Эксперт ВНИИ ГОЧС выступил на Всероссийской конференции о возможностях искусственного интеллекта
Первые результаты изысканий о детектировании и контроле звуковых сигналов на основе машинного слуха с использованием нейросетей представил помощник начальника института Павел Кожеватов в своём выступлении на III-й Всероссийской научной конференции «Искусственный интеллект в автоматизированных системах управления и обработки данных». Мероприятие состоялось в рамках Всероссийского конгресса с международным участием «Русский Инженер» и проходит с 30 октября по 1 ноября 2024 года в Московском государственном техническом университете им. Н.Э. Баумана.
Эксперт отметил, что сейчас в мире особое внимание уделяется новым технологическим решениям на основе искусственного интеллекта и нейросетей. Технологий по анализу видеоданных очень много и их развитие идет стремительно. В своём докладе он представил коллегам возможности системы акустического контроля слабых звуковых сигналов БПЛА и иных сигналов, характерных для ЧС для защиты гражданских и специальных объектов на основе машинного слуха. Принцип системы заключается в способности интегрирования с такими детекторами, как радиолокационные станции, оптические системы обнаружения, детекторы радиосигналов, лидары, датчики на основе эффекта Доплера, тепловизоры.
«Около 90% информации мы получаем с помощью органов зрения. Второй по значимости орган – слух. На него приходится около 9% всей получаемой информации человеком. Анализ звуковой информации крайне важен. У звука есть неоспоримое преимущество перед светом – независимость от уровня освещенности, свойство огибания препятствий из-за большой длины волны. Это позволяет сделать вывод о целесообразности проведения исследований по машинному слуху», - пояснил Павел Кожеватов.
Система акустического контроля должна состоять в первую очередь из интеллектуальных датчиков звука, которые определяют тип источника звука при низкой видимости, направление движения и скорости, оцифровывание звука, передачу данных на систему обработки и аналитики и возможность сбора данных за пределами диапазона слышимости человеческого уха. Аналитика звука позволит определить местоположения события в пространстве классическими математическими методами обработки звука, нейросети классифицируют источник звука по типу, параметрам, характеристикам, а искусственный интеллект определяет тип события. Система будет полезна при защите не только инфраструктурных объектов от БПЛА, но и для безопасности населённых пунктов. Во многих столицах и городах мира уже успешно функционируют системы контроля безопасности. Построены они в основном на видеонаблюдении. С внедрением в том числе и звуковой аналитики функционирование этих систем перейдет на новое качество. Возможно доустанавливать дополнительные звуковые датчики на видеокамеры и тем самым производить детектирование выстрелов, хлопков, крика, аварий на дорогах и прочих техногенных источников звуков.
«Звуковой мониторинг местности можно использовать и для мониторинга потенциальных чрезвычайных ситуаций. Установлено, что незадолго до возникновения природных ЧС возникают характерные шумы. Треск льда, разрывы почвы, иной шум ветра. Такие звуковые сигналы можно детектировать и анализировать последующие действия на предупреждение ЧС», - утверждает эксперт.
В настоящее время исследование продолжается, ведутся работы над методикой размещения систем звуковых датчиков. Требуется не только лабораторные исследования, но и изучение защищаемых объектов, ведения актуальной базы звуков, создание верифицированных датасетов и обучение нейросетей.
На III-й Всероссийской научной конференции «Искусственный интеллект в автоматизированных системах управления и обработки данных» научным сообществом был представлен широкий спектр докладов, в том числе по истории и перспективам развития отрасли и связанными с ней учебными специальностями, логическому и гибридному искусственному интеллекту, обработке речи, видео, изображений и сигналов, бизнес-аналитике, машинному обучению, интеллектуальной системе управления.