The object of research, development or design (in Russian) : 4.1. Искусственный интеллект и информационные технологии 4.1.3. Распознавание образов и обработка изображений

The object of research, development or design (in Kazakh) : 4.1. Жасанды интеллект және ақпараттық технологиялар 4.1.3. Үлгіні тану және кескінді өңдеу

Aim of work (in Russian) : Цель проекта – разработка и доказательство практической целесообразности нового подхода к аналитическому описанию сверточных сетей, применяемых для цифровой обработки изображений, позволяющего, в том числе, обеспечить построение сверточных нейронных сетей указанного назначения с заранее заданными свойствами.

Aim of work (in Kazakh) : Жобаның мақсаты цифрлық кескінді өңдеу үшін пайдаланылатын конволюционды желілердің аналитикалық сипаттамасына жаңа тәсілді әзірлеу және практикалық орындылығын дәлелдеу, бұл басқалармен қатар, белгілі бір мақсат үшін конволюционды нейрондық желілерді құруды қамтамасыз етуге мүмкіндік береді. алдын ала анықталған қасиеттер.

Методы исследования (на русском) : Методы абстрактной алгебры, доказательство теорем, прямые вычисления в полях Галуа и вычисления в терминах представлений конечных алгебраических колец через матрицы над полями Галуа

Методы исследования (на казахском) : Методы абстрактной алгебры, доказательство теорем, прямые вычисления в полях Галуа и вычисления в терминах представлений конечных алгебраических колец через матрицы над полями Галуа

Obtained results and novelty (in Russian) : Развита теория преобразований Фурье применительно к функциям, принимающим значения в конечных алгебраических кольцах. Новизна: рассматриваются поля Галуа, сопряженные с данными кольцами. Это позволяет привести Фурье-преобразование в алгебраических кольцах к преобразованиям в полях Галуа. Построены ортогональные базисы функций, принимающих значения в конечных алгебраических кольцах, обеспечивающие учет специфики сверточных нейронных сетей. Новизна: данные базисы строятся на основе впервые установленного соответствия между операциями многозначной логики для случая, когда число значений переменных не равно степени целого числа и сопряженными полями Галуа. Разработаны новые методы построения алгебраических колец, предназначенные для цифровой обработки изображений, с использованием модернизированного метода алгебраических расширений. Новизна: для построения алгебраических расширений используются приводимые алгебраические уравнения над исходным полем, т.е. речь идет о дополнительных решениях такого уравнения. Адекватность предложенного подхода проверена с использованием матричного представления элементов расширенного поля. Реализованы конкретные примеры цифровой обработки изображений с использованием предлагаемого подхода, предназначенные для разработки лабораторного оборудования, в частности, вискозиметров. и проведено сопоставление результатов с ранее применяемыми методами. Новизна: анализаторы спектров на основе полей Галуа ранее не использовались в приборостроении.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Фурье түрлендірулерінің теориясы ақырлы алгебралық сақиналардағы мәндерді қабылдайтын функцияларға қатысты дамытылған. Жаңалық: аталған сақиналармен біріктірілген Галуа өрістері қарастырылады. Бұл алгебралық сақиналардағы Фурье түрлендіруін Галуа өрістеріндегі түрлендірулерге әкеледі. Үйірткілі нейрондық желілердің ерекшеліктерін есепке алуды қамтамасыз ететін ақырлы алгебралық сақиналардағы мәндерді қабылдайтын функциялардың ортогональды негіздері құрылды. Жаңалық келесіде, бұл негіздер айнымалылар мәндерінің саны бүтін санның дәрежесіне тең емес және Галуа өрістерімен біріктірілген жағдайда көп мәнді логика операциялары арасында алғаш рет орнатылған сәйкестік негізінде құрылады. Алгебралық кеңейтудің модернизацияланған әдісін қолдана отырып, цифрлық кескінді өңдеуге арналған алгебралық сақиналарды құрудың жаңа әдістері жасалды. Жаңалық келеcіде, алгебралық кеңейтімдерді құру үшін бастапқы өрісте келтірілген алгебралық теңдеулер қолданылады, яғни, осындай теңдеудің қосымша шешімдері бар екендігі туралы айтылады. Ұсынылған тәсілдің барабарлығы кеңейтілген өріс элементтерінің матрицалық көрінісін қолдану арқылы тексерілді. Зертханалық жабдықтарды, атап айтқанда, вискозиметрлерді әзірлеуге арналған және жоғарыда аталып өткен тәсілді пайдалана отырып, суреттерді цифрлық өңдеудің нақты мысалдары іске асырылды және нәтижелердің бұрын қолданылған әдістермен салыстыруы жүргізілді. Жаңалық келесіде, Галуа өрістеріне негізделген спектр анализаторлары бұрын аспап жасауда қолданылмаған

