Главная
О кафедре

Кафедра интеллектуальных информационных технологий факультета ВМК МГУ образована по приказу ректора Московского университета № 109 от 2 февраля 2018 г. на основании решения Ученого Совета МГУ имени М.В.Ломоносова от 30 октября 2017г. Заведующим кафедрой был назначен д.ф.-м.н., профессор Машечкин Игорь Валерьевич.

Кафедра ИИТ была образована на базе коллектива лаборатории технологий программирования кафедры автоматизации систем вычислительных комплексов факультета ВМК МГУ (заведующий лабораторией – профессор Машечкин И.В.), которая успешно функционировала с 2001 года. В состав вновь образованной кафедры также вошла лаборатория компьютерной графики и мультимедиа кафедры автоматизации систем вычислительных комплексов факультета ВМК МГУ (заведующий лабораторией – доцент Конушин А.С.). Лаборатория компьютерной графики была основана Баяковским Юрием Матвеевичем, одним из основоположников компьютерной графики в России и членом ACM Siggraph Computer Graphics Pioneers Club. Лаборатория начала функционировать с 1998 года, после начала сотрудничества с компанией Интел.

Научные исследования кафедры
Научные исследования кафедры поддерживаются двумя госбюджетными темами:
  1. Госбюджетная тема № 6.2.18 (2018-2022г.г.) “Исследование, разработка и применение инновационных технологий построения интеллектуальных программных систем”.

    В настоящее время с развитием и повсеместным внедрением информационных технологий увеличивается объем и сложность хранимой информации. Происходит так называемый эффект “Data Explosion”, т.е. возникает ситуация, когда размер и сложная структура хранимых данных не позволяют эксперту извлекать из них полезную информацию с помощью традиционных инструментов анализа, основанных на теории информационного поиска и математической статистике. В связи с этим возникает необходимость в разработке программных средств автоматизированного анализа данных большого объема.

    На кафедре проводятся исследования с целью создания инновационных технологий построения интеллектуальных программных систем, предназначенных для решения аналитических и бизнес задач, принадлежащих различным предметным областям, а именно:

    • исследование и разработка новых алгоритмов и методов интеллектуального анализа предметноориентированных данных;
    • проведение экспериментов по построению функциональных прототипов компонентов специализированных интеллектуальных программных систем;
    • разработка и апробация технологий построения интеллектуальных программных систем.

    Целевыми областями приложений могут являться:

    • компьютерная и информационная безопасность: использование и разработка методов машинного обучения и интеллектуального анализа данных для обнаружения внутренних и внешних вторжений, моделирование и анализ поведения пользователей компьютерных систем в технологии UEBA;
    • анализ текстовой информации: интеллектуальная фильтрация, рубрикация, многотемная классификация и латентный семантический анализ электронных документов и сообщений, циркулирующих в корпоративных сетях передачи данных и в сети Интернет;
    • анализ сложно структурированных данных большого объема: выявление, анализ, оценка и прогнозирование изменений характеристик структур сетевых сообществ, анализ специализированных данных мониторинга, в том числе данных технологического мониторинга и астрономических наблюдений;
    • поведенческая компьютерная биометрия: разработка интеллектуальных методов фоновой идентификации и активной аутентификации пользователей компьютерных систем и мобильных устройств по особенностям работы с устройствами ввода-вывода и встроенными сенсорами устройств;
    • разработка и внедрение программных технологий управления и анализа больших данных для прикладных систем поддержки принятия решений.

  2. Госбюджетная тема № 6.5.18 (2018-2022 г.г.) “Математическое и программное обеспечение для анализа, обработки и синтеза изображений и видео”.

    На сегодняшний день компьютерная графика и компьютерное зрение, являясь одними из наиболее активно развивающихся областей компьютерных наук, имеют широкое практическое применение. Благодаря развитию математических методов распознавания образов, в первую очередь глубинного обучения, открылись огромные возможности по автоматизации многих задач обработки и синтеза визуальной информации. Фундаментальные исследования в данной области позволяют сформировать задел для разработки инновационных программных технологий для внедрения в промышленности, использования в робототехнике, системах безопасности, кино и телеиндустрии. В настоящее время в Российской Федерации уделяется большое внимание развитию искусственного интеллекта, одним из ключевых разделов которого и является компьютерное зрение, что отражает важность развития данного направления.

