Грант Качалка
25 July 2025
Владимир Устенко created group «Грант Качалка» with members Владимир Устенко, Yaroslav Pikalyov and Богдан Павленко
В
11:14
Владимир Устенко
SmartRep: ИИ-контроль техники упражнений в спортзале на смартфоне (Предполагаемое название гранта:)
Описание идеи гранта:
Проект SmartRep направлен на разработку мобильного приложения с использованием технологий компьютерного зрения и нейросетей для анализа техники выполнения упражнений в реальном времени. Приложение будет работать автономно на смартфоне — без подключения к внешним датчикам или облачным сервисам — и предназначено для использования в спортзале.
Основная идея: пользователь устанавливает смартфон напротив тренажёра (фронтально или сбоку), камера фиксирует выполнение упражнения, а ИИ-модель, запущенная локально, анализирует ключевые точки тела и оценивает правильность техники. В случае ошибок в движении приложение мгновенно подаёт сигналы (вибрация, звук, сообщение на экране) с комментариями: например, «Спина округляется» или «Слишком низкий присед».
Проект имеет следующие особенности:
* Локальная работа на телефоне: используются оптимизированные, легковесные нейросети, способные работать без подключения к интернету;
* Контроль амплитуды и стабильности: система анализирует траекторию суставов, оценивает включение целевых мышц, стабильность осанки и плавность движения;
* Обратная связь в реальном времени: минимизирует риск травм и помогает улучшить технику;
* Обучение модели на размеченных данных: сравнение правильных и ошибочных техник, а также идентификация компенсаторных движений;
* Масштабируемость: возможность добавления новых упражнений, персонализации тренировок и использования в домашних условиях.
Ценность проекта:
* Технологическая новизна: real-time анализ CV без внешнего оборудования.
* Социальная значимость: доступность ИИ-наставника без необходимости трат на персонального тренера.
* Повышение безопасности тренировок.
* Потенциал коммерциализации и масштабирования в международном сегменте фитнеса и digital-health..
В
11:50
Владимир Устенко
image_2025-07-25_11-50-52.png
Not included, change data exporting settings to download.
294.7 KB
В
12:07
Владимир Устенко
image_2025-07-25_12-07-48.png
Not included, change data exporting settings to download.
188.6 KB
В
13:43
Владимир Устенко
fitness.docx
Not included, change data exporting settings to download.
8.6 KB
Исходник Ярослава
26 July 2025
Б
10:01
Богдан Павленко
Т
Технологии | Нейросети | Боты 26.07.2025 09:03:18
Video file
Not included, change data exporting settings to download.
00:35, 14.0 MB
🎮 Парень навайбкодил файтинг, где вместо геймпада — его тело.
Вместо обычный игры на геймпаде тут нужно махать руками перед камерой, которая отслеживает движения. Так персонаж повторяет все движения игрока 😮
Практически всё сделали нейросети:
— Claude Opus спроектировал технологию;
— Claude Sonnet написал код;
— GitHub Copilot помог собрать готовую программу.
Пока работает только в Tekken, в котором за каждую конечность отвечает отдельная кнопка.
• Источник
@aiaiai
18 September 2025
В
22:32
Владимир Устенко
Сравнительная таблица трех видов грантов. 119 самый оптимальный
22:33
Тема: ИИ-контроль техники упражнений в спортзале
Краткое описание проекта: Проект направлен на разработку и исследование методов компьютерного зрения и нейросетевых алгоритмов для автоматизированного анализа техники выполнения силовых и функциональных упражнений. Главная цель — создание оптимизированной модели ИИ, способной в реальном времени анализировать видеопоток и выявлять ошибки техники движений. Особое внимание уделяется алгоритмической эффективности: разработанные методы должны работать корректно даже на устройствах с ограниченными вычислительными ресурсами (например, смартфонах), без использования внешних сенсоров или облачных сервисов.
Ожидаемые результаты от реализации проекта:
1) Научная новизна: новые методы анализа позы и траекторий движений в реальном времени, адаптированные под низкую вычислительную сложность.