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Разработанные методы анализа работы сверточных нейронных сетей позволяют сделать их логически прозрачными. Это отвечает современным тенденциям на создание искусственных нейронных сетей, алгоритм работы которых известен (explainable neural networks). Создание таких сетей имеет существенное значение, так как системы искусственного интеллекта, построенные на нейронных сетях, все чаще используются в критически важных областях деятельности, в том числе, в обеспечении безопасности. Это требует гарантий устойчивости работы в любых ситуациях, для чего требуется установление явного алгоритма функционирования искусственной нейронной сети. Результаты проекта позволят существенно упростить получение нейронных сетей с заранее заданными свойствами, что обеспечивается благодаря аналогии между сверточными нейронными сетями и классическими радиотехническими системами. Это позволяет исключить процедуру обучения и, тем самым, существенно снизить трудозатраты на получение нейронных сетей указанного выше типа.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Үйірткілі нейрондық желілердің жұмысын талдаудың дамыған әдістері оларды логикалық түрде «мөлдір» етуге мүмкіндік береді. Бұл жұмыс алгоритмі белгілі жасанды нейрондық желілерді құрудың заманауи тенденцияларына сәйкес келеді (explainable neural networks). Мұндай желілерді құру өте елеулі болып табылады, өйткені нейрондық желілерге негізделген жасанды интеллект жүйелері маңызды қызмет салаларында, соның ішінде қауіпсіздікті қамтамасыз етуде көбірек қолданылады. Бұл жасанды нейрондық желінің жұмыс істеуінің айқын алгоритмін құруды қажет ететін кез-келген жағдайда жұмыстың тұрақтылығына кепілдік беруді талап етеді. Жобаның нәтижелері үйірткілі нейрондық желілер мен классикалық радиотехникалық жүйелер арасындағы ұқсастықтың арқасында қамтамасыз етілетін алдын ала белгіленген қасиеттері бар нейрондық желілерді алуды айтарлықтай жеңілдетеді. Бұл оқу процедурасын алып тастауға және сол арқылы жоғарыда аталған типтегі нейрондық желілерді алу үшін еңбек шығындарын едәуір азайтуға мүмкіндік береді.

Level of implementation (in Russian) : Внедрение в текущем году не предусмотрено, на последующих этапах предполагается внедрение полученных результатов в учебный процесс, в том числе, через демонстрацию создания систем сильного искусственного интеллекта на сверточных нейронных сетях, допускающих прямое предварительное вычисление весовых коэффициентов.

Level of implementation (in Kazakh) : Ағымдағы жылы іске асыру қарастырылмаған, кейінгі кезеңдерде алынған нәтижелерді оқу үдерісіне енгізу, оның ішінде салмақ коэффициенттерін тікелей алдын ала есептеуге мүмкіндік беретін конволюционды нейрондық желілерде күшті жасанды интеллект жүйелерін құруды көрсету арқылы енгізу жоспарлануда.

Efficiency (in Russian) :

Efficiency (in Kazakh) :

Field of application (in Russian) : Системы распознавания изображений, аналитическое приборостроение (в том числе, в области физической химии), создание систем сильного искусственного интеллекта

Field of application (in Kazakh) : Суреттерді тану жүйелері, аналитикалық аспаптар (соның ішінде физикалық химия саласында), күшті жасанды интеллект жүйелерін құру.