РУДН на The 24thConference of Open Innovations Association FRUCT
В докладе Леонид Ивановский, Владимир Хрящев и Владимир Павлов из АО «Российские космические системы» и Анна Островская из РУДН представели результаты исследования работы сверточных нейронных сетей U-Net и LinkNet для выделения зданий на спутниковых снимках из базы данных PlanetScope. Эта база состоит из снимков с пространственным разрешением 0.5 м/пиксель, на которых запечатлены 3 города: Москва, Ярославль и Рыбинск. Обучение и тестирование разработанных алгоритмов проводились на графическом процессоре суперкомпьютера NVIDIA DGX-1. В качестве алгоритма численной оптимизации был выбран оптимизатор адаптивной оценки моментов (Adam). В качестве функции потерь использовалась бинарная кросс-энтропия. Для анализа точности работы алгоритмов, был использован коэффициент подобия Серенсена, осуществляющий сравнение предсказанных и экспертных масок изображений между собой.
Согласно результатам тестирования, разработанные модели могут быть эффективно использованы для решения задачи выделения зданий на спутниковых снимках, однако лучшие результаты сегментации показал алгоритм U-Net: значение коэффициента Серенсена оказалось равным 0.77. Задача выделения зданий на спутниковых снимках находит свое применение в области градостроительства, а именно для проектирования жилых районов и контроля строительства объектов.
Исследования осуществлялись в рамках проекта за счет субсидий Минобрнауки (соглашение от 26.09.2017 г. №14.57521.21.0167), с уникальным идентификатором работ RFMEFI57517X0167.
Проект направлен на проведение прикладных научных исследований и получения результатов, необходимых для реализации приоритетов научно-технологического развития Российской Федерации, определенных Стратегией технологического развития Российской Федерации.
Исследователи РУДН вместе с бельгийскими коллегами разработали новые химические соединения, которые могут блокировать образование бактериальных биоплёнок — плотных скоплений микробов, устойчивых к антибиотикам.
Сегодня в составе большинства аналогичных высокочувствительных термометров используют редкоземельные элементы — например, евробий или тербий — из-за их люминесцентных свойств. Исследователи РУДН совместно с учеными Университета ИТМО и Национального научного центра морской биологии им. А.В. Жирмунского предложили альтернативные инновационные нанотермометры на основе металлоорганических каркасов (MOF), в составе которых отсутствуют редкоземельные элементы.
В Москве прошел XXXII Российский национальный конгресс «Человек и лекарство» для специалистов здравоохранения. Исследование Анны Абрамовой, аспиранта кафедры общей клинической фармакологии РУДН, отмечено дипломом победителя. Анна изучала тему «Роль олокизумаба в снижении воспаления и смертности у пациентов с COVID-19.