Проект АОИ-2510

практико-ориентированный

Создание и исследование компактных и энергоэффективных нейросетевых моделей, обеспечивающих высокое качество работы при ограниченных вычислительных ресурсах встраиваемых и периферийных устройств

1) Аналитика
2) Разработка
3) Тестирование

Образовательные и исследовательские организации, проводящие работы в области искусственного интеллекта; производители и разработчики встраиваемых систем и микроконтроллеров; компании, работающие в сфере автоматизации, робототехники и IoT; государственные и коммерческие структуры, реализующие проекты в области цифровизации и энергоэффективных технологий.

Не предусмотрены

Не предусмотрены

Проект направлен на разработку облегчённых нейросетевых архитектур, способных работать в условиях низкой производительности и ограниченного энергопотребления. В ходе работы предполагается изучить современные методы уменьшения размеров моделей, включая сжатие, прореживание параметров, квантование. Особое внимание будет уделено адаптации нейросетей под реальные сценарии использования на микроконтроллерах, одноплатных компьютерах и периферийных системах. Предложенные решения должны обеспечить баланс между точностью, скоростью и энергоэффективностью, что позволит внедрять интеллектуальные алгоритмы в устройства, ранее не рассчитанные на работу с искусственным интеллектом.

Не предусмотрена

Разработанные модели позволят расширить возможности встраиваемых систем, обеспечив выполнение интеллектуальных функций без необходимости подключения к облачным вычислениям. Энергоэффективные нейросети могут быть внедрены в бытовую электронику, сенсорные системы, робототехнику, промышленное оборудование и устройства Интернета вещей. Использование компактных моделей способствует снижению энергопотребления, что особенно важно для автономных устройств, питающихся от батарей.
Внедрение разработанных технологий позволит повысить надёжность и скорость обработки данных на месте их возникновения, что критически важно для задач безопасности, мониторинга и технического зрения.

Разработанные и протестированные энергоэффективные нейросетевые модели, оптимизированные под различные типы встраиваемых платформ; программные модули для сжатия, квантования и ускорения нейросетевых архитектур; рекомендации по применению разработанных методов в практических задачах технического зрения, классификации и обработки сигналов.

24 месяца

Образовательные и исследовательские организации, проводящие работы в области искусственного интеллекта; производители и разработчики встраиваемых систем и микроконтроллеров; компании, работающие в сфере автоматизации, робототехники и IoT; государственные и коммерческие структуры, реализующие проекты в области цифровизации и энергоэффективных технологий.