https://am.sputniknews.ru/20230826/obuchat-spetsov-kotorykh-poka-net-imenityy-uchenik-mergelyana-realizuet-programmu-v-armenii-64665342.html
Обучать спецов, которых пока нет: именитый ученик Мергеляна реализует программу в Армении
Обучать спецов, которых пока нет: именитый ученик Мергеляна реализует программу в Армении
Sputnik Армения
Сос Агаян – один из ученых с мировым именем в области прикладной математики. В молодые годы учился у знаменитого советского математика Сергея Мергеляна... 26.08.2023, Sputnik Армения
2023-08-26T16:57+0400
2023-08-26T16:57+0400
2023-08-26T17:02+0400
армения
новости армения
наука
ученые
искусственный интеллект
специалисты
обучение
сергей мергелян
https://cdn.am.sputniknews.ru/img/07e7/08/12/64611641_0:78:1500:922_1920x0_80_0_0_47eead4ec04ce6aef772a2d46f23c706.jpg
Профессор Нью-Йоркского университета Сос Агаян продолжает активные исследования в области науки о данных, анализа изображений и других областях искусственного интеллекта. Учился, защитил кандидатскую и докторскую диссертации в Москве, научную же деятельность начал в Ереване — в новом Вычислительном центре Академии наук Армянской ССР, который был основан Сергеем Мергеляном. Великий математик, получивший мировое научное признание в начале 1950-х годов, своими исследованиями по теории функций решил развить прикладную математику в Армении. С этой целью Мергелян инициировал создание двух крупных научных учреждений - Института математических машин, а затем — Вычислительного центра Академии наук, который впоследствии был переименован в Институт информатики."Под влиянием Мергеляна более полувека назад я переехал из Москвы в Ереван и с базовой математики перешел на прикладную. По сей день занимаюсь прикладными проблемами и пытаюсь передать ученикам свой образ мышления", - рассказывает Агаян."Пойди домой и осмотрись"Много лет назад, рассказывает ученый, один из аспирантов попросил поручить ему какую-нибудь научную задачу."Я сказал ему: конечно, только сначала пойди домой, осмотрись и подумай, какую проблему ты хотел бы решить в своей повседневной жизни. Через несколько дней он пришел и сказал мне. "Моя бабушка не может включать свет, брать воду или лекарства, хочу создать для нее робота-помощника". Потом он создал стартап на основе этой модели. Больших сумм не привлекал, но, главное, то, что он получил опыт постановки прикладной задачи и работы над ней. Следовательно, и в последующих начинаниях у него обязательно все получится", - говорит ученый.Бытовой вопрос также пришлось решать Агаяну и его ученикам в Техасе, в пустынной зоне на юге США, где обитает около 1800 видов змей, из которых порядка 300 - ядовитые. Змеи были нередкими гостями и во дворе техасского дома ученого. Агаян и его ученики создали программу, которая позволяет при помощи тепловизионной камеры видеонаблюдения обнаружить змею и подать сигнал об опасности.Эти примеры наглядно показывают, как повседневная учебная работа может в ближайшем будущем трансмформироваться в прикладное решение.То, за что боролся МергелянЕсли Институт математических машин был загружен задачами специального назначения, то вычислительный центр должен был заниматься исследованиями гражданского характера в области транспортных потоков, машинного перевода и других направлений, которые сегодня являются одними из самых востребованных в мире, вспоминает Агаян."Для этих задач у нас не было вычислительных машин достаточной мощности, а что самое главное — нужного количества программистов. В то время, когда Мергелян составил проект Института математических машин, за день до отъезда в Москву его сотрудники указали в проекте список вакансий в 300 человек. Мергелян потребовал за два часа увеличить это число до 3000, и Москва удовлетворила этот запрос. Его целью было собрать в республике как можно больше специалистов в новых областях науки, которых в Армении на тот момент еще не было", - рассказывает Агаян....Что не удалось осуществитьВ начале 90-х научным институтам предстояло исследовать и найти решения десятков новых задач. Но, к сожалению, в постсоветский период взаимосвязь "задача-исследование-решение" в нашей стране долгое время не осознавалась.На тот момент Агаян заведовал лабораторией в Вычислительном центре (который тогда был переименован в Институт информатики). В те годы один из его научных сотрудников "переквалифицировался" в уличного торговца, другой собирал электрические люстры, да и остальные зарабатывали на хлеб насущный, как могли. В своем стремлении продолжить исследовательскую работу многие молодые ученые покинули страну. Некоторые из них приняли участие в создании центра искусственного интеллекта в университете финского города Тампере, который на сегодня является одним из ведущих в Европе.На вопрос, хотел бы ли он вернуться в Армению и заняться здесь исследовательской работой, Агаян отвечает: "К сожалению, проблемы, возникшие в 90-е годы, не исчезли и в дальнейшем. Трудно обвинять кого-то, но факт остается фактом: не было финансирования, не было и масштабных задач, над которыми нужно было работать", - говорит Агаян.