Крымское управление Федеральной службы по экологическому, технологическому и атомному надзору во исполнение указания Президента Российской Федерации от 08.12.2025 № ПР-2812, пункта 2 поручения Заместителя Председателя Правительства Российской Федерации Хуснуллина М.Ш. от 02.02.2026 № МХ-П49-8пр и плана мероприятий (дорожной карты) по возврату на федеральный уровень ранее переданных Правительству Севастополя полномочий в сфере осуществления государственного контроля (надзора) в области промышленной безопасности, безопасности гидротехнических сооружений, электроэнергетики и теплоснабжения 15.07.2026 приняло от Правительства Севастополя документы, материалы и сведения согласно дорожной карте. 

В России искусственный интеллект научили лучше понимать пространство

В России искусственный интеллект научили лучше понимать пространство
13.07.2026

Источник: ТАСС

Специалисты Центра искусственного интеллекта МГУ имени М. В. Ломоносова разработали новый метод анализа трехмерных сцен помещений, который улучшает способности ИИ-систем анализировать пространство. Об этом сообщили ТАСС в пресс-службе вуза.

"Ученые Центра ИИ МГУ создали новый метод анализа трехмерных сцен помещений для задач компьютерного зрения. Новое исследование посвящено объединению признаков различных масштабов для более точного выделения объектов в пространственных данных", - сказали ТАСС в МГУ.

Технологии анализа трехмерных сцен используются в робототехнике, системах автономной навигации и других разработках. Они позволяют системе не только распознавать объекты, но и определять их точные границы в пространстве. Современные методы обработки такой информации используют различные признаки определения типа, размеров и места объекта, но они часто обрабатываются независимо друг от друга, что снижает точность результата.

Ученые МГУ создали метод, позволяющий управлять потоками информации между различными уровнями представленных данных. Он дополнили его "механизмом внимания", помогающим системе выбирать, какие элементы необходимо учитывать при анализе конкретного объекта.

"Метод был протестирован на международных наборах данных, которые широко используются для оценки качества алгоритмов анализа трехмерных сцен. Результаты показали, что предложенный подход демонстрирует результаты на уровне лучших современных методов сегментации, а по ряду показателей превосходит существующие решения. Кроме того, подход позволяет более точно выделять объекты и их границы в сложных сценах помещений", - уточнили в университете.

Результаты работы опубликованы в журнале Neurocomputing.

Возврат к списку