яну
фев
мар
апр
май
юни
юли
авг
сеп
окт
ное
дек
Показване на 6-10 от 440.
Българската антарктическа база осъществява радиовръзки с радиолюбители от цял свят с инициала LZ0A
Българската антарктическа база "Св. Климент Охридски" осъществява радиовръзки с радиолюбители от цял свят с инициала LZ0A, който се завърна в ефира след 19 годишно отсъствие чрез проект, реализиран от главен асистент Ивайло Начев от Техническия университет - София (ТУ-София), съобщават от Българския антарктически институт (БАИ).
За втора поредна година Начев участва в българската антарктическа експедиция с научния си проект „Въздействие на слънчевата активност върху йоносферната динамика и потоците високоенергетични частици над Антарктида“. Той се реализира съвместно от Техническия университет – София, Института по астрономия с Национална астрономическа обсерватория към Българската академия на науките (ИА с НАО - БАН) и Висшето военноморско училище „Н. Й. Вапцаров“. Той е насочен към изследване на процесите в слънчево-земната физика в рамките на настоящия 11-годишен слънчев цикъл.
По време на експедицията гл. ас. Ивайло Начев осъществява и радиовръзки с радиолюбители от цял свят, използвайки преиздадения за периода на експедицията инициал LZ0A - радиолюбителския позивен на българската антарктическа база „Св. Климент Охридски", казаха от БАИ.
Остров Ливингстън, част от Южните Шетландски острови, е сред най-редките и търсени локации за колекционерите на радиовръзки. Използването на инициал LZ0A започва още през 1993 г. по време на третата българска антарктическа експедиция от инж. Мико Миков. В следващите години радистът на базата инж. Йордан Янков осъществява жизненоважната комуникация със света, получава метеорологични прогнози, връзката с други бази и кораби, както и контакта между полярниците и техните близки в България, казват от БАИ.
След близо 19 години радиомълчание LZ0A отново се завърна в ефира, предизвиквайки значителен интерес сред радиолюбителите по света. Връзките се осъществяват както в телефония, така и в цифров режим, доказал се като надежден за далечни комуникации с ниска мощност. След приключването на основната работа по научния проект са реализирани близо 2500 радиовръзки с кореспонденти от различни части на света, включително от Аляска, Япония, Европа и, при подходящи условия, с България.
Така научната работа в най-южните ширини се преплита с активна комуникация със света, превръщайки остров Ливингстън не само в изследователска, но и в комуникационна точка с глобално значение. Завръщането на инициал LZ0A в ефира е още едно доказателство за активното и разпознаваемо българско присъствие на Антарктика, посочиха от Българския антарктически институт.
БТА припомня, че първата група от 34-тата българска антарктическа експедиция отпътува за Ледения континент на 6 ноември с полет от София. Втората група тръгна от летището в София на 16 декември.
bta.bg
В ТУ - София, създават нов AI - лекарите ще могат да му се доверяват
Учени от Техническия университет прецизират алгоритмите така че моделът да "обясни" защо е стигнал до даден извод
Как да се създаде достатъчно точен сензор за измерване на кръвната захар? Как да се управлява инсулиновата помпа при различните пациенти с всичките им невъобразими особености, за да може устройството автоматично да подаде необходимото количество в точния момент? Това е една от най-трудоемките задачи, върху която различни екипи по света работят от 60 години насам.
Проблемът се усложнява поради факта, че всеки организъм е различен - спецификите при деца са едни, при по-възрастни - други, при хора с няколко придружаващи заболявания този пъзел е още по-пъстър, а когато към всичко това се прибавят и килограмите, тогава се получава уравнение с десетки неизвестни. Затова учените в различни краища на света се опитват да създадат някакви усреднени модели на поведението на организма, които, за съжаление, не сa съобразени с индивидуалните особености на всеки човек.
Екипът в Техническия университет - София през 2018 г. избира трудния път към научния Еверест, амбициран да докаже, че по нищо не се отличава от най-добрите. Но и да помогне на над 100-те хил. диабетици у нас и на онези, които все още не знаят, че са носители на заболяването, да водят качествен живот.
Пробивът е реализиран благодарение на проект, посветен на устойчивото развитие на университетите, финансиран по ПВУ в рамките на проект: №: BG-RRP-2.004-0005 "Подобряване на научноизследователския капацитет и качество за международна разпознаваемост и устойчивост на ТУ - София".
