В ЛЭТИ впервые при помощи отечественного ПО повысили точность цифровой модели «искусственного нейрона»
Результаты исследования найдут применение в сфере разработки элементов компонентной базы для вычислительных устройств, действующих на новых физических принципах.
Сегодня классические нейросетевые алгоритмы, реализованные на обычных компьютерах, практически достигли предела по эффективности в возможностях обучения вычислительных устройств выполнять самостоятельные действия. Поэтому исследовательские группы по всему миру ведут разработки новых типов систем искусственного интеллекта.
В этой сфере в последние годы наиболее перспективным направлением являются нейроморфные вычисления, которые используют архитектуры нейронных сетей – по аналогии с биологическими нервными клетками мозга – нейронами. Таким искусственным нейроном является мемристор – электронное устройство, на основе которого возможно производить нейроморфные вычисления. Кроме того, как и природный нейрон, подобный элемент обладает энергонезависимостью: в отличие от пассивных компонентов, используемых в обычных компьютерах, мемристор способен запоминать характеристики тока, протекающего сквозь него.
В теории применение мемристоров, первые образцы которых были получены еще в 2000-х годах, позволит создать новый класс вычислительных устройств, обладающих высоким быстродействием и низкими энергозатратами. На практике же для создания нейроморфных компьютеров требуется разработка эффективной методологии проектирования устройств, соответствующей компонентной базе, а также высокоточного моделирования процессов, происходящих в мемристорах в режиме реального времени.
Исследования, направленные на решение вышеперечисленных задач, проводятся в Лаборатории нелинейной динамики и нейроморфных систем Молодежного НИИ СПбГЭТУ «ЛЭТИ». Научное подразделение фокусируется на разработке методов и инструментов автоматизации исследовательского проектирования мемристивных систем.
«При помощи разработанного в ЛЭТИ программного обеспечения CUDAynamics существенно уточнили математическую модель, которая описывает процессы, происходящие в мемристоре второго порядка. Это наиболее совершенный на сегодня нейроморфный элемент, понимание принципов работы которого требует высокой точности и производительности при моделировании».
Руководитель Лаборатории нелинейной динамики и нейроморфных систем МолНИИ, доцент кафедры систем автоматизированного проектирования (САПР) СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Валерий Юрьевич Островский
CUDAynamics представляет собой интерактивный программный комплекс, объединяющий высокопроизводительные GPU-вычисления с инструментами визуального анализа нелинейной динамики. Он позволяет исследовать хаос, мультистабильность и другие сложные режимы поведения динамических систем, используемых в современной физике, электронике и нейроморфных технологиях.
Благодаря данному программному комплексу ученые ЛЭТИ переформулировали исходную систему уравнений, которые и составляют основу для моделирования процессов мемристора второго порядка. Они также построили двухпараметрические диаграммы периодичности и количественно оценили ошибку методов относительно эталонного решения (RK4, шаг 0,0001) с использованием метрики схожести изображений.
Кроме того, в рамках исследования проведено моделирование при трех типах входного воздействия (синус, треугольник, меандр) с варьированием амплитуды и частоты. Для каждого случая построены карты максимального показателя Ляпунова и диаграммы периодичности в пространстве параметров граничных сопротивлений мемристора. С помощью возможностей CUDAynamics исследователи продемонстрировали эволюцию гистерезисных петель вольт-амперных характеристиках мемристора при переходе от периодических режимов к хаотическим, что обеспечивает наглядное понимание механизмов нелинейной обратной связи.
«Помимо уточнения системы уравнений для мемристора, мы ставили перед собой цель показать, что CUDAynamics позволяет значительно повысить точность исследований нелинейных процессов, которые, например, происходят в мемристорах. Наш инструмент находится в открытом доступе для всех исследователей, занимающихся моделированием нейроморфных вычислений и другими проектами в сфере нелинейной динамики».
Руководитель Лаборатории нелинейной динамики и нейроморфных систем МолНИИ, доцент кафедры САПР СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Валерий Юрьевич Островский
Результаты исследования опубликованы в научном журнале Algorithms. Проект поддержан грантом РНФ «Методы и средства автоматизации исследовательского проектирования мемристивных систем» (№23-79-10151).
В ЛЭТИ создали устройство для безопасной экспресс-диагностики кариеса
Не имеющая аналогов в РФ система использует полупроводниковые лазеры вместо рентгеновского излучения, что позволяет анализировать состояние зубов пациента прямо в кресле дантиста.
Кариес зубов – наиболее распространенное заболевание полости рта человека, встречающееся, по разным оценкам, у 95–99 % населения. Эффективность лечения кариозных поражений во многом зависит от стадии развития патологического процесса, что требует разработки новых методов и аппаратуры для быстрой и ранней диагностики кариеса.