2) Повышение безопасности тренировок: своевременное выявление ошибок техники и контроль биомеханической стабильности.
3)Социальная значимость: возможность использования интеллектуальных методов контроля без затрат на оборудование и тренеров.
4) Контроль биомеханических параметров: отслеживание амплитуды движений, траектории суставов, вовлечения целевых мышц и осанки.
5) Валидация и обучение: формирование датасетов с правильными и ошибочными техниками, включая компенсаторные движения, для обучения и тестирования модели.
YP
22:35
Yaroslav Pikalyov
In reply to this message
120 оптимальный, тише едешь, дальше будешь
🔥
В
В
22:40
Владимир Устенко
120.pdf
Not included, change data exporting settings to download.
552.8 KB
120.pdf – «Малые научные группы»
YP
22:41
Yaroslav Pikalyov
Animation
Not included, change data exporting settings to download.
220.2 KB
В
22:41
Владимир Устенко
Sticker
Not included, change data exporting settings to download.
😨, 10.2 KB
YP
22:42
Yaroslav Pikalyov
Sticker
Not included, change data exporting settings to download.
🙄, 19.2 KB
20 October 2025
В
16:15
Владимир Устенко
16:15
@ya_pikalyov
16:15
@holyBogdan
16:18
37
16:18
6
16:18
6
В
16:36
Владимир Устенко
16:36
16:47
Photo
1128×149
21 October 2025
Владимир Устенко invited Максим Близно
YP
10:32
Yaroslav Pikalyov
10:33
1,2 или 3
Anonymous poll
- 1
- 2 1 vote, chosen vote
- 3 3 votes
4 votes
В
10:34
Владимир Устенко
Даже чат бот за 3 вариант
YP
11:31
Yaroslav Pikalyov
In reply to this message
https://navigator.sk.ru/orn/1125924
В
11:50
Владимир Устенко
https://docs.google.com/document/d/1w2ryNwSpPc_6_H6vMxsKF9oTdwE6rcOEc36ZMesZ25E/edit?usp=sharing
YP
11:59
Yaroslav Pikalyov
https://docs.google.com/document/d/12rsE3o6EXnAmRNH_AZUOQ5qelLmFHhpD-RylEW2G6UQ/edit?usp=sharing
В
13:34
Владимир Устенко
13:34
Трицепс
13:35
Бицепс
Б
13:36
Богдан Павленко
группа мышц спина, немного трицепс
В
13:36
Владимир Устенко
Спина (гиперэкстензия)
Б
13:38
Богдан Павленко
или спина вот:
YP
13:56
Yaroslav Pikalyov
Для решения обозначенных научных и технических проблем в проекте SmartRep предусмотрен комплексный подход, сочетающий методы компьютерного зрения, адаптивного машинного обучения и биомеханического моделирования. Индивидуальные различия пользователей по пропорциям тела и подвижности суставов планируется компенсировать за счёт калибровки антропометрических параметров в начальной фазе работы приложения, позволяющей автоматически масштабировать эталонные углы и амплитуды движений. Неоднозначность визуальных данных и влияние ракурса устраняются с помощью обучения нейросетевых моделей на синтетических данных, сгенерированных под различными углами обзора и условиями освещения, а также применения моделей позового детектирования с механизмом пространственного сглаживания ключевых точек. Проблема нехватки размеченных примеров решается за счёт полусупервизорного обучения, дополнения данных (data augmentation) и использования смежных наборов (Human3.6M, COCO-Pose и др.). Формализация понятия «правильности техники» достигается объединением статистических признаков с нечёткой логикой, где экспертные правила тренеров переводятся в математическую форму через интервалы допустимых углов и скоростей движения. Персонализация анализа обеспечивается внедрением механизма самообучения модели на данных конкретного пользователя и учётом его возраста, пола и уровня подготовки. Для работы на мобильных устройствах предусмотрена разработка облегченной модели с квантизацией и оптимизацией inference.
13:56
In reply to this message
Персонализация анализа обеспечивается внедрением механизма самообучения модели на данных конкретного пользователя и учётом его возраста, пола и уровня подготовки.