"Когато човек се инжектира, много трудно може да държи необходимата концентрация на глюкоза от 170 милиграма на децилитър, трудно е, защото много фактори влияят на кръвната захар", казва пред "24 часа" главен асистент Йордан Кралев от екипа на ТУ - София. Целта е да се постигне ново ниво, което многократно превъзхожда старите методи, и именно това е предизвикателството.
"Няма двама души, които да реагират по един и същи начин, които да са с една и съща резистентност, времединамика - обяснява Кралев. - Организмът е сложна биохимична система с хиляди реакции, с разнообразни метаболитни вериги, психологични фактори, различна физическа активност, хранене, причини, които не можем да контролираме дори в лабораторни условия."
Когато започват да се занимават с тази комплексна задача, изискваща задълбочени познания в различни науки, се оказва, че всъщност тя е многократно по-сложна. Причината е, че ако се прави подкожно измерване със сензор, се получава разминаване между инжектирането и реакцията в плазмата в рамките на 15-20 минути, понякога и повече. "Ако обаче човек е с наднормено тегло и има повече мазнини, тогава закъснението става още по-голямо", обяснява Кралев.
Затова първата задача пред екипа е да изгради математически модел, който да обхване всички вариации и процеси, които трябва да бъдат под контрол. "По темата има много разработки в цял свят и повечето работят с типови модели - обяснява доц. Цоньо Славов. - Те са от класа на нелинейните диференциални уравнения, но при тях се губи точност." Затова екипът отхвърля този подход и търси нов. При него трябва да има неопределеност и да са в състояние да представят неточността в модела като неизвестност, за да обхванат възможно най-широката палитра от пациенти.
Създават модел, след което започват да експериментират, за да оценят дали правилно отразява реалността. Колкото е по-неверен, толкова по-широки граници на неопределеност има и тук учените от ТУ - София, вадят най-силния си коз - мощен инструментариум от линейни алгоритми за синтез на робастни регулатори (нечувствителни регулатори към неточностите в модела, смущенията и сигналите), с които гарантират качеството на системата. Разбира се, когато неточността остане в предварително определените от тях граници. Заедно с това вкарват в задачата и възможно най-широкия диапазон от закъснение в получаването на данните, вариращ от 10 до 60 минути. Причината е, че той обхваща целия спектър от пациенти - от най-малките до най-възрастните, от най-слабите до най-пълните.
"След което разработеният алгоритъм на управление се проверява с модели на различни пациенти - с възможно най-високо тегло, с най-ниско, деца, възрастни и т. н. - посочи доц. Аспарух Марковски. - Важното е за всички тях да се постига добро управление на нивото на кръвната захар, включително при ядене, спорт и т. н."
"За целта търсим и кой е най-консервативният модел - такъв на най-трудния за поддържане пациент", допълни доц. Цоньо Славов.
Сега учените са на етап компютърни симулации, след като със софтуера на американската Агенция за контрол на храните и лекарствата (FDA) доказват, че българският регулатор е достатъчно добър за цялото многообразие от пациенти. Тоест моделът е тестван компютърно и вече е доказано, че отразява правилно реалната физика и особеностите на различни типове хора.
"Трябва да го валидираме в микроконтролер - във физическо устройство, с инсулинова помпа, вече сме установили контакти с швейцарска компания, която ще проведе клиничните изпитания", отбеляза доц. Цоньо Славов.
Устройството включва сензор с вградена миниатюрна игла, който се лепи на ръката, за да следи подкожно състоянието на кръвната захар, а помпата се монтира в коремната област. Мобилно приложение позволява да се визуализират и анализират данните в реално време. Самият сензор трябва да се сменя на две седмици.
Именно затова нашите учени са предприели стъпки алгоритъмът им, макар и много по-сложен и прецизен от съществуващите, да бъде вграден в системата за автоматично управление на помпата и да бъде изпитан в полеви условия. Според тях от този етап нататък това ще е техническа задача - въпрос на програмиране, верифициране и хардуерна симулация.
Но учените от Факултет "Автоматика" към ТУ - София, работят и по други проекти със сходна тематика. Под ръководството на специалисти от Университетска болница "Царица Йоанна" и Института по електроника към БАН те създадоха устройство на базата на флуоресцентна спектроскопия за бърза начална диагностика на различни видове кожен рак. При него не се обработват изображения, както повечето AI модели, а флуоресцентни и отражателни спектрограми, откриващи химични маркери при слабо осветление. По този начин събраните данни дават насоки на медиците дали са необходими по-задълбочени изследвания.
