ЦИТМ Экспонента обучила студентов Тимирязевки работе с ИИ и МОП
16 ноября 2023
У нашей компании сложились теплые партнерские отношения с РГАУ-МСХА имени К.А. Тимирязева. В частности, Экспонента оснастила лабораторию ИИ на базе кафедры прикладной информатики, регулярно проводит семинары про ИИ в агротехе, обучает преподавателей, оказывает поддержку по учебным и научным проектам. Стажировка студентов Тимирязевки на площадке Экспоненты стала логичным продолжением сотрудничества.
Рис.1. Организаторы и участники стажировки в Экспоненте.
Заведующие кафедрами и преподаватели выбрали для прохождения стажировки двух студентов от кафедры ветеринарной медицины, трех студентов от кафедры прикладной информатики и одного студента от кафедры сельскохозяйственных мелиораций, лесоводства и землеустройства.
Были реализованы два проекта: один по междисциплинарному заданию для ИИ, а второй – по проектированию мелиоративных сооружений с помощью нового российского программного продукта Engee. Неделю студенты занимались в очном формате в учебном центре Экспоненты, две недели решали задачи в рамках своих проектов, параллельно получая замечания и рекомендации от руководителей практики из числа преподавателей Тимирязевки и экспертов Экспоненты, после чего доработали свои проекты и защитили окончательные результаты на семинаре. В начале учебного года учащиеся представили результаты стажировки на кафедрах в ВУЗе и получили высокую оценку работы.
Кросс-дисциплинарное задание ветеринары и программисты выполняли для научной школы «Системный анализ и моделирование социально экономических систем в АПК». В ее рамках преподаватели кафедры прикладной информатики выполняют исследования по программе стратегического академического лидерства «Приоритет 2030», грантов РНФ, Министерства образования РФ, Минсельхоза и др. на темы разработки систем на основе алгоритмов искусственного интеллекта, в том числе распознавание болезней на основе нейросетевых алгоритмов.
Рис 2. Схема работы над изображениями для датасета.
Ветеринарам и программистам поставили задачу научить нейросеть определять на основе исследования микроскопических снимков мазка крови, здорова ли птица. Ребята проделали огромную работу. Студенты-ветеринары консультировали студентов-программистов по вопросам классификации клеток, об отличии здоровых кровяных клеток от патологических. Там есть своя специфика, которую можно определить зрительно: количество лейкоцитов, форма клеток эритроцитов и т.д. Студенты размечали маркерами границы клеток и задавали параметры, алгоритмы для того, чтобы ИИ мог распознавать эти клетки по контурам.
Рис. 3. Обучение модели определению качества клеток.
Далее студенты обучили ИИ. Изначально датасет состоял из более 600 фотографий. Каждую фотографию показали ИИ в еще двух поворотах, и получился датасет из почти 2000 фотографий. Нейросеть обучили автоматически определять по контурам типы и качество клеток и на основании этой информации делать вывод, какой состав крови, присутствуют ли больные клетки, и решать, птица скорее больная или скорее здоровая. Преподаватели довольны результатами работы.В рамках этого гранта исследователи в Тимирязевке будут проверять точность модели – это уже научная задача, выходящая за рамки студенческой стажировки.
Задача по кафедре сельскохозяйственных мелиораций, лесоводства и землеустройства была поставлена совместно инженерами Экспоненты и сотрудниками кафедры в рамках тестирования платформы Engee. Кафедра мелиорации готовит инженеров-механиков по направлению «Проектирование и строительство гидромелиоративных систем» для разработки больших поливальных установок, систем полива полей, теплиц. Это конструкции с большим количеством расчетных параметров, которые требуют знания таких дисциплин, как термех, сопромат, детали машин. Студенты изучают порядок расчета конструкций, состоящих из моторов, труб, шлангов, форсунок, зубчатых колес и т.д. Это серьезная инженерная дисциплина, требующая выполнять большие чертежи с множеством расчетов. Студенты изучают параметры этих установок исходя из размера территории, рельефа, времени года, режима орошения для той или иной культуры. В результате получается сложная многофакторная модель.
Рис. 4 Поливальная установка дождевального типа на поле.
Инженеры Экспоненты продемонстрировали представителям Тимирязевки перспективы и преимущества современного программного обеспечения. После этого одному из студентов поручили обучиться продукту и реализовать лабораторную работу на Engee. На собственном опыте студент и преподаватели увидели, что передовое ПО позволяет сделать расчеты на совершенно другом уровне. Все логические заключения, выборки параметров, огромные формулы можно завести в один ноутбук и эффективно провести расчеты всех нужных параметров. Если раньше студент на один расчет тратил несколько часов, а их десятки в лабораторной работе, то сейчас эта работа сократилась до нескольких секунд.
Руководитель кафедры, профессор, действующий академик РАН Николай Николаевич Дубенок, д.с.-х.н., считает, что студенты сначала должны научиться проектировать сами, чтобы получить базовые знания и умения по профессии, а автоматизация идет в помощь инженеру уже после того, как он научился проектировать своими руками. Результат применения этого ПО показался академику весьма интересным и перспективным. Кафедра сельскохозяйственных мелиораций, лесоводства и землеустройства планирует расширять применение платформы Engee, обучить педагогов и шире задействовать это программное обеспечение в учебной и научной работе.
Экспонента помогла вузу организовать летнюю стажировку студентов: предложила интересные практические задачи, предоставила оборудование, отслеживала процесс выполнения заданий. Опыт стажировки в Экспоненте поможет студентам внести вклад в развитие АПК с использованием самых современных технологий.