Это под вопросом
Б
14:18
Богдан Павленко
YP
14:49
Yaroslav Pikalyov
Научной и методологической основой проекта SmartRep является развитие идей, реализованных в работах Д.Г. Арсеньева, М.А. Шалуховой и А.Е. Мисника, посвящённых интеллектуальным системам поддержки принятия решений в спорте и реабилитации. В указанных исследованиях (ИММВ-2024; Вестн. СамГТУ, 2024; Musculus.app) разработана архитектура СППР, включающая модули компьютерного зрения, цифрового двойника спортсмена, онтологической базы знаний и нейро-нечёткой логики для персонализации тренировочного процесса и прогнозирования риска травм. Проект SmartRep развивает данный подход, адаптируя его к условиям массового фитнеса и работе на мобильных устройствах: система использует лёгкие модели компьютерного зрения для анализа техники упражнений, формализует тренерские критерии через нечёткие правила и реализует индивидуализацию рекомендаций с учётом пола, возраста и уровня подготовки пользователя.
14:49
14:49
intellektualnaya_sistema_podderzhki_prinyatiya_resheniy_dlya_upravleniya.pdf
Not included, change data exporting settings to download.
1.1 MB
В
14:50
Владимир Устенко
https://docs.google.com/document/d/1w2ryNwSpPc_6_H6vMxsKF9oTdwE6rcOEc36ZMesZ25E/edit?usp=sharing
Написал ограничения в самом низу
YP
14:53
Yaroslav Pikalyov
Шалухова.pptx
Not included, change data exporting settings to download.
1.7 MB
Б
15:04
Богдан Павленко
https://openreview.net/pdf/061d45c5db0c11ad5dd49cd9a1afa6482d4a9aed.pdf?utm_source=chatgpt.com
Богдан Павленко pinned this message
Б
15:10
Богдан Павленко
s10462-024-11060-2.pdf
Not included, change data exporting settings to download.
3.4 MB
Большой обзор по теме
Богдан Павленко pinned this message
В
15:45
Владимир Устенко
https://docs.google.com/document/d/1w2ryNwSpPc_6_H6vMxsKF9oTdwE6rcOEc36ZMesZ25E/edit?tab=t.0
YP
17:09
Yaroslav Pikalyov
1. Разработка интеллектуальной системы анализа техники выполнения физических упражнений для улучшения и поддержания физической формы на основе технологий компьютерного зрения.
2. Разработка программного комплекса SmartRep для автоматизированного контроля правильности выполнения физических упражнений с использованием технологий искусственного интеллекта.
3. Разработка системы компьютерного зрения для оценки корректности выполнения упражнений с отягощениями и на тренажёрах, направленных на поддержание физической формы.
4. Разработка интеллектуальной системы визуального анализа движений человека при выполнении физических упражнений в фитнес-зале.
5. Разработка нейро-нечёткой системы анализа и контроля техники выполнения упражнений для повышения эффективности тренировок и предотвращения травм.
17:10
Название темы
Anonymous poll
- 1 1 vote, chosen vote
- 2 1 vote, chosen vote
- 3 1 vote
- 4 1 vote
- 5 1 vote
3 votes
17:12
In reply to this message
Ну или свой вариант предложите
17:19
https://chatgpt.com/share/68f79679-e8a4-8009-9842-191b431a4ca9
17:22
22 October 2025
YP
03:18
Yaroslav Pikalyov
Современные подходы к контролю техники выполнения физических упражнений в фитнес-центрах и спортивных залах в значительной степени зависят от квалификации тренера и субъективной визуальной оценки. При этом качество выполнения движений напрямую влияет на эффективность тренировочного процесса и уровень травматизма. Отсутствие доступных и объективных инструментов анализа движений вне профессиональных лабораторных условий делает невозможным системный контроль техники для широкого круга пользователей, занимающихся самостоятельно или с минимальным контролем тренера.
Цель проекта заключается в разработке интеллектуальной системы анализа и контроля техники выполнения упражнений с использованием технологий компьютерного зрения и искусственного интеллекта, реализованной в виде мобильного приложения. Система обеспечивает автоматическую оценку правильности выполнения базовых упражнений на тренажёрах и со свободными весами с помощью видеозаписи, получаемой с камеры смартфона, без необходимости использования дополнительных сенсоров и специализированного оборудования.
