2012-2016 Разработка интеллектуальных информационных технологий восприятия, распознавания и интерпретации объектов окружающей среды на основе формальных моделей образного мышления
Финансирование: Национальная академия наук Украины
Современные информационные технологии требуют комплексной интеллектуальной обработки данных различных предметных областей. В данной работе будут разработаны и реализованы интеллектуальные информационные технологии восприятия, распознавания и интерпретации двух важнейших и широко распространенных типов информации: текстовых данных в виде слабо структурированной текстовой информации, а также числовых данных в виде сигнальных образов, полученные косвенными измерениями. Будут разработаны и реализованы программными средствами: - Методы восприятия и распознавания структуры текстовой информации по ее визуальным образам; - Методы получения и интерпретации семантически значимой текстовой информации; - Методы эффективного восстановления сигналов по их образам, полученным в результате дистанционного измерения; - Методы представления и преобразования сигнальных образов объектов для повышения эффективности обработки. Результаты разработки предполагается применять в следующих областях: - Интернет ресурсы; поисковые системы, информационные порталы, информационные хранилища, системы анализа данных, интеллектуальное управление информацией; обработка мощных потоков данных от Интернет. - Геофизическая разведка (электроразведка, магниторазведка, сейсморазведка, гравиразведка), спектрометрия (в разных областях спектра, например, гамма-спектрометрия), выявления присутствия отдельных химических элементов в объектах, медицинская диагностика (визуализация, томография), неразрушающий контроль, дистанционный мониторинг.
2011-2015 Разработка и исследование методов нейросетевого представления и обработки информации в интеллектуальных информационных технологиях
Финансирование: Национальная академия наук Украины
Цель научных исследований по теме состоит в повышении эффективности решения широкого спектра задач на основе обучения и рассуждений по примерам за счет развития методов и алгоритмов нейросетевого рандомизированного распределенного представления и обработки информации. В результате выполнения научных исследований будут созданы концептуальные основы, методы и алгоритмы представления и обработки информации, которые хорошо масштабируются и будут полезными для создания интеллектуальных информационных технологий, применяющих обучения и рассуждения по примерами и способных к обработке больших объемов информации. Будут разработаны и исследованы методы рандомизированного векторного представления информации различного типа - результатов измерений, символьных последовательностей, описаний ситуаций и т.п. Будут развиты методы обработки информации, имеющей структуру последовательностей, а также информации со сложной иерархической структурой. Будут развиты методы решения задач обработки измерительной информации (таких как дискретная некорректная обратная задача) с использованием рандомизированных преобразований, и исследованы их вычислительная эффективность и точность решения. Созданные методы за счет применения обучения и рассуждений по примерам обеспечат расширение спектра решаемых прикладных задач, повышения эффективности их решения, и возможность создания новых интеллектуальных информационных технологий, основанных на моделировании элементов мышления человека.
2010-2011 Интеллектуальные технологии обработки научной и технической информации
Финансирование: Министерство образования и науки Украины (подана заявка на финансирование)
Цель проекта состоит в создании методологии, методов и средств, упрощающих создание, организацию, поиск и классификацию XML документов в области науки и технологии. В отличие от реляционных баз данных, которые требуют непрерывной разработки структуры базы данных и поддержки программного обеспечения, новая система программного обеспечения будет использовать XML базы данных. Формат XML обеспечивает эффективность представления документов благодаря четкому определению структуры. Существующие XML базы данных могут хранить и обрабатывать произвольные XML документы без необходимости изменения программного обеспечения при изменении структуры документов или появлении новых типов документов. В ходе проекта будет создано Web 2.0 приложение, которое упрощает создание, организацию и поиск научной и технической информации. Будут разработаны дополнительные модули автоматической классификации, что облегчит организацию и поиск XML данных. Приложения будут использовать open source Java Enterprise Edition Technologies (Tomcat, JBoss, Seam, GWT) и существующие XML базы данных.
2007-2010 Разработка и исследование нейросетевых методов распределенного представления и обработки информации в информационных технологиях
Финансирование: Национальная академия наук Украины
Концепция создания широкого класса интеллектуальных информационных технологий основанных на распределенном представлении информации различного рода, модальности и сложности разреженными бинарными стохастическими векторами. Будут исследованы методы формирования представления сложной иерархически структурированной информации с использованием разреженных кодовых векторов, а также свойства автоассоциативной памяти, использующей разреженное распределенное представление в нейронных структурах. Результаты будут использованы в интеллектуальных информационных технологиях для эффективной обработки числовой и текстовой информации.
2007-2008 Разработка контекстних векторных представлений украиноязычной текстовой информации для лингво-информационных систем нового поколения
Финансирование: Министерство образования и науки Украины
Целью проекта является развитие технологии представления семантического сходства текстовых фрагментов с использованием контекстных векторов. Технология основывается на методах рандомизированного встраивания частотных векторов для сочетаний слов в выбранном контексте. Рандомизированное встраивание и формирование распределенных векторных представлений существенно повышают вычислительную эффективность. В ходе проекта были созданы С++ библиотеки для интеграции с системами обработки тектстовой информации, а также СОМ-дополнение для Microsoft Word с целью демонстрации технологии.
