Завершилась літня школа «AI for Defence: Drones, Security, and Disinformation» 2024

Раді повідомити про успішне завершення літньої школи 2024 «AI for Defence: Drones, Security, and Disinformation»

Наша Кафедра математичного моделювання та аналізу даних проводить літні школи з аналізу даних та штучного інтелекту вже три роки поспіль, і цьогорічна літня школа – це синергія потужних університетів та установ для досягнення спільної мети – перемоги! Школа проходила 24-29 червня 2024 та об’єднала близько 600 учасників з більш ніж 30 освітніх та наукових установ і організацій! Програма школи була розділена на три глобальні напрямки – це:

1️⃣ Апаратне забезпечення дронів

2️⃣ ШІ та програмне забезпечення дронів

3️⃣ Боротьба з дезінформацією.

Перші 4 дні відбувалися лекції від найкращих фахівців установ організаторів, приватних фірм та громадських організацій, експертів у своїй справі, серед них і наші випускники:

  • Микола Лавренюк – фахівець у роботі з супутниковими даними, ML Engineer, випускник ННФТІ, поділився важливими кейсами підрахунку глибини на зображеннях, що може бути застосоване в майже будь-якій галузі, зокрема і розпізнаванні об’єктів з дронів.
  • Леонід Шуміло – Аспірант Університету штату Меріленд (США), випускник ННФТІ, розповів про край важливу задачу, якою займається наша кафедра в межах проєкту “High-Impact Hot Spots of Land Cover Land Use Change: Ukraine and Neighboring Countries” спільно зі Світовим Банком – моніторинг вирв та кратерів від воєнних дій на сільськогосподарських територіях за супутниковими даними з використанням штучного інтелекту. Софія розглянула задачу моніторингу пошкоджень від війни в лісах.
  • Софія Дрозд – фахівець у роботі з супутниковими даними, магістр кафедри ММАД, розглянула задачу моніторингу пошкоджень від війни в лісах з використання ШІ за супутниковими даними, яка теж вирішується в межах проєкту Horizon Europe “Satellites for Wilderness Inspection and Forest Threat Tracking” – SWIFTT.
  • Андрій Асєко-Нкілі – R&D розробник навігаційних систем, магістр кафедри ММАД, розповів про картографуванні та 3D-mapping та деталі при навігації з дронів.

На лекціях за іншими напрямками учасники дізналися, як збирати та працювати з дронами, як інтегрувати штучний інтелект у роботу дрона для ефективного виконання бойових завдань. Окремий трек навчання — використання ШІ для моніторингу фейків і російських ІПСО.

Два останні дні були присвячені Хакатону, де студенти могли випробувати свої сили вирішуючи завдання, які наближають нас до перемоги! В межах хакатону команда bplAI студентів нашої кафедри зайняли призове 2 місце за напрямком Software! Склад команди: Хмелевський Святослав (випускник магістратури 2024, група ФІ-21мн), Зіневич Валентин та Беркута Володимир (2 курс бакалаврату, група ФІ-21), Бекешева Анастасія (3 курс бакалаврату, група ФІ-12) та Новіков Тимур. Щиро вітаємо команду та вдячні всім, хто долучився!

Літня школа організована КПІ ім. Ігоря Сікорського спільно Мінцифрою, Львівська політехніка, ХНУРЕ у співпраці з Кіберполіція, OSINT-агенцією Molfar і компаніями Osavul та IT-Enterprise.

Наказ на проведення школи (НОД/478/24 від 25.06.24) можна знайти за посиланням.

На зображенні може бути: карта та текст

На зображенні може бути: 5 людей та текст «Т Summer AlSummerSchool с ool MykolaLa solaLavreniuk Sofiia Drozd SerhiiProtserika tserko ScrhiiP Anastasiia Kindzerska mykhailo mykhailo МОНОКУЛЯРНА ОЦИНКА Оцинка глибини за одним зображенням створс килька проблем: ГлИБИНИ Складно точно визначити в.дстан при поганому осв.тленн.. Неоднозначнисть: е зображення не мистять явних пίдказок глибини. сценах 3 под.бними текстурами або Обмежена .нформация: Одне зображення пропонуе обмежени дан. для оЦинки глибини y поривнянн. стерео або мультивзуальними даними. Неоднозначнисть масштабу: Визначення абсолютного масштабу сцени складною проблемою. одного зображення ε https:/wwiesesesies mecrocula-dapliesisito/s1»

Можливо, це зображення (1 особа, карта та текст «Summer School Leanid Shumilo Sofiia Drozd mykhailo mykhailo Vitalii Demediuk MMDA 室 Vitalii VitaliiDemediuk ediuk n6-31 KpuBoxa... n6-3 -31 KpuBoxaTe bKo M... Satellite image pre- processing Methodology cupr Zacoraterhia UNIV SNIVERSITY OF 18 18 MARYLANND Labels Manual delineation of craters (~20k) arwerd Segmentation -U-Net segmentation model same architecture for detecting tree crowns, Brandt et al. (2020) -Convolution, downsampling, activation, batch normalization uskndders 500 ¥,000m wdtEspiet.ihgeny2022-07 2022-07-02 talthowghnasAliniet 100 8»)

 

На зображенні може бути: 4 людини та текст