"Направихме система с модел - невронна мрежа, който прави класификация за дадена диагноза - обясни доц. Аспарух Марковски. - В момента се провеждат необходимите изследвания и тестове в Института по електроника и в МБАЛ "Царица Йоанна"."
Според медиците при малък брой пациенти са налице няколко вида рак и някои от тях могат да бъдат пропуснати при биопсия, а с устройството се засичат.
С напредването на този тип разработки учените от ТУ - София, стават част от новата вълна специалисти, подготвящи базата на медицината от ново поколение, когато АI модели ще правят бърз скрининг на населението за различни заболявания и ще могат да се вземат мерки навреме.
"Големият проблем при съвременните AI модели е, че често действат като черна кутия - дават резултат, но не е ясно защо - обяснява доц. Владимир Христов. - В медицината това е недопустимо. Лекарят трябва да знае какво точно е повлияло на решението."
Затова учените работят с т.нар. обясним изкуствен интелект - алгоритми, които не само класифицират изображенията, но и визуално показват кои области са били ключови за взетото решение. Това позволява на медиците да проверят дали алгоритъмът "гледа" реалния проблем, а не случайни шумове или артефакти. Друг важен фокус е оптимизацията на невронните мрежи. Вместо все по-големи и тежки модели екипът разработва методи за "олекотяване" на алгоритмите, така че те да останат точни, но да работят по-бързо и с по-малко ресурси - нещо критично за вграждане в реални медицински устройства.
Сходни технологии намират приложение и в индустрията - например при автоматизиран контрол на качеството в производството на оптични елементи, където и най-малкият дефект може да компрометира цял продукт. Вместо субективна визуална проверка системите използват цифров анализ и AI, съобразени с международните стандарти. Сходни методи екипът прилага и в на пръв поглед далечна област - наблюдението на Слънцето и т.нар. космическо време. Там проблемът отново е работа с изключително шумни, непълни и неравномерни данни.
"Работим върху хибридни модели, които комбинират дълбоки невронни мрежи със скрити маркови модели - обяснява доц. Христов. - Невронната мрежа разпознава сложните образи в данните, а марковият модел описва вероятностните преходи във времето." Конкретен пример са слънчевите радиобърстове от тип III - краткотрайни, но много интензивни радиоизлъчвания, които са индикатор за ускорени електрони и могат да окажат влияние върху комуникации, навигационни системи и сателити. Те са редки, силно вариабилни и често "потънали" в шум.
Затова учените създават и синтетични спектрограми - изкуствено генерирани данни, които възпроизвеждат реалната физика на процесите. Това позволява алгоритмите да се обучават по-надеждно и да не се "учат" само от ограничен и неравномерен реален архив.
"Подходът е универсален - подчертава Христов. - Става дума за моделиране на редки събития във времето при силна неопределеност - независимо дали говорим за медицина, индустрия, или космическо време."
С напредването на тези разработки учените от Факултет "Автоматика" към ТУ - София, се утвърждават като част от новото поколение специалисти, които подготвят технологичната основа на медицината и индустрията на бъдещето. Там, където изкуственият интелект няма да замества човека, а ще му помага да взема все по-бързи, по-точни и по-надеждни решения.
24chasa.bg
AI технология в ТУ - София, разкрива фейк изображения и видеа
С иновацията творците могат да вградят своеобразни "пръстови отпечатъци" и да защитят правата си
Още преди 35 години в Техническия университет учех компютърно зрение и невронни мрежи, казва зам. ректорът проф. Милена Лазарова, печелила със студентите си редица награди на глобални състезания, организирани от Microsoft и Intel
Срещаме се със зам.-ректора на Техническия университет - София, проф. Милена Лазарова в момент, когато около нея "жужи" цял рояк от ентусиазирани млади хора, жадни за синтезираните знания на един от най-добрите ни специалисти в сферата на изкуствения интелект и машинното обучение.
Причината не е само, че тя участва в над 20 изследователски проекта, съфинансирани от ЕС, и е ръководител на част от тях. Не само че е гласувано доверие да бъде рецензент на статии за изданията на Института на инженерите по електротехника и електроника (IEEE) - най-голямата професионална организация в света на учени и технолози, фокусирани върху напредналите технологии, и в Journal Neural Computing and Applications. Самата тя години наред е печелила награди за най-добра статия на едни от елитните международни научни конференции CompSysTech и Computer Science.
