Семинар Лаборатории искусственного интеллекта и информационных технологий, 28 июня 2023, 11:00

Анонс семинара Лаборатории искусственного интеллекта и информационных технологий, 28 июня 2023, 11:00:

1) Анна Владимировна Нартова, к.х.н., старший научный сотрудник ИК СО РАН Соавторы: А. В. Матвеев, М. Ю. Машуков, Н. Н. Санькова, В. Ю. Кудинов, А. Г. Окунев, ИК СО РАН, НГУ
"Автоматический поиск и анализ объектов на изображениях с использованием глубокого машинного обучения в изучении нанесенных катализаторов" Аннотация: Использование искусственного интеллекта для распознавания объектов на изображениях успешно адаптировано для поиска и анализа объектов на изображениях, полученных различными методами микроскопии (электронная микроскопия, зондовая микроскопия, оптическая микроскопия), для задач гетерогенного катализа. На основе предложенного подхода разработаны сервисы, объединенные на платформe iOk (http://iok.nsu.ru/): веб-сервис ParticlesNN и Telegram-боты DLgram и No Code ML. Платформа позволяет работать с любыми видами изображений любого качества без предварительных обработок. Пользователи имеют возможность самостоятельно обучать нейронную сеть на своих изображениях. Результат распознавания изображений – объекты, их площадь и размеры, а также положение на изображении. Сервисы находятся в свободном доступе, при этом для их использования навыки программирования не требуются. Опыт использования машинного зрения для обработки данных микроскопий показывает, что предложенный подход, оформленный в виде удобных для пользователей сервисов, является мощным инструментом, сокращающим временные затраты исследователей и повышающим объективность получаемых результатов. 

2) Максим Сергеевич Мельгунов, к.х.н., ведущий научный сотрудник ИК СО РАН "Использование машинного обучения в задачах исследования текстуры адсорбентов и катализаторов"

Аннотация: В докладе обсуждается роль машинного обучения (МО) в исследовании пористой структуры, в частности в определении из адсорбционных данных вероятности наличия в материалах микропор (пор менее 2 нм) и в выборе наиболее корректного описания распределений меозопор по размерам в диапазоне 2 – 100 нм. При разработке алгоритмов МО «с учителем» использован большой массив экспериментальных данных (до 1000 уникальных изотерм адсорбции), показывающие высокую точность определяемых параметров.

Место: каб. директора ИВМиМГ СО РАН, 3-345

Подключиться к конференции Zoom
https://us06web.zoom.us/j/83033977857?pwd=Q0JONlI0dkNWSFVjSkl3cWtWUHJFQT09

Идентификатор конференции: 830 3397 7857
Код доступа: 654524