Члены Академии наук авиации и воздухоплавания приняли участие в семинаре-конференции по искусственному интеллекту «PLAT-2023».

Обеспечение технологической независимости отечественного авиастроения, в том числе внедрение сквозных цифровых технологий и технологий искусственного интеллекта, является важной задачей в рамках реализации государственной стратегии импортозамещения.

Развитие технологий искусственного интеллекта - одно из приоритетных направлений деятельности Государственного научного центра Российской Федерации Государственного научно-исследовательского института авиационных систем (ФАУ «ГосНИИАС», входит в НИЦ «Институт имени Н.Е. Жуковского»).

Семинар-конференция по искусственному интеллекту «PLAT-2023», была посвящена презентации и демонстрации новых элементов и возможностей отечественной унифицированной программной платформы машинного обучения «Платформа-ГНС» (далее - Платформа).

Данное мероприятие было адресовано как специалистам по искусственному интеллекту, машинному обучению и анализу данных, так и тем, кто только задумывается о внедрении этих технологий, либо об обучении специалистов в данном направлении.

Программный комплекс Платформа развивается ФАУ «ГосНИИАС» с 2018 года. Платформа обеспечивает законченный цикл разработки систем искусственного интеллекта от создания данных для обучения и формирования архитектуры глубоких нейронных сетей (ГНС) до портирования ГНС на целевые аппаратные платформы. В создаваемую на базе Платформы отечественную экосистему машинного обучения и искусственного интеллекта PLAT входят интегрированная среда глубокого обучения нейросетей, отечественная библиотека машинного обучения, прикладные пакеты (наборы готовых типовых решений) для задач машинного обучения, а также средства аппаратной реализации нейросетей для различных отечественных и зарубежных аппаратных платформ.

На семинаре-конференции «PLAT-2023» впервые были представлены:

Средства встраивания и интеграции сторонних решений:

· Библиотека PlatformAPI и примеры создания с ее помощью типового решения Платформы на основе стороннего решения;

· Средства запуска в Платформе решений, разработанных с использованием различных фреймворков;

· Редактор кода с встроенной поддержкой PlatformAPI.

Средства разработки решений в экосистеме PLAT:

· Отечественная библиотека машинного обучения platlib;

· Пример перевода решения с PyTorch на platlib;

· Библиотека классов для создания пользовательских решений (абстрактное типовое решение).

Новые элементы интерфейса пользователя:

· Веб-версия Платформы;

· Новые визуальные инструменты (графики и статистики).

· Новые функции прикладных пакетов (типовых решений):

· Работа с новыми типами данных;

· Новые типовые решения;

· Встроенные средства аугментации данных;

· Новые архитектуры нейронных сетей в типовых решениях.

Средства автоматического обучения:

· Встроенные в типовые решения средства автоматического подбора архитектур нейросетей;

· Встроенные в типовые решения средства автоматического подбора гиперпараметров обучения.

По материалам пресс-службы ФАУ "ГосНИИАС"