Новая программа в АрменииВ США ученый продолжает работать по ряду направлений, одно из которых – ориентация беспилотных машин и распознавание их местоположения в условиях дождя и тумана. Другое, родственное направление – быстрое обнаружение автомобилей (по данным с камер видеонаблюдения), например, в случае, если водитель скрылся с места ДТП. Еще одно направление связано с анализом изображений: это математическое моделирование злокачественных новообразований (что поможет врачам в их классификации).Агаян взял на себя управление новым научным проектом в Армении при поддержке Армянского фонда науки и технологий (FAST) и финансировании американских армян-благотворителей Нуне и Саркиса Сепетджянов в рамках исследовательской грантовой программы FAST ADVANCE. Группа молодых ученых будет разрабатывать методику оценки технического состояния солнечных панелей. Эти методы опять-таки будут основаны на анализе изображений. Полученные с дронов изображения будут проанализированы и станет ясно, исправна ли панель, не запылилась ли. Также можно будет определить количество поглощаемой ими солнечной энергии.Кроме того, созданное командой программное обеспечение позволит создать послойное изображение внутренней структуры панелей в соответствии с входящими в их состав материалами (стекло, металл, кремний и т. д.). При этом слои можно будет исследовать по отдельности. В этом вопросе у Агаяна такое же видение проблемы, какое было у Мергеляна."Важно то, что в Армении практически нет специалистов по таким направлениям. Сейчас нам нужно подготовить их", – говорит Агаян.Проект стартовал в ноябре 2022 года и завершится в ноябре 2026 года.Сос Агаян является автором (в том числе в соавторстве) более 750 научных статей и порядка 30 книг, им запатентовано более 30 изобретений в США и других странах, многие из которых получили широкое применение. Еще 20 новых патентов находятся на стадии рассмотрения. При участии Агаяна и его научной группы были созданы несколько стартапов в области искусственного интеллекта, кибербезопасности и компьютерного зрения. В 2021 году Стэнфордский университет включил Агаяна в число 2% лучших ученых мира (по показателям научной работы). По данным Google Scholar (по цитируемости научных статей), он является мировым лидером в области анализа качества изображений (image quality), пятым в области вычислительного зрения (computational vision) и 14-м в области скрининга злокачественных новообразований.
https://am.sputniknews.ru/20170827/lyubov-k-armenii-silnee-it-shnik-toskuet-po-erevanu-rabotaya-na-zapade-8419193.html
Sputnik Армения
media@sputniknews.com
+74956456601
MIA „Rosiya Segodnya“
2023
Арам Гарегинян
https://cdn.am.sputniknews.ru/img/1629/46/16294616_318:-1:1383:1065_100x100_80_0_0_cae4f7e4e625377d36ba17d54a97c61e.jpg
Арам Гарегинян
https://cdn.am.sputniknews.ru/img/1629/46/16294616_318:-1:1383:1065_100x100_80_0_0_cae4f7e4e625377d36ba17d54a97c61e.jpg
Новости
ru_AM
Sputnik Армения
media@sputniknews.com
+74956456601
MIA „Rosiya Segodnya“
Sputnik Армения
media@sputniknews.com
+74956456601
MIA „Rosiya Segodnya“
Арам Гарегинян
https://cdn.am.sputniknews.ru/img/1629/46/16294616_318:-1:1383:1065_100x100_80_0_0_cae4f7e4e625377d36ba17d54a97c61e.jpg
армения, новости армения, наука, ученые, искусственный интеллект, специалисты, обучение, сергей мергелян
армения, новости армения, наука, ученые, искусственный интеллект, специалисты, обучение, сергей мергелян
Обучать спецов, которых пока нет: именитый ученик Мергеляна реализует программу в Армении
16:57 26.08.2023 (обновлено: 17:02 26.08.2023) Арам Гарегинян
Обозреватель
Сос Агаян – один из ученых с мировым именем в области прикладной математики. В молодые годы учился у знаменитого советского математика Сергея Мергеляна. Сегодня Агаян работает в США, а с армянскими учеными начал проект, продолжающий мергеляновские традиции.
Профессор Нью-Йоркского университета Сос Агаян продолжает активные исследования в области науки о данных, анализа изображений и других областях искусственного интеллекта. Учился, защитил кандидатскую и докторскую диссертации в Москве, научную же деятельность начал в Ереване — в новом Вычислительном центре Академии наук Армянской ССР, который был основан Сергеем Мергеляном. Великий математик, получивший мировое научное признание в начале 1950-х годов, своими исследованиями по теории функций решил развить прикладную математику в Армении. С этой целью Мергелян инициировал создание двух крупных научных учреждений - Института математических машин, а затем — Вычислительного центра Академии наук, который впоследствии был переименован в Институт информатики.
"Под влиянием Мергеляна более полувека назад я переехал из Москвы в Ереван и с базовой математики перешел на прикладную. По сей день занимаюсь прикладными проблемами и пытаюсь передать ученикам свой образ мышления", - рассказывает Агаян.
"Пойди домой и осмотрись"
Много лет назад, рассказывает ученый, один из аспирантов попросил поручить ему какую-нибудь научную задачу.
