Студенты САФУ разработали нейросеть для навигации в торосах
Студенты Высшей школы информационных технологий и автоматизированных систем САФУ Антон Ефремов и Владимир Макарьин разработали метод моделирования расположения торосов ледяных полей с помощью генеративных нейронных сетей.
Торосы — это нагромождения обломков льдин на ледяном покрове высотой от 3–4 до 7–8 метров. В арктических морях избежать прохождения по торосистому ледяному покрову сложно.
Разработка студентов позволит судоводителям минимизировать ущерб от взаимодействия со льдом, избежать аварийных ситуаций и правильно планировать передвижение в арктических морях.
Генератор изображений основан на модифицированной архитектуре U-Net с механизмом внимания (self-attention). Модель обучена на пяти реальных арктических снимках с беспилотников и множестве их аугментаций (изменённых версий).
Тестирование показало, что модель способна воспроизводить плотностные характеристики структуры льда и определять места скопления торосов.
Приложение создано на Python с использованием PyQt5, PyTorch и PIL. Код модульный, что облегчает внесение изменений.
В будущем планируется расширение возможностей системы за счёт обучения на большем объёме данных и внедрения более современных архитектур нейросетей.
