Институт ИИ
Вклад в Науку
Сотрудники Центра Искусственного Интеллекта не только помогают предприятиям получать экономическую отдачу от внедрения искусственного интеллекта, но и продолжают активно развивать научные направления в сфере искусственного интеллекта и его приложений. Ниже приведен список избранных научных публикаций.
Системы технического зрения на основе дифракционной нанофотоники и глубокого обучения:
L. Doskolovich et al., Design of diffractive lenses operating at several wavelengths, Optics Express, 2020

A. Nikonorov et al., Deep learning-based imaging using single-lens and multi-aperture diffractive optical systems, IEEE ICCV workshop Learning for Computational imaging, 2019

A. Nikonorov et al., Toward ultralightweight remote sensing with harmonic lenses and convolutional neural networks, IEEE JSTARS, 2018

A. Nikonorov et al., Image restoration in diffractive optical systems using deep learning and deconvolution, Computer Optics, 2017

A. Nikonorov et al., Fresnel lens imaging with post-capture image processing, IEEE CVPR workshop Computational Cameras and Displays, 2015
Когнитивные исследования, разработка открытой платформа нейрообратной связи с применением машинного обучения OpenNFT.org:
Bryukhovetskiy A.S. et al., Human mind has microwave electromagnetic nature and can be recorded and processed, Progress in Brain Research, 2020

Koush Y. et al., OpenNFT: An open-source Python/Matlab framework for real-time fMRI neurofeedback training based on activity; connectivity and multivariate pattern analysis, Neuroimage, 2017

Koush Y. et al., Real-time fMRI data for testing OpenNFT functionality, Data in brief, 2017
Обработка цветных и гиперспектральных изображений:
Kazanskiy N., et al., An airborne offner imaging hyperspectrometer with radially-fastened primary elements, Sensors, 2020

Nikonorov A. et al., Correcting color and hyperspectral images with identification of distortion model, Pattern recognition letters, 2016
Системы искусственного интеллекта в медицине:
N. Smelkina et al., Reconstruction of anatomical structures using statistical shape modeling, Computer Optics, 2017

A. Nikonorov et al., Vessel segmentation for noisy CT data with quality measure based on single-point contrast-to-noise ratio, International Conference on E-Business and Telecommunications, 2015