|
|
Информатика
Важнейшие результаты
 2007 год
2006 год
2004 год
2001 год
2000 год
В 1962 году в Институте была создана лаборатория, в задачи которой входила
разработка внешних устройств ЭВМ, в частности устройств обмена информацией
между человеком и машиной. Основное внимание было уделено средствам общения
с машиной с помощью устройств распознавания и синтеза речевых сигналов.
Через некоторое время лаборатория под руководством доктора технических наук
Н. Г. Загоруйко выросла в одну из ведущих
научных школ в области речевых технологий. На ее базе возникло уникальное
научно-организационное образование — Всесоюзная летняя школа-семинар
по проблеме «Автоматическое распознавание слуховых образов»
(АРСО), которая объединяла усилия специалистов, работавших над проблемами
речевой коммуникации в разных научных областях — филологов, физиологов,
психологов, инженеров и математиков. В период с 1965 по 1992 год было проведено
17 школ-семинаров АРСО, в которых участвовали представители из более чем
150 организаций. Результаты лаборатории в области речевых исследований были
отмечены в 1992 году первой премией на конкурсе работ в области распознавания
и синтеза речи, который проводила фирма Хьюлетт-Паккард среди коллективов
СССР и стран Восточной Европы.
Исследования
проблем распознавания речи естественно переросли в исследования общих
проблем распознавания образов. Затем стало ясно, что задача распознавания
является лишь одной из задач более широкой и новой области прикладной
математики — области анализа данных. Основу этой области составляют
математические методы автоматического обнаружения закономерностей, скрытых
в больших массивах информации. Работы в этом направлении получили свое
развитие в рамках отдела информатики и представлены широким спектром исследований
и разработок — от методологических основ и математических проблем
через алгоритмы и программы до пакетов прикладных программ, применяемых
в геологии, медицине, экономике, социологии и многих других областях.
ППП ОТЭКС для анализа экспериментальных
и статистических данных был передан для использования более чем в 100
организаций. Версии этого пакета были награждены двумя серебряными медалям
ВДНХ СССР.
Научные результаты, полученные в коллективе, послужили основой для защиты
многих докторских и кандидатских диссертаций. Среди сотрудников, работавших
ранее или работающих в отделе в настоящее время, докторами наук стали
Г. Я. Волошин, Г. С. Лбов, К. Ф. Самохвалов,
В. И. Котюков, Д. И. Свириденко, А. В. Кельманов,
Ю. А. Устюгов . Плодотворно работают и руководят научными коллективами
кандидаты наук В. Д. Гусев, В. А. Скоробогатов, В. Н. Елкина,
Л. И. Макаров, Е. П. Золотухин и др. Много учеников
нашей научной школы работают в странах СНГ и дальнего зарубежья —
Украина, Узбекистан, Таджикистан, США, Израиль, Германия, Австралия, Новая
Зеландия.
Обнаружение закономерностей (машинное обучение) является центральной
проблемой в области искусственного интеллекта. С этим связаны проводимые
в отделе разработки систем искусственного интеллекта, в частности экспертных
систем (ЭС). Создана инструментальная система ЭКСНА, позволяющая строить
прикладные экспертные системы нового поколения экспертные системы партнерского
типа (ПС). ПС может вести глубокий анализ данных, извлекать из них знания,
измерять расстояния между знаниями и на этом основании автоматически обнаруживать
противоречия между знаниями, структурировать базу знаний, имитировать
человеческий способ рассуждений по аналогии и т. п.
Теоретические исследования сопровождаются решением различных прикладных
задач как в тех областях, где информация представлена в виде таблиц «объект-свойство-время»,
так и тех, где исходные данные имеют вид реальных объектов или процессов.
Здесь нужно уметь измерять информативные признаки, набирать обучающий
материал и лишь затем можно применять методы анализа данных классификацию,
распознавание, прогнозирование и т. д. Среди таких областей
отметим следующие:
- анализ и распознавание речевых сигналов. В последнее время работы
в этом направлении ведутся под руководством доктора физико-математических
наук А. В. Кельманова и направлены, главным образом, на разработку
методов распознавания, устойчивых по отношению к сильным акустическим
шумам и искажениям сигнала в трактах связи;
- анализ символьных последовательностей. Работами руководит кандидат
технических наук В. Д. Гусев. Разработаны эффективные методы
обнаружения закономерностей в символьных последовательностях большой
длины, которые используются при анализе генетических и музыкальных текстов;
- анализ структурных объектов. Под руководством кандидатов технических
наук В. А. Скоробогатова и Л. И. Макарова разработаны
методы анализа структур молекул органических соединений, что позволяет
по особенностям структуры предсказывать биологические свойства веществ.
В последнее время в отделе начаты работы над задачами анализа данных
и знаний, возникающих при изучении проблем устойчивого развития.
Сейчас в двух лабораториях отдела работает 15 научных сотрудников, в
том числе 3 доктора и 9 кандидатов наук.
Ежегодно в отделе стажируются 8-10 студентов, магистрантов и аспирантов
НГУ. За время работы отдела подготовлено около 200 выпускников кафедры
теоретической кибернетики.
|
 |
