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.
Российский университет дружбы народов помогает студентам делать первые шаги в науке — через собственную систему грантовой поддержки, конкурсы научных работ и стипендиальные программы. Рассказываем, какие возможности открыты для молодых исследователей сегодня.
Университетская система вовлечения талантливой молодёжи в науку работает по нескольким направлениям. Один из ключевых механизмов — конкурсы научно-исследовательских работ студентов, которые помогают выявить наиболее способных, повысить качество студенческих проектов и развить прикладные исследовательские навыки. В РУДН действуют два основных конкурсных направления: «Проектный старт» (осенний семестр) и «Совместный старт: сделаем науку вместе» (весенний семестр). В этом материале поговорим о конкурсах серии «Проектный старт».
Коллектив агробиотехнологического департамента аграрно-технологического института РУДН трудится над проектом, поддержанным грантовой системой университета. Исследователи разрабатывают экологически чистые наноматериалы на основе растительных экстрактов для создания нового поколения средств защиты растений различного назначения — от гербицидов до фунгицидов.
Личинки мухи черная львинка (Hermetia illucens) — одни из самых эффективных природных переработчиков органики. Они способны конвертировать пищевые и сельскохозяйственные отходы в ценный белок и жир. Но ключевую роль в этом процессе играют не сами личинки, а их микробиом — сообщество микроорганизмов в пищеварительном тракте. Именно этой теме посвящено исследование учёных института экологии. Оно стало победителем конкурса на выполнение НИР/НИОКР молодыми учёными (R.1) в системе грантовой поддержки РУДН в 2026 году.