    В рамках темы ведутся исследования по следующим направлениям:

    • распознавание медицинских изображений для автоматизации рутинных операций врача и помощи в постановке диагноза;
    • обработка монокулирного и стерео-видео, синтез многоракурсного видео;
    • повышение вычислительной эффективности и визуального качества методов фотореалистичной визуализации и расчёта глобального освещения;
    • разработка методов интеллектуальной видеоаналитики.

    Активное вовлечение в перечисленные исследования студентов и аспирантов позволяет подготовить квалифицированных специалистов в этой важной области информационных технологий, запрос на которых постоянно увеличивается.

Сотрудничество с мировым сообществом

В рамках международного сотрудничества в настоящее время кафедра сотрудничает с компаниями Samsung и Huawei в области компьютерного зрения и компьютерной графики, а также обработки изображений. На базе лаборатории компьютерной графики создан совместный исследовательский центр МГУ-Самсунг по компьютерному зрению, в рамках которого ведутся исследования по развитию методов зрения роботов и распознаванию человека по походке за счет синтеза данных методами компьютерной графики.

Кафедра ИИТ с 2013 года сотрудничает с компанией SAS – мировым лидером в области разработки аналитического программного обеспечения и приложений класса Business Intelligence, Data Quality и Business Analytics. Сотрудничество осуществляется в рамках соглашения с факультетом ВМК МГУ имени М.В. Ломоносова. Благодаря этому студенты, сотрудники и преподаватели факультета получили доступ к лицензионному академическому программному обеспечению и учебным материалам компании SAS, имеют возможность использовать переданное компанией SAS серверное оборудование в учебном процессе. Студентам предоставляется возможность прослушать серию тематических спецкурсов и участвовать в программах стажировки компании SAS.

Проекты кафедры

На кафедре особое внимание уделяется выполнению научно-исследовательских и прикладных проектов в рамках заключенных договоров с различными организациями и предприятиями. За последнее время к ним следует отнести:

  • “О сотрудничестве в области разработки и внедрения методов искусственного интеллекта и анализа больших объемов данных” (ООО “ЛУКОЙЛ-НИЖЕГОРОДНЕФТЕОРГСИНТЕЗ”);
  • “Специальное программное обеспечение системы планирования, управления антенной и системы хранения данных” (ПАО “РКК ”ЭНЕРГИЯ”);
  • “Разработка технологий биометрической идентификации пользователя по признакам, проявляющихся при использовании устройств ввода данных персональных ЭВМ” (Фонд перспективных научных исследований, ЗАО “РЕКУРСИВ”);
  • “Исследование и разработка инновационной технологии построении программных средств обеспечения компьютерной безопасности, основанных на использовании методов машинного обучения и математической статистики для анализа данных поведенческой биометрии пользователей” (Госконтракт c МИНОБРНУКИ);
  • “Машинное обучение для Больших Данных” (СКОЛТЕХ, МФТИ, MIT);
  • “Разработка прикладного программного комплекса мониторинга и анализа ситуаций” (ИПИ РАН);
  • “Разработка аналитической подсистемы выявления аномалий, определения тенденций и прогнозирования в составе ИАС “АРИОН-ПЗ” (ООО “САЙТЕК”);
  • “Разработка программного обеспечения и рабочей документации аналитического модуля анализа информации по событиям в системе ГИС-В” (ООО “ЭРМА СОФТ”);
  • “Аугментация изображений помещений для улучшения
    • алгоритмов зрения роботов. Генерация данных
    • распознавание для динамических визуальных сенсоров” (САМСУНГ).

В рамках грантов РФФИ успешно выполнены следующие научно-исследовательские проекты:

  • “Методы машинного обучения для обнаружения, мониторинга и прогнозирования активности террористического и экстремистского характера в сети Интернет” (16-29-09555 офи-м);
  • “Разработка нейросетевых алгоритмов обработки и сжатия Видеопоследовательностей” (19-01-00785);
  • “Исследование и разработка методов биометрической идентификации человека по походке, жестам и комплекции в данных видеонаблюдения “(16-29-09612 офи-м);
  • “Технология распределенного хранения, обработки и интеллектуального анализа больших объемов астрофизических данных на базе модели вычислений MapReduce” (15-29-07085 офи-м);
  • “Разработка программного комплекса мониторинга и анализа работы пользователей с документами в корпоративных сетях” (12-07-00585)
  • “Исследование и разработка методов анализа ситуационной информации для выявления аномалий” (12-07-00616);
  • “Исследование алгоритмов выделения, сопровождения и аннотации людей в видеопотоке” (14-01-00849).