Интеллектуализация распределенной обработки данных

Проект направлен на развитие прорывных научных исследований и разработок в области машинного обучения для распределенной обработки данных. Цель проекта – повышение производительности, безопасности и интерпретируемости распределенной интеллектуальной обработки больших данных. На современном этапе развития технологий появились средства, позволяющие хранить, обрабатывать и анализировать большие объемы данных, также стали меняться подходы к анализу таких данных. Поиск скрытых закономерностей, трендов, выбросов, помогает решать многие актуальные задачи. Одним из важных направлений является развитие систем поддержки принятия врачебных решений, требующих разработки интеллектуальных и интерпретируемых методов обработки неструктурированных текстовых и визуальных медицинских данных. У большинства компаний нет ресурсов ни для анализа в режиме реального времени, ни для долгого хранения таких данных. В качестве одной из возможностей преодоления данного ограничения является использование интеллектуальных технологий распределенной обработки данных. Планируется разработка новых интеллектуальных методов и алгоритмов для обработки данных в различных предметных областях: медицине, компьютерной безопасности, образовании, сельском хозяйстве. Ожидаемые результаты: − интерпретируемые методы автоматического описания изображений оптической когерентной томографии методами глубокого обучения; − предсказательные модели динамики системных показателей в различных масштабах системы здравоохранения; − модели и алгоритмы анализа текстовых медицинских данных для персонализированной медицины; − модели и методы обнаружения сетевых атак в беспроводных сетях на основе методов машинного обучения; − технологические решения для потоковой распределенной обработки данных в режиме реального времени при решении задач компьютерного зрения в медицине и сельском хозяйстве.