Мнение Программного комитета о докладе
То, что делали для игр, стали применять в промышленности, на реальных данных. Интересно, познавательно.
Генерация искусственных данных для промышленности
Доклад принят в программу конференции
Целевая аудитория
CV-инженеры, Data-сайентисты.
Тезисы
На промышленных предприятиях сталкиваются с существенными сложностями в сборе данных, что представляет существенное ограничение для разработки и применения моделей в промышленных задачах. В процессе сбора данных часто возникают препятствия, включая длительные временные интервалы, требуемые для собирания полного набора данных. Это связано с необходимостью учета различных условий и факторов, которые могут влиять на процесс и результаты моделирования.
В докладе я покажу, как с помощью GAN, Nerf и unreal engine создавать искусственные данные и решать данную проблему. Будет показано, как эта связка методов способствует предотвращению переобучения моделей в задачах видеоаналитики на площадках Сибура.
В МГТУ им. Н.Э. Баумана, который Никита окончил в 2020 г., принимает участие в разработке Малого спускаемого аппарата. Также занимается проведением научных исследований, в основе которых лежит применение нейронных сетей для решения задач, связанных с вихревыми методами.
Последние два года занимается разработкой детекторов в нефтехимии.
Сибур Диджитал
СИБУР — один из лидеров мировой нефтегазохимии. С 2017 года в СИБУРе идет масштабная цифровая трансформация — внедрение новых технологий по всей цепочке создания ценности для повышения эффективности.
СИБУР Диджитал — цифровой кластер, который решает креативные задачи по цифровизации нефтехимического производства и бизнеса. Это задачи, связанные с Data Science, цифровой разработкой, промышленным интернетом вещей (IIoT), дополненной и виртуальной реальностью (AR и VR), управлением данными и BI-инструментами. В цифровом кластере у них работает уже более 2000 человек.
Видео
Другие доклады секции
Искусственный интеллект