Младежите винаги са около нея, защото тя върви с ореола на топментор, с който те стигат до финала на различни световни състезания на компании като Intel и Microsoft. Според нея всичко се крие в подготовката, която е получила преди 35 години в любимия си ТУ - София. Още през 1990 г. нейният ментор и по-късно научен ръководител проф. Гочо Гочев преподавал компютърно зрение. Именно той пали искрата в нея и още тогава тя се впуска в тази иновативна област. Макар от днешна гледна точка това да звучи изключително странно, но през 1996 г. Милена Лазарова, създава първата си невронна мрежа и то по трудния начин - без готови темплейти, без изработени от някой друг програми, които трябва да бъдат "сглобени", без удобни езици като Python. Тя програмира всичко със C++.
"Тогава нямаше данни, нямаше публикации, нямаше възможност да четеш каквото поискаш в интернет - разказва тя. - Работеше се здраво, нямаше ги сегашните улеснения, но това е истината за изкуствен интелект в ТУ - София, тук AI се преподаваше още през 90-те години. Дори компютърното зрение фигурира като предмет в дипломата ми. Разбира се, тогава използвахме традиционния подход, който е много различен от съвременния, защото едва наскоро се направи пробив със суперкомпютрите, способни да обработват големи обеми от данни, с графичните процесори."
Независимо от трудностите в миналото благодарение на научния си ръководител Милена Лазарова започва да работи по докторантурата си, посветена на изкуствения интелект, и първата задача е анализът на данни от сателитни изображения.
"Опитвахме се да разпознаваме и класифицираме данните на земната повърхност", спомня си тя. След няколкомесечно обучение в Университета в Твенте, Нидерландия, тя се отдава на работата със студентите и в онези далечни времена първото им предизвикателство е да разработят система за откриване на възникващи пожари, събирайки данни от сателити. "В момента тази задача е решена, но тогава стоеше на дневен ред - спомня си тя. - Самите студенти ме потърсиха с молба да им стана ментор. Точно тогава се развиваха паралелните изчисления, проектът ни бе одобрен и стигнахме до световните финали, а от "Майкрософт" ни поканиха в централата си в района на Сиатъл."
Успехът е такъв, че на следващата година при проф. Милена Лазарова идва нова група амбициозни студенти, твърдо решени да покажат възможностите си на глобално ниво. Отново получават награда, а след това още и още.
Днес тя и екипът от научната група "Наука за данните и киберсигурност" в рамките на проекта BG-RRP-2.004-0005 "Подобряване на научноизследователския капацитет и качество за международна разпознаваемост и устойчивост на ТУ - София" са вдъхновени от ново голямо предизвикателство. А то буквално опустошава демократичните общества, защото е свързано с дезинформацията, фейк изображенията и видеа.
С помощта на AI те се генерират лавинообразно и се превръщат в заплаха както за публичните личности, с чиито образи може да бъде злоупотребено, така и за обикновените хора, изложени на риск от измами, изнудване и разпространение на фалшива информация.
"Новите методи, които се разработват, комбинират няколко типа анализ, за да различат истинските кадри от изкуствено генерираните или от манипулираните чрез софтуер - отбелязва проф. Милена Лазарова. - Но освен това генерирането на уникални "пръстови отпечатъци" за видеоданните позволява проследяване на първоизточника на манипулацията и блокиране на неоторизирано съдържание."
Как може да стане всичко това и идва ли краят на кражбите с изкуствен интелект?
"За да разберем дали дадено изображение или видео е фейк, генериран с AI, използваме друг по-усъвършенстван модел, за да разберем как е станало това - посочва проф. Лазарова. - В едното изследване проучваме как да направим хибридни модели, защото все още не е сигурно, че AI е в състояние да разкрие фейк изображението от истинското."
Да, има софтуер за проверка на различни форми на плагиатство, но там все още точността е сравнително ниска, тъй като на глобално ниво се изливат милиарди в тази технология и моделите стават все по-изобретателни. "Затова ние се опитваме да създаваме по-силни защити - допълва проф. Лазарова. - Същото е и при изображенията. Моделите генерират все по-добри изображения, тоест алгоритъмът, който ще ги разпознава, трябва да е още по-напреднал, но освен това трябва да го комбинираме с други подходи, за да можем да му се доверим."
