкую моторику, повторяя базовые движения, необходимые для восстановления двигательной функции кисти.

«Процесс интересный, увлекательный, у человека больше мотивации, чтобы проходить реабилитацию, потому что стандартные методы реабилитации обусловлены тем, что ты сидишь и перебираешь горошек 20 минут, ну кому это будет интересно», — рассказывает Вячеслав Макеенко, ведущий разработчик компании «СенсоМед».

Эффективность этой методики, по некоторым данным, в 1,5-2 раза выше, чем у ЛФК. Поэтому ее охотно берут на вооружение врачи по всей стране — российских аналогов пока нет. Вскоре красноярские айтишники получили запрос от реабилитологов на создание чего-то подобного, но для работы с крупной моторикой. Так появилась манжета, которую от начала до конца разработали благодаря грантовой поддержке в рамках нацпроекта «Цифровая экономика России». Ну и благодаря искусственному интеллекту.

«Мы ездили в клиники, люди делали движения и мы на базе более чем тысячи измерений мы обучили модель машинного обучения, которая позволяет нам фиксировать моменты, когда человек в процессе реабилитации начинает уставать, - говорит Вячеслав Макеенко, — он делает какое-то крупное движение и у него амплитуда начинает уменьшаться, т. е., искусственный интеллект у нас заточен на это — оценивать текущее состояние пациента».

В паре с этой перчаткой может работать манипулятор, который разработали студенты Университета Решетнева. Идея их проекта — зеркальная терапия для больных ДЦП и для перенесших инсульт.

«Наш проект — это по сути связка контроллера и манипулятора: контроллер надевается на работающую руку, а эту перчатку роботизированную, манипулятор, мы надеваем на руку, которая не действует. Ребенок или взрослый двигает руку и с такой же частотой двигается рука, которая не работает, из-за того, что двигается все очень ровно — вырабатываются зеркальные нейроны, которые выстраивают новые паттерны движения и восстанавливают руку» — показывает Илья ЖУК, участник молодежного центра инновационныхтехнологий Technogalaxy.

До конца этого года команда создаст пять полностью укомплектованных прототипов своей перчатки, и все они разъедутся по заказчикам. В реализации задуманного поможет грант, который студенты получили в результате победы в конкурсе «УМНИК — Электроника» Фонда содействия инновациям, который проводится в рамках нацпроекта «Цифровая экономика России».

«Существуют в университете научно-технологические кружки, есть СКБ - студенческие конструкторские бюро — рассказывает Леонид Савченко, аспирант Университета Решетнева, — но не всегда студенты могут найти финансирование на нужды научные, и как раз таки Фонд содействия инновациям ежегодно запускает проекты, направленные на финансирование молодых ученых, которые готовы внести вклад в науку России.

«Нам для реализации нашей идеи необходима камера, в лаборатории у нас была камера, мы по ней протестировали, поняли, что не хватает качества, заказали другую камеру лучшего разрешения, а второе, для чего нам нужна основная сумма, для покупки платы» — говорит Сергей Миронов, магистрант Университета Решетнева.

Леонид Савченко и его команда, тоже победившие в конкурсе «Умник Электроника», получили грант на развитие своей темы — «системы компьютерного зрения для контроля рабочих мест на предприятии».

«У Кирилла есть 15 мин, чтобы сделать этот куб. Мы видим, что процесс встал — мы опоздали, не сдали детали в срок и не понимаем из-за чего. Мониторинг в режиме онлайн дает понимание, ЧТО именно Кирилл сделал не так — рассказывает смысл своего проекта Леонид Савченко, аспирант Университета Решетнева, — что, если Кирилл стоит не в том месте, что, если инструменты отсутствуют на нужном месте — к примеру, 15.42 отклонение от нормы, штангенциркуль лежал не там. Наша система позволяет отслеживать все моменты, входящие в технологическую операцию и их отклонение от норм.

«Изначально мы формируем какую-то нейронную сеть со стандартным набором объектов, если пользователю этого не хватает, он может дообучить эту нейронную сеть, введя свои данные и в принципе под его задачи она будет готова», — добавляет Сергей Миронов, магистрант Университета Решетнева.

А в Институте космических и информационных технологий СФУ создали сервис для распознавания отчетов губернаторов Енисейской губернии. Рукописный текст нейросети переводят в печатный.

«Эта разработка создается для работников архивов, научных отделов, библиотекарей, которые сидят и переводят этот текст, — рассказывает Александр Унтенберг, студент лаборатории систем искусственного интеллекта ИКИТ СФУ — мы делаем так, чтобы упростить их жизнь, чтобы они чем-то интересным занимались, пока за них этой нудной работой занимается нейронка».

«Там не только нейронная сеть, там еще оригинальный, придуманный Александром, алгоритм распознавания строк, алгоритм устранения шумов, потому что отчеты губернаторов, которые мы получаем в качестве исходных данных они желтоватые, с пятнами чернил, со вмятинами — это фотографии довольно старой бумаги, чтобы нейронная сеть хорошо работала с этими текстами, нужно эти шумы устранять», — Анна Пятаева, руководитель лаборатории систем искусственного интеллекта ИКИТ СФУ.

После совершенствования программы доступными окажутся уникальные документы о жизни нашей губернии с момента ее основания до революции.

«Я когда занимался распознаванием текста, мне было самому интересно читать, как люди вообще жили, и знаете, иногда читаешь и не отличаешь — то, как жили раньше, и как живут сейчас, т. е. мы не особо в культуре далеко ушли, в разработках, технологиях — да, а культура у нас остается, какой была раньше» — Александр Унтенберг, студент лаборатории систем искусственного интеллекта ИКИТ СФУ.

Сообщите свою новость