Проект решает актуальную научно-техническую задачу — повышение точности и объективности оценки движений человека в неконтролируемых условиях съёмки (вариации углов, освещения, масштаба и позы) при минимальных вычислительных ресурсах (edge-устройства). В основе системы лежит модуль компьютерного зрения, выделяющий ключевые точки скелета человека на видео, и аналитический модуль, который на основе геометрических взаимосвязей между суставами вычисляет углы и динамические параметры движения.
Дополнительно в системе применяется нейро-нечёткий модуль принятия решений, формирующий экспертные правила интерпретации данных: система не только фиксирует отклонения в траектории, но и классифицирует типичные ошибки техники, формируя рекомендации по их исправлению. Такой подход позволяет объединить преимущества статистического обучения и знаний, формализованных в виде лингвистических правил.
Научная новизна проекта заключается в разработке метода анализа биомеханических паттернов упражнений на основе визуальных данных и нечеткой логики, обеспечивающего интерпретируемость и адаптивность модели к индивидуальным особенностям пользователя, а также работающий в режиме реального времени на мобильных устройствах. В отличие от существующих коммерческих решений, основанных на жёстких шаблонах поз, система SmartRep способна учитывать вариативность техники, зависимость угловых характеристик от антропометрических данных и плавно адаптировать критерии оценки под конкретного пользователя.
Научная занчимость заключается в:
- повышении объективности и точности оценки техники движений;
- расширении научных представлений о применении методов ИИ в спортивной биомеханике;
- формировании базы знаний и алгоритмических решений, применимые в других областях (реабилитация, эргономика, медицина труда).
03:18
In reply to this message
#annotation_project_old
YP
03:34
Yaroslav Pikalyov
@u_Vova @holyBogdan нужны сканы РИДов
YP
03:49
Yaroslav Pikalyov
У Натальи Николаевны узнать нужно гос регистр номера и года проведения:
1) Разработка научно-теоретических основ создания роботизированных компьютерно-аппаратно-механических комплексов, способных к восприятию и переработке звуковой, сетевой, визуальной и речевой информации;
2. Разработка методов распознавания слитно произнесённых фраз на основе пофонемного анализа речи
03:54
Вроде такого, ток ещё годы нужны начала и конца «Исследование и разработка методов семантического анализа и интерпретации потоков данных интеллектктуальнымисистемами», № госрегистрации 0118D000003, УтУтверждена приказом Министерства образования и науки ДНР № 1272от 27.11.2017
YP
09:11
Yaroslav Pikalyov
@u_Vova @holyBogdan сколько статей и тезисов тоже напишите
09:11
Угарнул с Владимира, в графе соответствие кадрового состава написал "Соответствуют" 😭
YP
09:16
Yaroslav Pikalyov
YP
Yaroslav Pikalyov 22.10.2025 08:54:37
Редактирование форм заявки (1).pdf
Not included, change data exporting settings to download.
895.3 KB
YP
09:16
Yaroslav Pikalyov
@u_Vova можете, если хотите редактировать в форме там...
Я если что засейвил
09:16
In reply to this message
Вот
09:20
Из списка необходимого оборудования вычеркните доп станцию машинного обучения, я забыл что здесь бюджет ограничен
Б
10:03
Богдан Павленко
In reply to this message
Года проведения этих тем? Или чем являются эти 2 пункта?
YP
10:08
Yaroslav Pikalyov
In reply to this message
Что тут непонятного
10:08
10:09
И год начала и конца каждой
В
10:35
Владимир Устенко
In reply to this message
2024692389.eod.pdf
Not included, change data exporting settings to download.