Това обаче не е лесна задача. От една страна, изкуственият интелект изисква много данни, а обучението и анализът отнемат време. "Решението може да е в традиционни техники за откриване на подозрителни участъци от изображението, към които да се насочат машините", обяснява концепцията проф. Милена Лазарова. Затова тя и колегите се фокусират върху откриването на лица, защото неправомерното им използване нарушава не само права, но е и грубо навлизане в личното пространство. "На този етап се концентрираме върху тях, макар че технологията може да се приложи за всяка част от изображението, включително при манипулирани данни от видеоигри - посочва тя. - За целта създаваме уникален пръстов отпечатък, от който става ясно кой е авторът и кога
го е публикувал. Тоест, когато това изображение се добави към фейк информация или се открадне за някаква друга цел, то ще съдържа уникалния знак и авторът ще може да си потърси правата."
Идеята е тази иновация да ограничи лавинообразно нарастващите спекулации с кадри и видеа, нарушаващи не само авторски права, а и репутациите на хора, с чиито лица се злоупотребява. Но независимо от това технологията ще е с много по-широко приложение, тъй като ще може да се прилага за текстове, данни, чувствителна информация и др.
На въпрос какво провокира ентусиазма, който видимо се пренася към студентите и докторантите, проф. Лазарова казва, че безкрайно обича работата си и ежедневния контакт с младите. "Влизам на лекция и забравям всичко - усмихва се тя. - Само фактът, че ги има, че са толкова търсещи и питащи, ме кара да продължавам да се развивам и да подтиквам и тях. Те са това, което движи светът напред. Дори не мога да изразя пълноценно колко много се гордея с нашите студенти."
Според нея идват все по-способни млади хора и все повече от тях избират да останат като преподаватели и изследователи в ТУ - София. "Понякога ги гледам и си мисля, че някога и аз можех да избера да отида в просперираща частна компания, но днес толкова се радвам, че съдбата ми се завъртя именно по този начин - допълва тя. - Не бих сменила работата си тук с никоя друга. Щастлива съм, че имам такъв късмет и съм точно в тази академична среда сред толкова чудесни колеги и млади таланти."
24chasa.bg
Иновации на колела
Как Shell вдъхновява младите да мислят устойчиво, споделя Ваня Иванчева, изпълнителен директор на компанията
Shell Eco-marathon отбеляза 40 години през 2025 г. Как тази инициатива се вписва в дългосрочната стратегия на Shell?
Shell е компания, в основата на чиято дейност винаги са били иновациите. Имаме редица примери за това в световен мащаб. Чрез Shell Eco-marathon вдъхновяваме талантите на новото поколение да създават иновации в мобилността. Започнала далеч преди темата за устойчивостта да бъде на дневен ред, програмата предизвиква ученици и студенти да създадат автомобил, който да измине максимално разстояние с минимален разход на енергия. Инициативата изпреварва времето си – още преди десетилетия отборите създаваха автомобили, задвижвани с водород и електричество – източници, които все повече навлизат в ежедневието ни днес. Именно това е посоката, към която се стремим и в Shell – да ускоряваме прогреса чрез повече и по-чисти енергийни решения. Верни на този стремеж, в „Shell България“ подкрепяме български учебни заведения да се включат в състезанието и вече 18 години наши ученически и студентски отбори участват и оставят своята следа в него.
Какви са ползите за бизнеса от инвестиция в подобни инициативи?
Чрез тази програма насърчаваме интереса към така ценените от бизнеса STEM дисциплини, като ги правим по-достъпни и вдъхновяващи за младите хора. Но тя дава много повече – наред с чисто техническите умения, които участниците усъвършенстват, те развиват своето креативно мислене, иновативност и лидерство. Подкрепяме ги и чрез обучения по презентационни умения, работа с медии и привличане на спонсори. Shell Eco-marathon се превръща в реална тренировъчна площадка, където участниците решават комплексни проблеми и развиват ключови умения, търсени от всеки бизнес. Силните класирания на българските отбори, включително по две трети места в последните две състезания, са доказателство, че у нас има потенциал, който заслужава подкрепа.
Расте ли интересът към Shell Eco-marathon в страната?
