Արհեստական բանականության ոլորտի զարգացումը՝ ԵՊՀ օրակարգում

ԵՊՀ մեքենայական ուսուցման (ՄՈՒ) կամ արհեստական բանականության (ԱԲ) նորաբաց լաբորատորիան իր գործունեությունը սկսել է 2022 թվականի երկրորդ կեսից: Լաբորատորիան իր հետազոտական օրակարգը ձևավորել է՝ աշխատելով տեխնոլոգիական նշանակության որոշ խնդիրների վրա, ինչպես նաև մեքենայական ուսուցման տեսական, ալգորիթմական ասպեկտներին վերաբերող մշակումներով։

Ձեռքբերումները՝ լաբորատորիայի գործունեության լավագույն արդյունք

Լաբորատորիան իր գործունեության ընթացքում դարձել է «ARMDOCT» ԵՊՀ պիլոտային ծրագրի մասնակից՝ նոր մոդելի (այն է՝ արդյունաբերական) դոկտորական դպրոցի կառուցման մեկնարկով։ Այս դպրոցը և նոր որակի ասպիրանտական կրթությունը մեծ նշանակություն է ունենալու ոլորտի ակադեմիական միջավայրի ապագայի տեսակետից։

Նույն թվականին, համագործակցելով միջազգային և ՀՀ կազմակերպություններ ներկայացնող գործընկերների հետ, մի շարք աշխատանքներ են կատարվել՝ արձանագրելով ձեռքբերումներ, որոնց հիման վրա լաբորատորիայի գիտաշխատողները զեկույցներ են ներկայացրել միջազգային երկու գիտաժողովներում:

ԵՊՀ ՄՈՒ լաբորատորիան գործունեության երկրորդ տարում շարունակել է ձևավորել և ընդլայնել իր գիտական օրակարգն ու համագործակցության շրջանակները ՄՈՒ կիրառական նշանակության մի շարք ուսումնասիրություններով, ինչպես նաև արհեստական բանականության արդի խնդիրներին վերաբերող նոր մշակումներով։ Մասնավորապես՝ հոդվածներում առաջարկված մոտեցումներով հիմնավորվել են ամպային ենթակառուցվածքների ու հավելվածների կառավարման մեջ որոշ առաջադրանքների ավտոմատացման հնարավորությունները՝ բացատրելի մոդելների կառուցմամբ, ինչը, շատ դեպքերում, անհրաժեշտ պահանջ է դրանց ներդրման համար։ Աշխատանքներն առնչվում են այդ բարդ համակարգերում խափանումների կամ անցանկալի վարքագծի պատճառների բացահայտման հիմնախնդրին․ մի դեպքում՝ ժամանակային շարքերում արտահայտված չափումների միջոցով, մյուսում՝ հավելվածների հետագծի տվյալների (trace data) վերլուծության հիման վրա։

ՀՀ ԿԳՄՍՆ բարձրագույն կրթության և գիտության կոմիտեի դրամաշնորհային ծրագրի շրջանակում ձևավորվել է նոր գիտական թիմ՝ իրերի համացանցում (The Internet of Things) ՄՈՒ միջոցներով որոշ կիրառական խնդիրներ լուծելու նպատակով։ Գիտական խումբն աշխատանքներ է կատարել երկու ուղղություններով։ «Huawei» ընկերության թողարկած «WAIR-D» շտեմարանի հիման վրա մշակվել է մեքենայական ուսուցման ալգորիթմ, որը բարձր ճշտությամբ մեկ անտենայի հետ ռադիոկապի պարամետրերի հիման վրա տեղորոշում է օբյեկտը:

Նշենք, որ այս աշխատանքը տպագրվել է «IEEE BigDataService 2023» գիտաժողովի նյութերում: Խմբի երկու անդամներ մասնակցել են գիտաժողովին և ներկայացրել են արդյունքները: Աշխատանքի ընդլայնված տարբերակը առավել մեծ արդյունավետությամբ ալգորիթմներով ուղարկվել է տպագրության «IEEE Journal on Selected Areas in Communications» ամսագիր և գրախոսության փուլում է:

Երկրորդ ուղղությամբ աշխատանքների շրջանակում մշակվել է խնձորի այգում հողի մոնիթորինգի համակարգի նախատիպ, որը ներկայացվել է «IEEE DCOSS-IoT 2023» գիտաժողովում:Դրամաշնորհի շրջանակում ձեռք է բերվել հողի պարամետրերի ուսումնասիրության համակարգ, որն այժմ տեղադրման փուլում է:

Առաջին քայլերն են արվել Հռոմի Սապիենցա համալսարանի պրոֆեսոր Լուկա դե Նարդիսի և Օֆենբուրգի կիրառական գիտությունների համալսարանի պրոֆեսոր Աքսել Սիկորայի հետ համագործակցության ուղղությամբ: Խմբի ղեկավար Հրանտ Խաչատրյանը խմբի առաջին տարվա գործունեությունը ներկայացրել է Համահայկական գիտաժողովում:

Համագործակցությունը՝ լաբորատորիայի գործունեության շարունակականության ապահովման գրավական