854.0 KB
10:37
In reply to this message
5 тезисов 2 статьи
Б
10:40
Богдан Павленко
In reply to this message
3 статьи, 3 тезисов
Валерия joined group by link from Group
Владимир Устенко converted this group to a supergroup
Грант Качалка converted a basic group to this supergroup «Грант Качалка»
Валерия removed Валерия
Владимир Устенко removed Валерия
В
15:26
Владимир Устенко
Методы и подходы для пункта 4.6
YP
15:34
Yaroslav Pikalyov
Научный коллектив проекта располагает подтверждённым заделом в области искусственного интеллекта, машинного обучения и компьютерного зрения, сформированным в рамках выполнения фундаментальной НИР ФГБНУ «ИПИИ» (код FREN-2024-0002, № госрегистрации 124061400003-5) «Извлечение семантической информации из изображений для автономных систем навигации беспилотных летательных аппаратов» (2024 – 2026 гг.).
В ходе исследований разработаны:
– методика формирования сбалансированных аннотированных наборов данных для задач распознавания объектов и построения семантических графов сцен;
– архитектуры нейронных сетей для обнаружения объектов в реальном времени и перекрёстной геолокализации по данным БПЛА и спутников;
– инструментарий для автоматизированного аннотирования данных и интерпретации мультимодальных потоков информации;
– методы построения триплетных моделей распознавания и генерации графов сцен, применимые в системах автономной навигации и распознавания действий человека.
Коллектив имеет опыт выполнения НИР в области анализа изображений, распознавания речи и семантической интерпретации данных. Результаты отражены в публикациях в изданиях РИНЦ, Scopus, WOS и включают работы по разработке методов классификации изображений, языковых моделей, распознавания слитной речи и автоматической генерации транскрипций.
Ключевые публикации:
– Пикалёв Я. С., Ермоленко Т. В. On the Issue of Continuous Speech Recognition // Integral Robot Technologies and Speech Behavior. – 2024. – P. 155–180. ISBN 1-5275-5436-8.
– Bondarchuk V. V., Kravchenko N. M., Pikalyov Ya. S. Indirect Criteria Algorithm for the Control of a Cognitive Neural Network // Practice Oriented Science: UAE – Russia – India. – 2024. – DOI 10.34660/INF.2024.32.41.030.
– Пикалёв Я. С., Ермоленко Т. В. Система автоматического распознавания слитной русской речи на основе глубоких нейросетей // Речевые технологии. – 2021. – № 1–2. – С. 3–18.
– Бондаренко В. И., Ермоленко Т. В. Анализ эффективности глубоких языковых моделей для задачи определения тональности русскоязычных текстов // Проблемы искусственного интеллекта. – 2024. – № 1(32). – С. 51–62.
Имеются результаты интеллектуальной деятельности:
– № 2024692488 — Программный комплекс для аннотирования данных (Устенко В. Ю.);
– № 2024693206 — Программный комплекс для автоматизированного сбора аэрофотоснимков (Павленко Б. В.).
Научный коллектив регулярно представляет результаты на международных конференциях «Искусственный интеллект: теоретические аспекты и практическое применение» (2020 – 2024) и «Донецкие чтения» (2017 – 2024), что способствует укреплению научной школы ФГБНУ «ИПИИ» в области ИИ.
Совокупность накопленных теоретических и практических результатов — в том числе методов распознавания образов, мультимодальной интеграции и разработки нейронных архитектур — обеспечивает высокий уровень готовности к реализации проекта SmartRep, направленного на применение технологий компьютерного зрения и нечёткой логики для анализа движений человека.
15:35
Научный коллектив проекта имеет большой опыт реализации научных проектов, связанных с разработкой
специализированного программного обеспечения с применением математического моделирования для
промышленного производства. Основные результаты по данной тематике отражены в публикациях [1-7].
Применение методов машинного обучения в задачах управления и принятия решений в хозяйственной деятельности и
медицине отражено в работах членов научного коллектива [8-9], [15-18]. В рамках этих исследований разработаны
предсказательные модели энергопотребления на предприятиях угольной промышленности, использующие
автокорреляционные методы, модели оценки вероятности появления ДТП, основанные на методах машинного
обучения, обоснован метод, использующий ResNet и API-Net, для классификации товаров, имеющих похожие упаковки.