Да, интересът нараства, защото Shell Eco-marathon дава на ученици и студенти възможност да приложат теорията в реален инженерен проект. Те виждат как наученото в класната стая задвижва автомобил, създаден от тях самите – това е безценен практически опит. Това поле за прилагане и обогатяване на знанията и уменията се цени и отчитаме нарастващ интерес от нови училища. През 2025 г. шест български отбора с общо 30 ученици и студенти взеха участие в европейското състезание. Още няколко средни училища заявиха интерес към следващото издание. Участието изисква значителни усилия – от техническата подготовка до намирането на спонсори, затова сме щастливи да видим все повече целеустремени преподаватели, ученици и студенти, които се припознават в тази кауза и се включват с голям ентусиазъм.
Има ли приложимост на опита в Shell Ecomarathon в реалния живот?
Имаме редица примери от Западна Европа на реализирани патенти след участието в програмата. В България тя също има достатъчно дълга история, за да видим резултати на практика. Един от първите участници от TУ – София, доц. Благой Бурдин – днес в ролята си на изследовател в БАН, е сред водещите фигури в развитието на водородната мобилност у нас. Неговият екип създаде първата водородна станция в страната и работи активно за внедряване на водородни технологии в индустрията. Също имаме успешeн пример от Русенския университет за патент на бордова система за управление на електромобили като продължение на участието на отбора в Shell Ecomarathon. С правилната подкрепа от страна на държавата и бизнеса подобни решения могат да се надградят и да станат част от реалната трансформация към устойчив транспорт и климатични решения.
Инж. Тодор Лазаров, ръководител на Blue-EV от ПГСГСТ „Н. Вапцаров“ – Чепеларе
В Чепеларе създавате електрически прототип, който втора поредна година се класира в топ 3 на Shell Eco-marathon. Какви са плановете ви за развитие оттук нататък?
След успешното ни представяне в категория „Прототип с електрическа батерия“ вече разработваме втори проект – електромобил от градски тип. С него скоро ще бъдем първото училище в България с два активни отбора в различни категории. Стремим се и в двете направления да сме сред водещите три отбора в света, както и да се класираме за глобалното състезание – защото вярваме, че дори от малък град като Чепеларе можем да постигнем големи резултати.
Доц. Пламен Пунов, ръководител на TUS Team от ТУ – София
Вие се състезавате в една от най-трудните категории – градски автомобили с водородна горивна клетка. Това ли е според вас бъдещето на транспорта в свят с нулеви емисии?
Ролята на водорода е ключова за постигане на въглеродно неутрална икономика през следващите десетилетия и за съхранение на зелена енергия. Когато производството на зелен водород е достатъчно голямо и цената е приемлива за потребителите, той ще може да се използва широко и за задвижване на автомобили с водородни горивни клетки. Това успоредно с електрическите автомобили, ще доведе до въглеродно неутрален транспорт. Именно с това наше вярване разработваме градския си водороден автомобил, с който две поредни години се класирахме на трето място в Shell Eco-marathon Европа.
manager.bg
В ТУ – София, с компютърно зрение откриват тумори, прогнозират наводнения
Алгоритмите ще са много полезни за лекарите, работят 24/7, казва един от топавторитетите в AI - проф. Петя Георгиева от Университета в Авейро и ръководител на научна група "Автоматизирани системи с изкуствен интелект" в Техническия университет в София
Всичко, което постигнах, е на базата на това, което получих в това учебно заведение, образованието ми бе на световно ниво, никога няма да успея да върна това, което получих, смята тя
Когато учен с международно признание в сферата на изкуствения интелект започне сътрудничество с български колеги от Технически университет - София, тогава ефектът не може да бъде друг освен "експлозия" от полезни решения в медицината, като например подпомагането на медиците в диагностиката на различни заболявания или роботиката, компютърното зрение, прогнозиране на наводнения и др.
Проф. д.т.н. Петя Георгиева е сред безспорните авторитети в областта на интелигентните системи и AI и от години работи в Университета в Авейро, Португалия. Освен това тя е била гост-лектор в Carnegie Mellon University (CMU) в Силициевата долина, в кампуса на CMU в Питсбърг и в редица други американски университети, както и в Университета в Ланкастър във Великобритания.
Проф. Георгиева е член на управителния съвет на Международния съюз по невронни мрежи (International Neural Network Society), редактор в две от най престижните списания (ранк Q1) в областта на невронните мрежи и машинното обучение - Neural Networks и Pattern Recognition на издателство Elsevier.