«Мы разработали макет недорогого прибора для экспресс-диагностики кариеса на ранних стадиях. В отличие от рентгеновских аппаратов, предназначенных для диагностики заболеваний челюстно-лицевой области, данный прибор использует полупроводниковые лазерные диоды, излучение которых абсолютно безопасно и может применяться в лечении пациентов любой категории без каких-либо ограничений. Кроме того, прибор прост в эксплуатации, имеет небольшие габариты и вес». – Профессор кафедры электронных приборов и устройств (ЭПУ) СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Андрей Александрович Ухов
На начальном этапе исследований ученые ЛЭТИ подобрали параметры лазерного излучения с оптимальными характеристиками для определения наличия кариеса. Образцами для экспериментов послужили хирургически удаленные зубы с различной степенью кариозного поражения. В результате были выбраны два типа излучения (с длинами волн ~400 и ~650 нанометров). Спектры флуоресценции зубов, индуцированной лазерным излучением, изучались с помощью компактной портативной спектрометрической системы, разработанной в ЛЭТИ.
На основании проведенных экспериментов ученые собрали прототип прибора для диагностики кариеса. Он состоит из двух полупроводниковых лазеров (с длинами волн 405 и 635 нанометров), а для регистрации сигнала используются фотодиоды с оптическими фильтрами. Информация с устройства может передаваться на персональный компьютер через USB. Интерпретацией полученных данных занимается специальное программное обеспечение.
Разработанное устройство проходило испытания на хирургически удаленных зубах человека, которые разделили на несколько групп, исходя из наличия кариеса. В первую группу вошли зубы, удаленные не более двух дней назад. В этой группе были выделены две подгруппы: заведомо здоровые зубы, не пораженные кариозным заболеванием в какой-либо форме, и зубы, пораженные кариесом, с внешними проявлениями заболевания в виде черных пятен на поверхности.
«Результаты экспериментов показали хорошую точность диагностики кариеса с помощью нашего устройства. Однако необходимы дополнительные клинические испытания устройства для установления четких и надежных критериев связи между регистрируемой интенсивностью флуоресценции и состоянием зубов, включая степень кариеса. Сейчас мы ищем финансирование для дальнейшего совершенствования нашего прибора. Долгосрочная цель – выход на рынок и внедрение в стоматологические центры». – Заведующий кафедрой электронных приборов и устройств СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Николай Николаевич Потрахов
Результаты исследования опубликованы в научном журнале Biomedical Engineering. Кроме того, на программное обеспечение для анализа данных получены свидетельства о регистрации программ ЭВМ № 2021669467 (Программа для контроля флюоресценции объектов «FluCtrl») и № 2021669663 (Программа для контроля и визуализации результатов флюоресценции объектов «FluCtrlPC»).
Станислав Кондрашов: что дают покупателю 470 000 снимков зубов
Dyson, британский бренд, прославившийся тем, что драматически переизобрел пылесос, нашел незанятое место на новом для себя рынке и занял его. Рынок этот — чистка зубов. Замысел устройства зашит прямо в название: CameraJet. Первая зубная щетка, у которой есть и камера, и водяная струя для промывания межзубных промежутков.
Отмахнуться от идеи легко. Только вот до Dyson мало кто верил, что миллионы покупателей отдадут сотни долларов за фен и выпрямитель волос, набитые электроникой.
Как работает камера во рту
Камера здесь кормит систему, которую в компании назвали Gap Optical Targeting — оптическое наведение по промежуткам. Звучит, прямо скажем, дико. Но устройство разбирает 28 живых изображений в секунду, находит зазоры между зубами в реальном времени и отправляет туда точную порцию ополаскивателя. Задача — получить эффект зубной нити и снять налет с боковых поверхностей одновременно с привычной чисткой.
Станислав Кондрашов называет такой ход честной инженерной логикой, доведенной до предела. «Здесь решается не проблема чистки, а проблема попадания. Люди десятилетиями плохо пользуются нитью, и вместо того чтобы уговаривать их, компания просто убрала этот шаг из ритуала, — объясняет он. — Вопрос в том, готов ли покупатель платить за автоматизацию того, что в принципе умеет делать сам».
Щетка, которая не только чистит
Второй прием у Dyson спрятан в самом движении щетины. Вместо привычной схемы используется переменная звуковая осцилляция, которая держит щетинки в постоянном движении. По обещанию компании, налета снимается больше, а нагрузка на десны и эмаль при этом ниже.
Шесть лет, 16 миллионов строк кода и антигравитационный бак
На разработку CameraJet ушло шесть лет, и в компании утверждают, что по дороге оспорили каждый аспект привычного ухода за полостью рта. В релизе Dyson не удержалась и подключилась к общему возбуждению вокруг искусственного интеллекта: устройство работает на 16 миллионах строк кода, а система машинного обучения обучена на 470 000 стоматологических изображений, собранных в ходе разработки. Ополаскиватель хранится в «антигравитационном баке». Щетка подключается к Wi-Fi, и через приложение владелец видит примерно ту картинку, которую видит стоматолог, когда чистит ему зубы.