Այժմ լաբորատորիայում ՀԱՀ-ի և Սանտիագոյի համալսարանի հետ համագործակցությամբ «FAST Advance» դրամաշնորհային ծրագրով հետազոտական նոր նախագիծ է գործարկվել, որի աշխատանքներում ներգրավված է ինը մասնագետ, այդ թվում՝ վեց երիտասարդ գիտաշխատող։ Երեք տարվա ընթացքում թիմն աշխատելու է Դեմփսթեր-Շեֆերի տեսության հիման վրա՝ ՄՈՒ հիմնական խնդիրներում բացատրելի մոդելների կառուցման նոր մոտեցումներ ձևակերպելու և համապատասխան ալգորիթմներ փորձարկելու ուղղությամբ:

«Krisp» ընկերության հետ կնքված պայմանագրով նախագծվել է արդյունաբերական ասպիրանտական ծրագրի հեռանկարը։ Ծրագիրը հնարավորություն կընձեռի ներգրավելու ասպիրանտների, որոնք կաշխատեն տեխնոլոգիական պահանջներից բխող արդիական խնդիրների և լուծումներ գտնելու ուղղությամբ՝ ունենալով տվյալ ընկերության նյութատեխնիկական, փորձագիտական աջակցությունը։ Այն չափազանց կարևոր է ոլորտում միջազգայնորեն մրցակցային էկոհամակարգի ձևավորումն ու էվոլյուցիան ապահովելու տեսակետից:

Լաբորատորիայի գործունեությունը՝ ի նպաստ կրթական գործընթացի արդյունավետության

Ուշադրություն դարձնելով գիտական թեմաների, միջավայրի ու աշխատանքային մոդելների ձևավորման վրա՝ լաբորատորիայի ավագ գիտաշխատողների կողմից ասպիրանտական ու ավարտական աշխատանքների ղեկավարումը (համագործակցելով, մասնավորապես, Կիրառական վիճակագրության և տվյալների գիտության, Մաթեմատիկայի և մեխանիկայի ֆակուլտետի հետ), քննական հանձնաժողովների կազմում աշխատանքները օժանդակում են գործող ծրագրերի ընթացքին։

Լաբորատորիայի ստեղծումից ի վեր բազմիցս կազմակերպվել են գիտական սեմինարներ, տարբեր երկրներ ու կազմակերպություններ ներկայացնող հրավիրյալ մասնագետներ անցկացրել են դասախոսություններ: Ուսանողները, ՄՈՒ և հարակից ոլորտի մասնագետները, ինչպես նաև տարբեր տեխնոլոգիական ընկերությունների ներկայացուցիչներ մասնակցել են նմանօրինակ հանդիպումների։ Նախորդ տարվա ընթացքում մի շարք գործընկեր կազմակերպությունների հետ համատեղ լաբորատորիայի լսարանում անցկացվել է 171 սեմինար-քննարկում։ Գիտակրթական միջավայրի բարելավմանը նպաստող այս գործունեությունը չափազանց արդյունավետ է:

Ռազմավարական ծրագրի նպատակները՝ ուղենիշ

Սրընթաց զարգացող գիտատեխնոլոգիական տիրույթի համաշխարհային քարտեզում մնալու համար հարկավոր է մշտապես սահմանել առաջնային նպատակներ: Դրանցից առանցքայինը գիտական այնպիսի արտադրանքի մշակումն է, որի շնորհիվ հետազոտական կենտրոնը կունենա իր ուրույն տեղը առաջավոր գիտական կենտրոնների, թիմերի շարքում: Պետք է շեշտել, որ ցանկացած հաջողություն ենթադրում է կարողությունների և ջանքերի շարունակական ներդրում:

Իրերի համացանցում ՄՈՒ խմբի հեռահար նպատակն այս ոլորտում աշխարհի առաջատար խմբերից մեկը դառնալն է: Այդ նպատակին ուղղված աշխատանքները կարտահայտվեն նաև թեմատիկ գիտաժողովներում խմբի ներկայացրած գիտական արդյունքներով: Այս ոլորտի զարգացման մեծագույն խոչընդոտներից մեկը տվյալների շտեմարանների բացակայությունն է: Խումբը կդառնա որպես այդպիսի շտեմարաններ ստեղծող կենտրոն, ինչպես նաև ցանկացած մեծածավալ շտեմարանից մեքենայական ուսուցման գերժամանակակից գործիքների միջոցով առավելագույն արդյունք ստացող մասնագետների կենտրոն: Առաջին նպատակին հասնելու համար 2023 թվականին արդեն ձեռք է բերվել իրերի համացանցով հողի մոնիթորինգի փոքր համակարգ, որը թույլ կտա մեծածավալ տվյալներ հավաքագրել արդեն այս տարվանից: Իսկ երկրորդ նպատակին հասնելուն մեծապես կնպաստի GPU գերհամակարգիչը, որը լայն հնարավորություններ կընձեռի արհեստական բանականության ոլորտում աշխատանքներ կատարելու:

Միջազգային կապերի ամրապնդումը, համապատասխան ռեսուրսներով ապահովված կայուն աշխատակազմի ձևավորումը, ասպիրանտական աշխատանքների կատարումը հնարավորություն կտան ամրապնդելու հետազոտական այս նոր հաստատության գիտական միջավայրը։ Ձեռքբերումների ճանապարհին դրանք այն անհրաժեշտ միջոցներն են, որոնք մշտապես կենտրոնի գործունեության առանցքում են։