Опорный Тюменский индустриальный университет

В Тюменском индустриальном университете в рамках проектной деятельности студенты внедряют технологии искусственного интеллекта. Одна из разработок направлена на использование нейронных сетей в медицине, другая – в моделировании интеллектуальной дорожной сети города.

Проектная группа Светланы Сорокиной под руководством профессора кафедры Кибернетических систем ТИУ Владимира Баранова разрабатывает скрининговую систему для выявления патологии лёгких на основе изображений компьютерной томографии (КТ). Проект реализуется совместно с Медицинским информационно-аналитическим центром Тюменской области.

В настоящее время при проведении КТ большое количество времени (до 20 минут) тратится специалистом на то, чтобы отсмотреть снимки, подсчитать площадь очагов воспаления и дать оценку поражения лёгких больного в процентах, чтобы поставить точный диагноз и выдать заключение.

Студенты ТИУ предложили автоматизировать данный процесс с помощью нейронных сетей. В приложении, над которым они работают, нейросеть алгоритмически сосчитает все зараженные очаги, вычислит их площадь и выдаст оценку автоматически. Такой подход позволит сэкономить время врача, ему останется лишь сделать заключение.

Проект уже проходит апробацию на научных конференциях, его участники приступили и к стадии прототипирования. К концу проектной деятельности, по словам разработчиков, должен появиться готовый продукт. В пик заболеваемости он будет особенно востребован и актуален, считают участники проектной группы.

Еще один проект «Интеллектуальная сеть города Тюмени» реализуется на кафедре Автомобильного транспорта, строительных и дорожных машин. Группа Дениса Боркова работает над созданием интеллектуальной дорожной сети, и строит её на основе больших данных и данных оператора перевозок МКУ «Тюменьгортранс».

По словам разработчиков, у компании есть достаточно большой объём данных, который можно обработать и получить информацию о потребности передвижения людей, в зависимости от времени суток и сезона, их потребности в транспорте для перемещения по городу, определить транспортные потоки. На основе различных данных, используя методы обучения с подкреплением раздела искусственного интеллекта, будут строиться оптимальные маршруты. Таким образом, участники проекта получат оптимальную сеть, которая позволит понять и выстроить нужную маршрутную сеть.

Наша городская дорожная сеть сложилась так, а есть ли альтернатива? Этом вопросом сегодня задаются тюменские проектировщики в поисках той самой альтернативы.

Отдел медиа и внешних коммуникаций