Российский научный фонд по итогам конкурса 2023 года на получение грантов Российского научного фонда по мероприятию «Проведение исследований научными группами под руководством молодых ученых» Президентской программы исследовательских проектов, реализуемых ведущими учеными, в том числе молодыми учеными, поддержал проект заведующего кафедрой Математического моделирования Факультета математики и компьютерных наук имени профессора Н.И. Червякова, кандидата физико-математических наук, доцента Ляхова Павла Алексеевича в размере 6 млн. рублей ежегодно сроком на 3 года.
Указом Президента Российской Федерации № 490, от 10 октября 2019 года, принята Национальная Стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года. Согласно указанной Стратегии, одной из основных задач развития искусственного интеллекта является повышение доступности аппаратного обеспечения, необходимого для решения задач в данной области. В настоящее время глубокие нейронные сети являются основой для большого количества практических приложений искусственного интеллекта, включающих компьютерное зрение, распознавание речи и синтез робототехнических систем. Современные архитектуры глубоких нейронных сетей обеспечивают высокую точность работы, однако происходит это за счет очень высокой вычислительной сложности таких систем. Существующая практическая потребность в высокой скорости работы устройств интеллектуальной обработки данных не может быть удовлетворена процессорами общего назначения и специализированными графическими ускорителями. Этот факт побуждает исследователей по всему миру вести работы по созданию проблемно-ориентированных аппаратных ускорителей для глубоких нейронных сетей. Научной проблемой такого подхода является отсутствие высококачественных аппаратных архитектур, сочетающих высокие показатели скорости работы устройства и низкие показатели энергопотребления и аппаратных затрат, для повышения доступности средств интеллектуальной обработки данных.
Научный проект "Перспективные методы интеллектуальной обработки сигналов на основе глубоких нейронных сетей и модулярных вычислений" под руководством Ляхова П.А. направлен на улучшение технических характеристик аппаратных реализаций глубоких нейронных сетей. Разрабатываемые в данном проекте ускорители нейросетевых вычислений смогут найти широкое применение при создании систем искусственного интеллекта для обработки больших данных, медицинской визуализации, управления промышленными процессами и робототехнических комплексов, что соответствует заявленному направлению Стратегии НТР РФ.