Авторами проекта разработана методика обработки и структурирования данных фондового рынка для использования
прогностических моделей машинного обучения
Задел коллектива проекта в направлении тематики технического зрения и распознавания изображений в режиме
реального времени отражен, в частности, в публикациях [13-14], [17, 20,21]. Исследованы возможности использования
глубоких нейронных сетей для задачи классификации изображений на устройствах с ограниченной вычислительной
мощностью.
Также авторами проекта ведется активная работа в области применения искусственного интеллекта, глубокого
обучения в задачах обработки естественного языка [10-12] и распознавания речи [19, 22].
Научный коллектив имеет опыт организации и проведения научных мероприятий: международных научных
конференций "Донецкие чтения: образование, наука, инновации, культура и вызовы современности" (2017-2024);
международных научных круглых столов "Искусственный интеллект: теоретические аспекты, практическое
применение" (2020-2024).
Заявка № 25-21-20602 Страница 22 из 27
Список источников:
1. Бондаренко В.И. Программная система для моделирования процесса тепломассопереноса при разливке и
затвердевании стали / В.И. Бондаренко // Вестник Донецкого национального университета. Серия А. Естественные
науки. – 2009. – № 2. – С. 103-110.
2. Программный продукт «Математическое моделирование гидродинамических и теплообменных процессов в
стальных слитках» / Ф.В. Недопекин, В.В. Белоусов, В.И. Бондаренко, В.М. Кондратенко. – Украина: Свидетельство о
регистрации авторского права на произведение №47898, 2013.
3. Бондаренко В.И. Математическое обеспечение и компьютерные технологии для моделирования гидродинамических
и теплофизических процессов в металлургии: Монография / В.И. Бондаренко, В.Ф. Комаров, Ф.В. Недопекин, В.М.
Мелихов, В.В. Белоусов. – Донецк: Юго-Восток, 2013. – 210 с.
4. Bondarenko V.I. Visualization of Process of Wheel Steel High Ingots Simulation / V.I. Bondarenko, V. V Bodryaga, F. V
Nedopekin, V. V Belousov // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. – 2017. – Т. 287.
5. Bondarenko V.I. Using MVC pattern in the software development to simulate production of high cylindrical steel ingots / V.I.
Bondarenko, V.V. Bilousov, F.V. Nedopekin, V.V. Bodriaha, L.V. Antropova // Journal of Crystal Growth. – 2019. – Т. 526. – С.
125240.
6. Винник А.О. Программный комплекс мониторинга энергопотребления на предприятиях угольной промышленности /
А.О. Винник, А.-А.М. Мартыненко, В.И. Бондаренко // Вестник Донецкого национального университета. Серия Г.
Технические науки. – 2021. – № 2. – С. 33-38.
7. Бондаренко В.И. Разработка и реализация макета бионического протеза кисти руки / В.И. Бондаренко, А.И.
Горбатенкова // Вестник Донецкого национального университета. Серия Г. Технические науки. – 2022. – № 4. – С. 27-
32.
8. Беспалова С.В. Построение регрессионных моделей режимов работы водораспределительных сетей с помощью
методов регуляризации и анализа главных компонент / С.В. Беспалова, С.М. Романчук, Т.В. Ермоленко, В.И. Бондаренко
// Информатика и кибернетика. – 2019. – Т. 2 (16). – С. 35-49.
9. Беспалова С.В. Построение предсказательных моделей параметров давления воды в водораспределительных сетях с
15:35
помощью методов машинного обучения / С.В. Беспалова, С.М. Романчук, Т.В. Ермоленко, В.И. Бондаренко // Проблемы
искусственного интеллекта. – 2019. – Т. 2(13). – С. 24-38.
10. Бондаренко В.И. Классификация научных текстов с помощью методов глубокого машинного обучения / В.И.
Бондаренко // Вестник Донецкого национального университета. Серия Г. Технические науки. – 2021. – № 3. – С. 69-
77.
11. Ермоленко Т.В. Разработка алгоритмов и языковых моделей для мультиязычной системы автоматического
аннотирования текстов разных жанров / Т.В. Ермоленко, В.И. Бондаренко, Я.C. Пикалёв // Вестник Донецкого
национального университета. Серия Г. Технические науки. – 2023. – № 2. – С. 22-42.
