Дмитрий Шадрин является выпускником Московского физико-технического института (МФТИ) и получил степень в Сколковском институте науки и технологий («Сколтех»). С 2023 года он руководит группой, занимающейся обработкой данных дистанционного зондирования Земли, а также преподает в Иркутском национальном исследовательском техническом университете.
В 2024 году ему была присуждена премия в номинации «Технологии искусственного интеллекта» на конкурсе «Молодые инноваторы стран БРИКС». Шадрин высоко оценивает развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) в России и странах БРИКС, включая Китай. По его словам, там наблюдается рост публикаций как в фундаментальных, так и прикладных исследованиях в области ИИ.
Страны БРИКС акцентируют свое внимание на прикладном использовании ИИ, что позволяет продемонстрировать его практическую полезность. Наиболее распространенные области применения технологий ИИ и машинного обучения включают обработку изображений и классификацию данных.
Эти технологии активно внедряются в повседневную жизнь: от уличных камер до анализа спутниковых изображений, что, например, дает возможность получать детали о характеристиках земель на территории России автоматически. Это открывает новые горизонты для будущих разработок в данной сфере.
Современные технологии, включая алгоритмы искусственного интеллекта (ИИ), значительно упрощают рабочие процессы. Специальные ИИ-решения способны предсказывать возможные поломки оборудования, анализируя его рабочие параметры, что способствует оптимизации производства и экономии ресурсов.
Кроме того, модели на основе больших языковых моделей (LLM) активно помогают пользователям решать конкретные задачи, упрощая повседневную жизнь.
Практически все сферы уже охвачены такими технологиями. На данный момент акцент сделан на комбинировании различных подходов для эффективного решения задач, минимизируя необходимость в формальном определении проблем.
Например, разработанная технология прогнозирования лесных пожаров позволяет оценить вероятность их возникновения и распространения на различных территориях. Интегрированная в работу МЧС России, она использует множество данных, включая погодные условия и спутниковые снимки, чтобы определить характеристики местности, такие как тип леса и его влажность.
Также учитываются плотность населения и топографические характеристики, что напрямую влияет на риск возникновения пожаров. Использование таких технологий способствует более оперативному реагированию на угрозы и защиты окружающей среды.
Технология, о которой идет речь, основана на алгоритмах искусственного интеллекта, включая сверточные и рекуррентные нейронные сети. Эти методы уже доказали свою эффективность: удалось спрогнозировать несколько лесных пожаров на территории России. В настоящее время идет работа над улучшением технологии, в частности, добавляются новые параметры, которые могут повысить точность прогнозов.
Одним из вызовов разработки является учет человеческого фактора, так как нет формализованных баз данных, отражающих действия людей. Мы используем косвенные методы, такие как изучение плотности населения и удаленности объектов инфраструктуры от дорог. В перспективе мы планируем разработать базы данных, которые будут более информативными для моделей ИИ.
Эта инициатива имеет международный потенциал и ориентирована на страны БРИКС, такие как Бразилия и Китай, где вопрос экологического мониторинга актуален. Наша разработка легко адаптируется к различным регионам, при необходимости настройки алгоритмов это займёт всего несколько месяцев.
Недавно мы получили третье место на конкурсе «Молодые инноваторы стран БРИКС», став единственным представителем России на пьедестале почета.
Конкуренция на конкурсе была довольно высокой. Участие в нем дало мне возможность узнать о серьезных проблемах в странах БРИКС и о применении искусственного интеллекта (ИИ) для их решения. Среди участников я увидел разработки самого высокого уровня. Например, один ученый из Бразилии представил технологии обработки сахарного тростника с использованием различных методов моделирования, что имеет большое значение для их экономики.
Что касается преподавания дисциплин, связанных с ИИ и машинным зрением в Иркутском национальном исследовательском техническом университете, студенты проявляют большой интерес к этим темам. Они обладают хорошими навыками решения прикладных задач и хорошо осведомлены о специфике в производственном секторе, включая добывающую и перерабатывающую промышленность.
Студенты понимают, что ИИ может значительно повысить эффективность их работы. Например, в процессе флотации возможно использование ИИ для оценки густоты пены в реальном времени с автоматической настройкой параметров. Это реализуется в рамках автоматизированной системы, что минимизирует участие человека и повышает общую эффективность процесса.
В России существует развита научно-методическая база для преподавания актуальных дисциплин, включая информационные технологии и искусственный интеллект. Важную роль в этом играют специализированные центры, где готовят профессионалов в области ИИ, способных делиться своими знаниями.
Применение научных разработок на практике возможно благодаря наличию вычислительных мощностей, как, например, в «Сколтехе». Студенты имеют возможность обучаться использованию современных технологий и разработке новых архитектур, адаптированных к существующему оборудованию.
Россия также открыта к обмену опытом с государствами БРИКС, заинтересована в изучении их прикладных решений для индустриальных задач. Это сотрудничество может enrichить российские разработки с учетом международного контекста.
В контексте школьного образования, necessity внедрения исследовательских проектов стала актуальной, так как на ранних этапах учащиеся зачастую не видят практического применения изучаемого материала. Введение интегрированных курсов, сочетание физики с математикой, поможет развить более глубокое понимание предметов.
Таким образом, акцент на исследовательскую составляющую в учебной программе не только вдохновляет молодежь, но и подчеркивает значимость изучаемого материала, демонстрируя, что знания можно и нужно применять для формирования собственных результатов.