Самата тя никога не е губила контакт с колегите си от Техническия университет - София (ТУ - София), но неотдавна сътрудничеството им минава на ново ниво. Тогава учебното заведение заедно с още няколко университета у нас са обявени за изследователски с финансиране по линия на Националния план за възстановяване и устойчивост.
"Така се разшири сътрудничеството между ТУ - София, и Университета в Авейро", разказа пред "24 часа" проф. Петя Георгиева.
Тя също е възпитаник на Техническия университет, което помага, за да стартира важна изследователска тема - компютърно зрение с висока степен на достоверност при обработка на медицински изображения.
Екипът работи по алгоритми на AI, с които се определя в кои от заснетите от ядрено-магнитния резонанс части на мозъка се забелязват тумори или ранни сигнали за развитието им.
"Искахме да разработим алгоритъм, който да убеди медиците, че дава правилни отговори, че не си измисля и че действително е извлякъл важни характеристики", обясни проф. Георгиева. Затова тя, заедно с докторант Айкут Исмаилов, доц. Владимир Христов и Ина Желева, която в момента прави магистратура във Виена, формулират задачата така, че алгоритъмът да обясни на базата на какви аргументи е взел дадено решение и да посочи на коя част от изображението
Благодарение на туморни маркери, както и с помощта на лекари екипът успява да обучи AI модел да дава правилни отговори с висока точност и обяснимост. По този начин независимо дали един лекар е изморен в края на деня, или зрението му е отслабнало след много часове взиране в рентгенови снимки, или все още има малък опит, технологията ще бъде безценен съветник и ориентир.
"Опитваме се системата да работи с нискобюджетен хардуер, с лаптопи, в момента за целите на компютърното зрение са необходими скъпи компютри и суперкомпютри - обясни пред "24 часа" Владимир Христов от Факултет "Автоматика". - Примерно сега с докторант от екипа се опитваме да създадем система, каквато не съществува в световен мащаб - снемането на 3D изображение за инспектиране на микрооптични детайли в специфични условия. Другото направление, в което работим, са индустриалните роботи, на които да придадем интелигентни функции. Отново се стремим да са на ниска стойност, но и да не загубим качеството - целта е едновременно да олекотим AI моделите и да запазим висока точност на разпознаване на изображенията."
Друг успешен проект е свързан с видеокамери за наблюдение, произвеждани от компанията "Бош", с която ТУ - София, има дългогодишно сътрудничество.
"Разработихме метод за бързо откриване на дефекти в сензора за изображения - обясни Петя Георгиева. - Това е най-важната част от видеокамерата, ако сензорът не работи добре, ако в него има дефект, камерата трябва да се изхвърли, клиентите са недоволни, започват рекламации, губят се средства и т.н."
Затова екипът от ТУ - София, под нейно ръководство създава алгоритъм за компютърно зрение, като целта е с него да се "сканира" сензорът за евентуални дефекти. В резултат на много експерименти с реални данни, взети от фирмата, създават прецизно детектиране. Фирмата "Бош" веднага прилага алгоритъма в процеса на производство на видеокамери.
"Винаги сме търсили решения на конкретни проблеми, от които има нужда индустрията", усмихва се Петя Георгиева. Според нея сътрудничеството между университета и индустрията е от полза за всички.
"Обикновено ни търсят компаниите, като предлагат стаж за дипломанти и тема за дипломна работа - обяснява механизма Петя Георгиева. - По-проспериращите фирми осигуряват малка стипендия, с което привличат интереса на повече студенти и така можем да подберем най добрите дипломанти. Ако компанията е доволна от резултата, има голям шанс да назначи младия инженер на работа."
Друга област, в която работят учените, са мрежите от пето и шесто поколение. Иновативната им разработка е в помощ на компании като Altice labs, фокусирана върху оптичните комуникации.
"При тях проблемите са свързани с подобряване на качеството на декодиране на символи - обясни Петя Георгиева. - Примерно, за да стигне моят глас от точка А до точка Б, има много преобразувания на сигнала от гласов в електрически, оптичен и обратно. В този процес обаче се появяват много шумове, различни дефекти, които се дължат на оптичния комуникационен канал. Ние обучихме алгоритъм за подобряване на качеството на декодиране на символите."
Разработката се оказва изключително успешна, така че в рамките на проекта BG-RRP-2.004-0005, финансиран по линия на Националния план за възстановяване и устойчивост, научната група "Автоматизирани системи с изкуствен интелект" от ТУ - София, водена от проф. Георгиева, направи редица научни публикации в авторитетни списания от ранк Q1.
