Наука

Smart Engines (SE) — коммерческая компания и научная организация, ведущая исследования в области искусственного интеллекта. В нашей команде более 70 человек, большинство из которых заняты решением исследовательских задач. Среди них 4 доктора наук и 14 кандидатов наук.

Ученые Smart Engines являются авторами 2 американских и 8 российских патентов, а также 26 полезных моделей.

Сотрудники SE преподают на кафедре когнитивных технологий в МФТИ, выступают на ведущих международных конференциях (ICDAR, ICIP, ICMV и др.) и публикуются в высокорейтинговых научных журналах. Компания является членом IAPR (International Association for Pattern Recognition). Один из основателей SE начал заниматься задачами искусственного интеллекта еще во времена СССР и разрабатывал шахматную программу, которая победила на чемпионате мира среди компьютеров.

Заказать продукт

Из наших научных достижений можно отметить победу команды SE в международном конкурсе по бинаризации документов DIBCO 2017 (Document Image Binarization Competition, конференция ICDAR 2017, 9-15 ноября 2017 г. Киото, Япония) и 3-е место в международном соревновании разработчиков в дисциплине «SMARTPHONE DOCUMENT CAPTURE» (конференция ICDAR 2015, 23-26 августа 2015 г., Нанси, Франция).

В 2019 году исследователи Smart Engines представили датасет Mobile Identity Document Video (MIDV), состоящий из 500 видеоклипов для удостоверяющих документов, который предназначен для создания и тестирования технологий распознавания. В 2020 ученые компании разработали алгоритмы, с помощью которых можно снизить необходимую дозу облучения пациентов при проведении рентгеновской компьютерной томографии.

По вопросам стажировки и работы в компании можно обращаться на job@smartengines.ru.

Заказать продукт

КАФЕДРА В МФТИ

Компания Smart Engines  — базовая организация Кафедры когнитивных технологий МФТИ. На кафедре студенты 3-6 курсов проходят обучение по программам подготовки бакалавров и магистров по направлениям «Прикладная математика и информатика» и «Прикладные математика и физика».

Читаемые курсы:

• Эффективные структуры данных и алгоритмы, их построение и анализ
• Современные языки и платформы программирования
• Информационная безопасность
• Моделирование колесных роботов
• Машинное обучение и нейронные сети
• Индустриальные распознающие системы
• Интеллектуальные информационные системы
• Комбинаторные алгоритмы оптимизации
• Технология синтеза и распознавания речи
• Обработка и анализ изображений и видеопотоков
• Оптимизация вычислений на современных процессорных архитектурах
• Техническое зрение и распознавание трехмерных сцен
• Управление IT-проектами

Руководит кафедрой директор по науке Smart Engines, член-корреспондент РАН, д.т.н., профессор Арлазаров Владимир Львович.

Перейти на сайт кафедры

НАПРАВЛЕНИЯ ИССЛЕДОВАНИЙ

Технологии распознавания документов

При распознавании документов в видеопотоке и на фотографиях мы имеем дело с неконтролируемыми условиями съемки и неизвестными параметрами съемочной аппаратуры. При распознавании непосредственно на мобильном устройстве решающее значение имеют вычислительная сложность применяемых методов, а также размер загружаемых данных (включая параметры ИНС). В общем случае релевантность вводимых в систему данных сильно зависит от пользователя, что требует высокой отказоустойчивости создаваемых нами алгоритмов.

Вычислительная визуализация и томография

Машинное зрение, будучи одним из мощнейших методов неразрушающего контроля в оптическом диапазоне, все же ограничено изучением лишь поверхности объектов. Чтобы «заглянуть внутрь» и изучить их трёхмерную внутреннюю структуру (а такая необходимость возникает в медицине, промышленной диагностике, в научных лабораториях) требуется использование метода компьютерной томографии.

Наша команда ведет разработки в области создания томографического программного обеспечения для:

• калибровки и юстировки томографов нового поколения
• выполнения оптимизированной (кастомизированной) реконструкции изображений из данных, собранных в трудных условиях (сверхмалые дозы, томосинтез, наличие сильнопоглощающих включений в объекте и пр.)
• вычислительной визуализации с функциями автоматической обработки и семантического анализа результатов