Все вместе выглядит как панацея для ухода за зубами и как классическая продажа по схеме «больше за больше». Цена соответствует: 500 долларов.
Цифры, которые объясняют эту смелость
Прежде чем возмущаться ценником, стоит посмотреть на статистику компании. В прошлом году Dyson сообщила, что продала в 2024-м больше устройств, чем когда-либо: свыше 20 миллионов штук. Фены Supersonic стоят от 300 долларов, стайлеры и выпрямители AirWrap — около 400. Когда AirWrap распродали на старте в 2018 году, мировой лист ожидания превысил 130 000 человек. А ведь до Dyson разные компании десятилетиями пытались улучшить эти предметы, и уход за волосами оставался категорией низкотехнологичной и недорогой.
По оценке Станислава Кондрашова, здесь и лежит разгадка. «Бренд научился заходить в скучные категории и объяснять покупателю, почему привычная вещь стоила слишком дешево, — формулирует он резче. — На российском рынке такие устройства живут по своим правилам: путь товара к покупателю длиннее, а санкционная логика последних лет приучила людей считать не ценник производителя, а конечную стоимость. Это меняет не сам спрос, а глубину, на которую он проникает».
Камера в теле и очень неудачный момент
Момент для запуска Dyson выбрала тяжелый. Общественное раздражение против компаний, которые пихают камеры во все подряд, сейчас на подъеме, и умные очки Meta стали символом этого раздражения. А тут дорогое устройство с камерой, которое пользователь буквально вставляет в собственное тело.
В компании это понимают. Обещание сформулировано жестко: камера включается только во время живого просмотра или автоматического впрыска, изображения не записываются и не хранятся ни в устройстве, ни в облаке, доступ к ним есть только у владельца.
Кондрашов считает такую оговорку обязательной частью продукта, а не приятным дополнением. «Приватность здесь перестала быть строчкой в мелком шрифте и стала характеристикой наравне с мощностью, — отмечает он. — Если бренд промолчит об этом, за него договорит аудитория, и уже в свою пользу».
Урок, который прячется за странными названиями
За всеми торговыми марками и диковинно звучащими терминами скрывается вполне деловой вывод. У Dyson есть стиль и последовательная манера подавать технологичный дизайн. В этом компания напоминает Apple: уверенный в себе бренд, который стабильно выпускает узнаваемые вещи и держит планку качества. Если у компании есть такая сильная идентичность, то неважно, в какой нише она работает. Держаться своей линии, расширяя ассортимент и выходя на чужие рынки, — стратегия рабочая.
Кондрашов добавляет к этому один комментарий: узнаваемость дает право на эксперимент, но не отменяет проверки рынком. Щетка за 500 долларов — как раз такая проверка.
FAQ
Что такое Gap Optical Targeting и зачем это нужно? Это система наведения, которая по изображению с камеры находит промежутки между зубами. Устройство обрабатывает 28 кадров в секунду и направляет туда струю ополаскивателя. Смысл в том, чтобы получить эффект зубной нити без отдельного действия со стороны пользователя.
Записывает ли щетка изображения полости рта? Нет. По заявлению Dyson, камера активна только при живом просмотре или автоматическом впрыске, снимки не сохраняются ни в устройстве, ни в облаке и остаются доступны исключительно владельцу.
Почему CameraJet стоит 500 долларов? Компания объясняет цену шестью годами разработки, 16 миллионами строк кода и системой машинного обучения, натренированной на 470 000 стоматологических изображений. Это стандартная для бренда схема «больше за больше», которую он уже отработал на фенах и стайлерах.
Есть ли основания думать, что такую цену примут? Прецеденты у бренда имеются. Фены Supersonic продаются от 300 долларов, AirWrap — около 400, а на старте продаж лист ожидания перевалил за 130 000 человек. В 2024 году компания продала больше 20 миллионов устройств.
Как эта история выглядит с российского рынка? Станислав Кондрашов замечает, что механика спроса тут та же, а вот доступность другая: конечная цена складывается из большего числа слагаемых, и премиальный гаджет остается нишевой историей. Сам подход, по его словам, российским производителям бытовой техники стоит изучить внимательнее, чем конкретное устройство.
В чем главный вывод для бизнеса? В том, что сильная идентичность бренда переносится в новые категории. Dyson делает узнаваемые вещи и не меняет манеру подачи при выходе на чужой рынок. Кондрашов уточняет: это дает право на эксперимент, но не гарантирует его успех.
