"Разработка и тестирование прототипа цифровой платформы для визуального программирования искусственных нейронных сетей глубокого обучения" (договор №55ГС2ИИС12-D7/61761 от 21.12.2021) Этап №1 "Разработка архитектуры пользовательской и серверной части прототипа цифровой платформы. Разработка системы регистрации и аутентификации пользователя. Разработка веб интерфейса модуля ручной разметки данных. Разработка серверной части модуля ручной разметки данных. Тестирование модуля ручной разметки данных. Разработка архитектуры модуля визуального конструктора обучения искусственной нейронной сети. Разработка и тестирование оптимальных для проекта архитектур предобученных нейронных сетей. Разработка и тестирование инструментов аугментации данных." (промежуточный)

Объектом автоматизации является цифровая платформа для обучения искусственных нейронных сетей глубокого обучения. Основные цели: разработка и тестирование прототипа цифровой платформа для обучения искусственных нейронных сетей глубокого обучения. Основные задачи этапа НИОКР: • Разработка архитектуры пользовательской и серверной части прототипа цифровой платформы. • Разработка системы регистрации и аутентификации пользователя. • Разработка веб интерфейса модуля ручной разметки данных. • Разработка серверной части модуля ручной разметки данных. • Тестирование модуля ручной разметки данных. • Разработка архитектуры модуля визуального конструктора обучения искусственной нейронной сети. • Разработка и тестирование оптимальных для проекта архитектур предобученных нейронных сетей. • Разработка и тестирование инструментов аугментации данных Разрабатываемый прототип цифровой платформы предназначен для сбора, хранения, разметки данных различного формата; для визуального программирования обучения искусственных нейронных сетей; для демонстрации обученной нейронной сети Функции цифровой платформа для обучения искусственных нейронных сетей глубокого обучения обеспечиваемые реализацией первого этапа НИОКР: • Загрузка и хранение в облаке пользовательского датасета. • Проведение разметки изображений (классификация, детекция, сегментация) Количественные параметры прототипа цифровой платформа для обучения искусственных нейронных сетей глубокого обучения обеспечиваемые реализацией первого этапа НИОКР: • Максимальное разрешение изображения, подготовленного для обучения нейронной сети: 1024х1024 4. • Максимальное количество датасетов для одного пользователя: 10 5. • Максимальное количество лейблов разметки: 5 Входные реакции прототипа цифровой платформа для обучения искусственных нейронных сетей глубокого обучения в результате выполнения своих функций по окончанию первого этапа НИОКР: • Файлы изображений (png, jpg) Выходные реакции прототипа цифровой платформа для обучения искусственных нейронных сетей глубокого обучения обеспечиваемые реализацией первого этапа НИОКР в результате выполнения своих функций: • Файлы векторной разметки (json формат) В результате выполнения первого этапа работ подготовлен промежуточный отчет о НИОКР была разработана архитектура пользовательской и серверной части прототипа цифровой платформы, разработана система регистрации и аутентификации пользователя, разработан веб интерфейс модуля ручной разметки данных, разработана серверная часть модуля ручной разметки данных, протестирован модуль ручной разметки данных, разработана архитектуры модуля визуального конструктора обучения искусственной нейронной сети, разработаны и протестированы оптимальные для проекта архитектуры предобученных нейронных сетей, разработаны и протестированы инструменты аугментации данных Степень внедрения платформы – апробация модуля разметки изображений для разметки изображений, проведены переговоры с заказчиками.