ВНИМАНИЕ! НОВАЯ ФОРМА СВЕДЕНИЙ, ХАРАКТЕРИЗУЮЩИХ ОПО! см раздел РЕГИСТРАЦИЯ ОПО С 01.03.2026 заявления о предоставлении лицензии (о внесении изменений в ЕРУЛ) направляются в лицензирующий орган  через ЕПГУ (см. раздел Деятельность - Лицензирование). Внимание! С 01.03.2026 вступают в действие новые Правила регистрации опасных производственных объектов! Подробности в разделе Деятельность - Регистрация ОПО Внимание! С 29.10.2025 новая форма заявления об аттестации. Подробности в разделе Деятельность - Подготовка и аттестация работников. Внимание! С 04.02.2026 положительный результат гос.услуги по ЗЭПБ на бумажном носителе не предоставляется (подробности в разделе «Экспертиза промышленной безопасности») Внимание! Основной адрес электронной почты Управления [office@nvol.gosnadzor.gov.ru].

В России искусственный интеллект научили лучше понимать пространство

В России искусственный интеллект научили лучше понимать пространство
13.07.2026

Источник: ТАСС

Специалисты Центра искусственного интеллекта МГУ имени М. В. Ломоносова разработали новый метод анализа трехмерных сцен помещений, который улучшает способности ИИ-систем анализировать пространство. Об этом сообщили ТАСС в пресс-службе вуза.

"Ученые Центра ИИ МГУ создали новый метод анализа трехмерных сцен помещений для задач компьютерного зрения. Новое исследование посвящено объединению признаков различных масштабов для более точного выделения объектов в пространственных данных", - сказали ТАСС в МГУ.

Технологии анализа трехмерных сцен используются в робототехнике, системах автономной навигации и других разработках. Они позволяют системе не только распознавать объекты, но и определять их точные границы в пространстве. Современные методы обработки такой информации используют различные признаки определения типа, размеров и места объекта, но они часто обрабатываются независимо друг от друга, что снижает точность результата.

Ученые МГУ создали метод, позволяющий управлять потоками информации между различными уровнями представленных данных. Он дополнили его "механизмом внимания", помогающим системе выбирать, какие элементы необходимо учитывать при анализе конкретного объекта.

"Метод был протестирован на международных наборах данных, которые широко используются для оценки качества алгоритмов анализа трехмерных сцен. Результаты показали, что предложенный подход демонстрирует результаты на уровне лучших современных методов сегментации, а по ряду показателей превосходит существующие решения. Кроме того, подход позволяет более точно выделять объекты и их границы в сложных сценах помещений", - уточнили в университете.

Результаты работы опубликованы в журнале Neurocomputing.

Возврат к списку