"Я сказал ему: конечно, только сначала пойди домой, осмотрись и подумай, какую проблему ты хотел бы решить в своей повседневной жизни. Через несколько дней он пришел и сказал мне. "Моя бабушка не может включать свет, брать воду или лекарства, хочу создать для нее робота-помощника". Потом он создал стартап на основе этой модели. Больших сумм не привлекал, но, главное, то, что он получил опыт постановки прикладной задачи и работы над ней. Следовательно, и в последующих начинаниях у него обязательно все получится", - говорит ученый.
Бытовой вопрос также пришлось решать Агаяну и его ученикам в Техасе, в пустынной зоне на юге США, где обитает около 1800 видов змей, из которых порядка 300 - ядовитые. Змеи были нередкими гостями и во дворе техасского дома ученого. Агаян и его ученики создали программу, которая позволяет при помощи тепловизионной камеры видеонаблюдения обнаружить змею и подать сигнал об опасности.
Эти примеры наглядно показывают, как повседневная учебная работа может в ближайшем будущем трансмформироваться в прикладное решение.
То, за что боролся Мергелян
Если Институт математических машин был загружен задачами специального назначения, то вычислительный центр должен был заниматься исследованиями гражданского характера в области транспортных потоков, машинного перевода и других направлений, которые сегодня являются одними из самых востребованных в мире, вспоминает Агаян.
"Для этих задач у нас не было вычислительных машин достаточной мощности, а что самое главное — нужного количества программистов. В то время, когда Мергелян составил проект Института математических машин, за день до отъезда в Москву его сотрудники указали в проекте список вакансий в 300 человек. Мергелян потребовал за два часа увеличить это число до 3000, и Москва удовлетворила этот запрос. Его целью было собрать в республике как можно больше специалистов в новых областях науки, которых в Армении на тот момент еще не было", - рассказывает Агаян.
...Что не удалось осуществить
В начале 90-х научным институтам предстояло исследовать и найти решения десятков новых задач. Но, к сожалению, в постсоветский период взаимосвязь "задача-исследование-решение" в нашей стране долгое время не осознавалась.
На тот момент Агаян заведовал лабораторией в Вычислительном центре (который тогда был переименован в Институт информатики). В те годы один из его научных сотрудников "переквалифицировался" в уличного торговца, другой собирал электрические люстры, да и остальные зарабатывали на хлеб насущный, как могли. В своем стремлении продолжить исследовательскую работу многие молодые ученые покинули страну. Некоторые из них приняли участие в создании центра искусственного интеллекта в университете финского города Тампере, который на сегодня является одним из ведущих в Европе.
На вопрос, хотел бы ли он вернуться в Армению и заняться здесь исследовательской работой, Агаян отвечает: "К сожалению, проблемы, возникшие в 90-е годы, не исчезли и в дальнейшем. Трудно обвинять кого-то, но факт остается фактом: не было финансирования, не было и масштабных задач, над которыми нужно было работать", - говорит Агаян.
Новая программа в Армении
В США ученый продолжает работать по ряду направлений, одно из которых – ориентация беспилотных машин и распознавание их местоположения в условиях дождя и тумана. Другое, родственное направление – быстрое обнаружение автомобилей (по данным с камер видеонаблюдения), например, в случае, если водитель скрылся с места ДТП. Еще одно направление связано с анализом изображений: это математическое моделирование злокачественных новообразований (что поможет врачам в их классификации).
Агаян взял на себя управление новым научным проектом в Армении при поддержке Армянского фонда науки и технологий (FAST) и финансировании американских армян-благотворителей Нуне и Саркиса Сепетджянов в рамках исследовательской грантовой программы FAST ADVANCE. Группа молодых ученых будет разрабатывать методику оценки технического состояния солнечных панелей. Эти методы опять-таки будут основаны на анализе изображений. Полученные с дронов изображения будут проанализированы и станет ясно, исправна ли панель, не запылилась ли. Также можно будет определить количество поглощаемой ими солнечной энергии.
Кроме того, созданное командой программное обеспечение позволит создать послойное изображение внутренней структуры панелей в соответствии с входящими в их состав материалами (стекло, металл, кремний и т. д.). При этом слои можно будет исследовать по отдельности. В этом вопросе у Агаяна такое же видение проблемы, какое было у Мергеляна.
"Важно то, что в Армении практически нет специалистов по таким направлениям. Сейчас нам нужно подготовить их", – говорит Агаян.
Проект стартовал в ноябре 2022 года и завершится в ноябре 2026 года.
Сос Агаян является автором (в том числе в соавторстве) более 750 научных статей и порядка 30 книг, им запатентовано более 30 изобретений в США и других странах, многие из которых получили широкое применение. Еще 20 новых патентов находятся на стадии рассмотрения. При участии Агаяна и его научной группы были созданы несколько стартапов в области искусственного интеллекта, кибербезопасности и компьютерного зрения. В 2021 году Стэнфордский университет включил Агаяна в число 2% лучших ученых мира (по показателям научной работы). По данным Google Scholar (по цитируемости научных статей), он является мировым лидером в области анализа качества изображений (image quality), пятым в области вычислительного зрения (computational vision) и 14-м в области скрининга злокачественных новообразований.
