Список публикаций по ключевому слову: «сверточные нейронные сети»
-
Автономная навигация марсоходов: как компьютер видит поверхность и выбирает путь
Статья в сборнике трудов конференцииЦифровизация в системе образования: передовой опыт и практика внедрения- Авторы:
- Пчелинцева Светлана Вячеславовна, Жежеря Вадим Андреевич, Вахрушева Инна Алексеевна
- Рубрика:
- Опыт использования современных информационно-коммуникационных технологий
- Аннотация:
- В статье рассматриваются методы автономной навигации марсоходов, позволяющие аппаратам самостоятельно перемещаться по поверхности других планет в условиях значительной задержки связи с Землёй. Описаны ключевые этапы автономного управления: восприятие окружающей среды с помощью стереозрения, построение цифровых моделей рельефа, обнаружение препятствий и планирование безопасного пути. Приведены примеры алгоритмов, используемых в марсоходах NASA – от ранних систем на базе «потенциальных полей» до современной архитектуры AutoNav, применяемой на марсоходе Perseverance. Показана роль машинного обучения для классификации типов грунта и повышения надёжности навигации.
- Ключевые слова:
- машинное обучение, компьютерное зрение, стереозрение, сверточные нейронные сети, автономная навигация, марсоходы, планирование пути, SLAM, Perseverance
-
Применение методов машинного обучения для поиска экзопланет по данным космических телескопов Kepler и TESS
Статья в сборнике трудов конференцииАктуальные вопросы интеграции науки и практики в условиях трансформации социально-экономических систем- Авторы:
- Жежеря Вадим Андреевич, Журавлёв Михаил Владиславович
- Рубрика:
- Развитие информационных технологий в условиях трансформации социально-экономических систем
- Аннотация:
- В статье рассматриваются современные методы машинного обучения, применяемые для автоматического обнаружения экзопланет по кривым блеска космических телескопов Kepler и TESS. Описываются ограничения классического подхода, основанного на аппроксимации транзитов (BLS), и необходимость перехода к нейросетевым архитектурам. Приведены примеры успешного использования сверточных нейронных сетей (AstroNet, ExoNet) и автоэнкодеров для выделения слабых сигналов на фоне шумов. Показано, что применение глубокого обучения позволяет не только повысить полноту выборки, но и обнаруживать планеты, пропущенные традиционными алгоритмами. В заключении обсуждаются перспективы интеграции методов ИИ в конвейер обработки данных будущих космических миссий.
- Ключевые слова:
- информатика, машинное обучение, сверточные нейронные сети, экзопланеты, транзитный метод, Kepler, TESS, анализ кривых блеска, астроинформатика