2006 НИР Разработать экспериментальную технологию образного восприятия внешней среды с использованием нейросетевых технологий и образных информационных моделей (ОК_2006-5)
Финансирование: Министерство промышленной политики Украины
2004-2006 Разработка и исследование нейросетевых информационных технологий работы с базами знаний (№ ГР 0104U003191)
Финансирование: Национальная академия наук Украины
Теоретическая основа распределенного представления знаний разработана в ходе исследований методов нейронных сетей и алгоритмов, основанных на двоичных разреженных векторах. Для представления сложной иерархически структурированной информации в современных базах знаний предложены оригинальные процедуры связывания, сохраняющие информацию о структуре в распределенном представлении. Изучения распределенных представлений для обработки основ знания были осуществлены на проблеме моделирования аналогического рассуждения. Это - один из самых главных человеческих умственных процессов, которые требуют действия структурированной информации. Чтобы обеспечить интерфейс между символическими и распространяющимися представлениями, понятие гибридного СЛЕНГА языка программирования было предложено и осуществляется. Язык использует high-performance распределенную обработку представления. Как интерпретатор алгоритмического языка, так и библиотека осуществлялись в
2004 Разработать интеллектуальные информационные технологии распознавания и идентификации аудио-видео-информации на основе нейросетевых технологий (№ ГР 0104U008324)
Финансирование: Министерство промышленной политики Украины
Разработаны новая информационная технология и высокоэффективные методы распознавания и идентификации сигналов. Методы разделения смешанных аудиосигналов (задача вечеринки с коктейлями) улучшили качество идентификации диктора. Была предложена целевая функция, основанная на минимальной длине описания и модифицированном методе matching pursuit, стабильная при наличии аддитивного шума в смесях и малом количестве отсчетов сигнала. Методы предварительной обработки визуальной информации повысили эффективность визуального распознавания.
2003-2006 Створити засоби автоматичної обробки інформації із застосуванням міркувань за аналогіями (№ ГР 0103U008280)
Финансирование: Министерство образования и науки Украины
2003 Разработать компьютерную технологию целенаправленной обработки текстовой и аудио информации (№ ГР 0103U005770)
Финансирование: Министерство промышленной политики Украины
2002-2006 Дослідження та розроблення нових інтелектуальних інформаційних технологій на основі використання високоефективних нейромережевих методів та алгоритмів (№ ГР 0102U002070)
Финансирование: Национальная академия наук Украины
Разработаны унифицированные распределенные представления для информации различного характера и сложности. Такие представления используются для повышения вычислительной эффективности машинного обучения и методов обработки информации. С целью развития и исследования новых алгоритмов и технологий обработки информации разработан и реализован модульный программный нейрокомпьютер SNC. SNC состоит из редактора архитектуры WYSIWYG и блоков обработки информации, которые реализованы на C++ в виде COM модулей.
2002 ДНТП "Образный компьютер": Розробка технології для створення систем смислової інтерпретації текстової інформації та смислового перекладу текстів з однієї мови на іншу (№ ГР 0102U005512)
Финансирование: Министерство промышленной политики Украины
Технология, методы, алгоритмы определения семантических связей между словами
2002 НИР Создать опытный образец типовой системы автоматической идентификации личности по голосу (ОК-2002-9 МПП-ЦЕНТР)
Финансирование: Министерство промышленной политики Украины
2001-2003 Разработка и исследование нейросетевых методов моделирования когнитивных процессов (№ ГР 0101U002685)
Финансирование: Национальная академия наук Украины
2001 Разработать методы и создать способы интеллектуализации информационных технологий широкого использования (№ ГР 0101U007953)
Финансирование: Министерство промышленной политики Украины
2000-2001 Создать опытные образцы нейрокомпьютеров новых поколений (№ ГР 0101U006718)
1999-2002 ОКР Разработка автоматизированной системы автоматической идентификации и верификации личности по голосу (1999 – 2002)
1998-2000 Создание нейросетевых технологий обработки информации и их проверка на примере решения задач поддержки принятия решений, распознавания образов и адаптивного управления (№ ГР 0198U001768)
Финансирование: Национальная академия наук Украины
1996-1998 Высокоэффективные классификаторы, основанные на нейронных сетях с быстрым обучением (INTAS-93-0560)
Финансирование: INTAS
1995-1996 Разработка автоматизированной системы сбора и анализа рассеянной информации ("Фрагмент")
1994-1997 Разработка принципов и методов представления знаний на различных иерархических уровнях нейроподобных сетей (№ ГР 0194U009547 )
Финансирование: Национальная академия наук Украины
1994-1995 Представление знаний в нейросетевых структурах (U4M000, U4M200)
Финансирование: Международный научный фонд
1992-1994 Нейрокомпьютер
1991-1993 Разработать принципы и методы решения задач искусственного интеллекта с использованием нейрокомпьютеров (№ ГР 01.9.10013637)
Финансирование: Национальная академия наук Украины
1991-1992 Разработка теоретических основ создания автоматизированных самообучающихся систем обработки информации о состоянии объектов и прогнозирования их поведения (Кипр-УН)
Финансирование: Министерство обороны СССР
1991 Исследование возможностей создания, разработка и макетирование вычислительных средств с нейроподобной архитектурой для существующих и перспективных летательных аппаратов (Лунодром–МАП)
Финансирование: Министерство авиационной промышленности СССР
1990-1993 Макетирование узлов технических средств систем искусственного интеллекта (нейрокомпьютера)
Финансирование: Министерство обороны СССР