Математики из Северо-Кавказского федерального университета (СКФУ), получившего грант в рамках федеральной программы «Приоритет 2030», разработали уникальное устройство для фильтрации визуальной информации. Скорость обработки изображений в 1,3-6,9 раза выше, чем у других аналогичных систем.
Как отмечает ректор СКФУ Дмитрий Беспалов, цифровые технологии и искусственный интеллект стали одним из стратегических направлений развития университета в рамках федеральной программы «Приоритет 2030».
Цифровая обработка изображений становится все более популярной: она используется в системах спутникового и видеонаблюдения, распознавании лиц, геолокации, контроле качества на производстве, в медицине и других областях.
«Существует огромный спрос на обработку визуальной информации в реальном времени. Для этого необходимо обеспечить высокую скорость анализа поступающих данных. Нагрузка на цифровые фильтры постоянно растет по мере увеличения разрешения принимающих сигнал устройств и усложнения решаемых ими задач. Устройства должны выполнять все более сложные вычислительные операции, требующие дополнительного времени. Ученые СКФУ смогли увеличить скорость работы таких систем обработки изображений и разработали уникальное устройство для цифровой фильтрации сигналов », — сказал ректор СКФУ.
По словам Павла Ляхова, заведующего кафедрой математического моделирования университета и кафедры модульных вычислений и искусственного интеллекта Северо-Кавказского центра математических исследований, основная вычислительная нагрузка при фильтрации — это многократное выполнение операции умножения.
«Один из подходов к увеличению скорости цифрового фильтра — уменьшить количество этих операций. Для этого мы использовали метод фильтрации винограда. Кроме того, мы применили методы модульной арифметики (система остаточных классов). Последние позволяют выполнять параллельные вычисления, что также увеличивает скорость обработки изображений. Эти методы ранее не использовались вместе. Мы первыми математически описали оптимизированные таким образом алгоритмы фильтрации и создали специальное устройство », — подчеркнул ученый.
Исследования показали, что цифровой фильтр с новой улучшенной архитектурой не имеет аналогов в России и за рубежом и имеет ряд важных особенностей. Новая архитектура фильтра увеличивает скорость обработки сигнала в 1,33–6,90 раза и производительность в 1,31–4,12 раза (в зависимости от архитектуры, с которой она сравнивается, и заданных технических параметров).
Новое устройство целесообразно использовать там, где важна, прежде всего, скорость обработки данных, в системах, работающих в режиме реального времени, считают ученые. В частности, разработанные архитектуры могут использоваться в сложных интеллектуальных системах цифрового анализа сигналов для повышения производительности, производительности и снижения затрат на оборудование.
