• Шрифт
  • A
  • A
  • A
  • Цвет
  • A
  • A
  • A
Еженедельник науки и образования Юга России «Академия»: Медали Академии наук – за весомый научный результат

20.07.2020

Президиум Российской академии наук присудил медали РАН и премии молодым ученым России и студентам высших учебных заведений России по итогам конкурса 2019 года.

Основаниями для принятия решения стало представление Комиссии РАН по работе с научной молодежью и заключения экспертных комиссий РАН по оценке научных проектов молодых талантов.

Медаль Российской академии наук и премия в размере 25 000 рублей в области информатики, вычислительной техники и автоматизации присуждена и студенту четвертого курса факультета электроники и вычислительной техники Волгоградского государственного технического университета Александру Владимировичу Зубкову за работу «Разработка комплексного подхода и автоматизированных средств определения эмоционального состояния человека, используя разные виды цифрового контекста».

Научный руководитель А. Зубкова – доктор технических наук, заведующая кафедрой «Программное обеспечение автоматизированных систем» факультета электроники и вычислительной техники Ю.А. Орлова.

Александр уже имеет 18 публикаций, два свидетельства о госрегистрации программы и два свидетельства о госрегистрации базы данных. В его активе – результативное участие в олимпиаде по робототехнике, информационным технологиям и инженерному творчеству для студентов и школьников «Робошкола+» в ВолгГТУ, в интернет-олимпиаде компании «Яндекс» «Я – профессионал», хакатоне ДГТУ (победитель кейса банка «ЦентрИнвест»).

О своей работе Александр Зубков рассказывает:

– Оценка эмоционального состояния человека с помощью программных продуктов и внешних сенсоров относится к числу значимых задач. Это позволит сделать прорыв в создании искусственного интеллекта и вывести взаимоотношение «человек-компьютер» на новый уровень. Задача связана с аффективными вычислениями, которые решают проблему взаимодействия машины и человека. А это, в свою очередь, предполагает детектирование и синтезирование эмоций компьютером. Машина должна научиться правильно классифицировать и обрабатывать эмоции оператора для улучшения взаимодействия и создания искусственного интеллекта, который смог бы пройти тест Тьюринга.

Мною выделены три направления: изучение моделей мозговой активности человека; изучение паттернов зрения человека; изучение эффекта эмоциональной когерентности.

По первому направлению разработаны модель, метод, алгоритмы и программы для чтения данных с гарнитуры EMOTIV EPOC+ и тренажер памяти для проведения экспериментов, описаны эксперименты и анализ данных из эксперимента.

По второму разработаны модель, метод, алгоритмы и программы сбора и анализа данных с гарнитуры Tobii Eye Tracker. Описаны гипотезы и методики экспериментов для выделения зрительных паттернов.

Последнее направление посвящено изучению модели эмоциональной когерентности. В работе была обучена нейронная сеть для определения эмоций по фотографии с веб-камеры, разработана программа для проведения экспериментов, а также предложена методика проведения экспериментов.

Практическое применение комплексного подхода и автоматизированных средств возможно в областях человеко-компьютерного взаимодействия, аффективных вычислений, обеспечения общественной безопасности, поиска эмоциональных проявлений в видеоряде. Исследование будет также полезно дизайнерам и маркетологам. В зависимости от того, как и какие объекты располагаются в продукте, пользователь может реагировать по-разному. Также как разработка эффектного дизайна продукта помогает увеличить его продажи, так и удачный UX/UI дизайн способен повысить рентабельность web-сервисов, например, интернет-магазина.

Возврат к списку

Сайты университета

Общеуниверситетские сайты

Факультеты

Кафедры

Филиалы

Дополнительные образовательные услуги