Ученые ТПУ создают ПО для автоматизации анализа данных

Ученые Томского политеха разрабатывают методы, алгоритмы и программного обеспечение, которые помогутт промышленным и научным предприятиям анализировать большие объемы измерительных данных, сообщил РИА Томск в среду руководитель проекта Сергей Муравьев

ТОМСК, 20 мар – РИА Томск. Ученые Томского политеха (ТПУ) разрабатывают методы, алгоритмы и программное обеспечение, которые помогут промышленным и научным предприятиям анализировать большие объемы измерительных данных, сообщил РИА Томск в среду руководитель проекта Сергей Муравьев. По его словам, проект получил грант Российского научного фонда (РНФ) в размере 18 миллионов рублей. Работы выполняются в рамках стратегии научно-технологического развития России. Ранее сообщалось, что в 2016 году президент РФ утвердил стратегию, над которой работали три тысячи экспертов, в том числе ученые из разных отраслей науки и представители промышленных предприятий. Цель стратегии до 2035 года – создание отечественных продуктов и технологий, отвечающих современных требованиям, вывод на новые рынки наукоемких разработок. В документе прописаны приоритетные направления: развитие систем, способных обрабатывать большие объемы данных, искусственный интеллект и машинное обучение, персонифицированная медицина и другие. Стратегия реализуется за счет федерального бюджета и внебюджетных источников. Математика в помощь "В нашем проекте важная роль отведена математике. Его результатом станут методы и алгоритмы оценивания параметров сложных объектов. Создаваемое на их базе программное обеспечение может найти применение на самых разных предприятиях и в организациях, чья деятельность связана с анализом данных в большом объеме", – рассказывает Муравьев. Профессор поясняет, что типичной проблемой для больших данных является необходимость автоматизации их анализа. В качестве примера ученый приводит задачу обработки данных экологического мониторинга, когда данные, например, о концентрации вредных веществ (таких тяжелых металлов, как кобальт, цинк, хром, медь) в почве и водных ресурсах на обширной труднодоступной территории собираются в течение длительного времени с помощью беспроводных сенсорных сетей. "Необходимо, чтобы этим данным и результатам их оценивания можно было доверять и принимать на их основе правильные решения по снижению степени загрязнения и охране окружающей среды. Наши методы и алгоритмы помогут качественно и быстро это сделать", – говорит профессор. Таким образом, подчеркивает Муравьев, разрабатываемое программное обеспечение поможет автоматизировать процесс анализа большого объема данных. Работы выполняются сотрудниками научно-образовательной лаборатории систем управления, автоматизации и повышения энергоэффективности высокотехнологичных производств и ТЭК, которой руководит профессор Муравьев. С научной точки зрения В рамках проекта политехники разработают комплекс типовых методик для решения нескольких практических задач, в числе которых автоматизированное визуальное распознавание дефектов сварных соединений, повышение точности результатов измерений узлов беспроводной сенсорной сети, оценивание неопределенностей значений фундаментальных физических констант. "Мы используем термин "комплексирование данных" (data fusion). Это процесс совместной обработки данных о некотором объекте, предоставленных несколькими источниками", – объясняет профессор научную сторону проекта. Он добавляет, что в теории и практике измерений широко используется описание их результатов в форме интервалов: "Процедура комплексирования интервальных данных заключается в формировании такого результирующего интервала, который согласован с максимальным количеством исходных данных". По его словам, существующие методы комплексирования интервальных данных не обеспечивают его стопроцентную достоверность. Поэтому есть необходимость в разработке метода, позволяющего на основании неполных данных дать результат с повышенной точностью. В ходе проекта ученые ТПУ разработают и проведут теоретические и экспериментальные исследования метода комплексирования интервальных неравноточных измерительных данных. "Необходимость в методах комплексирования интервалов существует в робототехнических и мехатронных системах, сетях сбора данных и так далее. Например, в беспроводных сенсорных сетях, предназначенных для различных видов мониторинга, комплексирование интервальных измерительных данных может обеспечить повышение точности результатов измерений мультисенсоров и продление их времени жизни", – уточняет Муравьев. Окончание работ запланировано на декабрь 2020 года. "Востребованность ПО определяется его практической пользой, а коммерциализация разработки возможна при наличии интереса со стороны бизнес-сообщества", – резюмирует Муравьев