"Altice labs вече предлагат иновацията като услуга на своите по-платежоспособни клиенти", отбеляза Петя Георгиева.
Според нея днес мненията за изкуствения интелект са доста разнопосочни - от "осанна" до "разпни го", но има една област на приложение, където за тази технология няма отрицателни мнения и това е медицината.
"Лекарите бяха по-резервирани преди години, но сега AI моделите, разработени с помощта на най-добрите специалисти във всяка област на медицината, са доста ефективни - посочва проф. Георгиева. - Тези алгоритми могат бързо и точно да отсеят притеснителни изображения и да фокусират вниманието на медиците да проверят по-щателно дадено предположение."
Самите модели се обучават и подобряват благодарение на факта, че се натрупват все повече данни. И най-вече на Европейския съюз, който е най-силният защитник на идеята за отворена наука и споделянето на резултати с цел по-бърз напредък.
"За разлика от Европа в САЩ повечето изследвания, свързани с AI, се провеждат от частни компании, които търсят предимно печалба, докато в ЕС базите данни стават все по-достъпни за учените", допълва тя.
Именно с такива публични медицински данни екипът на Петя Георгиева, колегите от ТУ - София, и учени от други университети и лекари тренират AI алгоритми, за да разпознават патологични казуси сред милиони изображения.
Тази технология след това се превръща във верен съветник на всеки лекар, който иска да прави бърз и надежден скрининг за различни заболявания и да поставя точни диагнози на пациентите си.
В рамките на договора, който продължава вече 2 години и половина и ще приключи в средата на 2026 г., екипът работи интензивно по различни проекти. Сред тях е и AI моделът за прогнозиране на наводнения на базата на метеорологични данни за количествата вода, които се стичат към устията, предложен от екип на проф. Петя Георгиева и доц. Цоньо Славов от Факултет "Автоматика" в ТУ - София.
"Данните са събрани от реки в Португалия и с тях е обучен алгоритъм, който да предупреди за евентуални наводнения и да се вземат мерки срещу бедствието", обяснява Петя Георгиева.
Как се постигат всички тези резултати?
"С много труд, упоритост, разчитаме на достиженията на науката преди нас и разбира се, на нашите талантливи студенти - разказва Петя Георгиева. - Тези модели са сложни, обучението им е дълго, необходимо е настройване и много пъти резултатите са обезсърчаващи."
Въпреки това с помощта на европейско и национално финансиране, със стипендии, осигурени от бизнеса, екипът се опитва да задържи най-добрите студенти. С подобни партньорства между университета и индустрията се осигурява необходимата мотивация талантите да не заминат да учат в чужбина.
"Всъщност това е единственият начин една страна да развива икономическия си потенциал и да расте", отбелязва замислена Петя Георгиева.
Самата тя твърди, че никога няма да забрави откъде е тръгнала: "Всичко, което постигнах, е на базата на това, което научих в ТУ - София (тогава се наричаше Висш машинноелектротехнически институт - ВМЕИ), образованието ни беше на световно ниво.
Всички мои колеги, които по една или друга причина напуснаха България, се справиха много успешно и това се дължи най-вече на подготовката в ТУ -София.
Много бих искала сътрудничеството ни да продължи и след приключването на този проект. Работя с огромно удоволствие със студенти от ТУ - София, те са моят опит да се отблагодаря на университета, който ми е дал много повече, отколкото някога ще успея да върна.
Работата със студенти е най-важната мисия в професията ми. Да пробудя интереса им, да видя как започват да стават все по- креативни, давайки все по оригинални идеи и накрая да стават по-добри от мен, това е голямо вдъхновение."
Признава, че е изключително щастлива, давайки своя принос за тяхното формиране като инженери.
"Получавала съм картички от студенти, които ме разплакват, особено когато ми пишат, че съм учителят с главна буква в живота им - усмихва се проф. Петя Георгиева. - Наскоро ТУ - София, отбеляза 80-годишния си юбилей, желая на всички колеги и студенти здраве, успех и научен просперитет."
От тази гледна точка може да изглежда невероятно, но благодарение на натрупания капацитет и съвместни усилия днес българският университет сякаш е включил на светлинна скорост в областта на изкуствения интелект и е въпрос на време да стигне най-добрите в тази област.
24chasa.bg