12. Бондаренко В.И. Анализ эффективности глубоких языковых моделей для задачи определения тональности
русскоязычных текстов / В.И. Бондаренко, В.О. Елисеев, Т.В. Ермоленко // Проблемы искусственного интеллекта. –
2024. – № 1 (32). – С. 51-62.
13. Павленко Б.В. Использование модели YOLO в современных задачах распознавания в реальном времени на примере
военной и космической отраслей / Б.В. Павленко, В.И. Бондаренко, А.-А.М. Мартыненко // Вестник Донецкого
государственного университета. Серия Г: Технические Науки. – 2023. – № 4. – С. 55-65.
14. Бондаренко В.И. Применение методов глубокого обучения для повышения качества изображения / В.И.
Бондаренко, А.В. Федчук // Вестник Донецкого национального университета. Серия Г. Технические науки. – 2022. – №
4. – С. 39-44.
15. Ермоленко Т.В. Исследование эффективности предсказательных моделей для системы анализа и мониторинга
энергопотребления на предприятиях угольной промышленности / Т.В. Ермоленко, В.Н. Котенко, А.О. Винник А.О. //
Проблемы искусственного интеллекта. 2022. № 4 (27). С. 25-34.
16. Конончук Э.В. Модели машинного обучения для оценки вероятности появления ДТП и его серьезности / Э.В.
Конончук. Т.В. Ермоленко Т.В., Т.О. Шишунов // Проблемы искусственного интеллекта. 2022. № 1 (24). С. 4-12.
17. Ермоленко Т.В. Анализ эффективности архитектур глубоких нейросетей для классификации изображении товаров /
Т.В. Ермоленко, И.Е. Самородский // Проблемы искусственного интеллекта. 2022. № 1 (24). С. 54-64.
18. Ермоленко Т.В. Классификация аномалий сердцебиения с помощью глубокого обучения / Т.В. Ермоленко, Д.В. Ролик
// Проблемы искусственного интеллекта. 2022. № 1 (24). С. 40-53.
19. Ермоленко Т.В. Система автоматического распознавания слитной русской речи на основе глубоких нейросетей /
Т.В. Ермоленко, Я.С. Пикалёв // Речевые технологии. 2021. № 1-2. С. 3-18.
20. Пикалёв Я.С. О нейронных архитектурах извлечения признаков для задачи распознавания объектов на устройствах с
Заявка № 25-21-20602 Страница 23 из 27
ограниченной вычислительной мощностью // Я.С. Пикалёв, Т.В. Ермоленко // Проблемы искусственного интеллекта.
2023. № 3 (30). С. 44-54.
21. Pikalyov Ya.S. About neural architectures of feature extraction for the problem of object 1 recognition for the problem of
object recognition on devices with limited computing power / Ya.S. Pikalyov, T.V. Yermolenko // Вестник Томского
государственного университета. Математика и механика. 2023. № 3. С. 30.
22. Pikalyov, Ya. Chapter Five. On the Issue of Continuous Speech Recognition / Yaroslav Pikalyov, Tatyana Yermolenko //
Integral Robot Technologies and Speech Behavior. – 2024. – P. 155-180.
Б
15:43
Богдан Павленко
+ к разработанному в ходе исследований можно добавить:
Структура метаданных сегментов карт навигации дрона
23 October 2025
В
14:01
Владимир Устенко
https://docs.google.com/document/d/1w2ryNwSpPc_6_H6vMxsKF9oTdwE6rcOEc36ZMesZ25E/edit?usp=sharing
В
14:16
Владимир Устенко
33. Устенко, В. Ю. Сравнение стратегий мозаичной аугментации для оценки угла крена беспилотника по изображению с камеры [Текст] / В. Ю. Устенко, Б. В. Павленко // XVIII Всероссийская мультиконференция по проблемам управления (МКПУ–2025) : материалы мультиконференции (Тула, 15 сентября – 20 сентября 2025 г.) : в 4 т. Т. 1 Робототехника и мехатроника (РиМ – 2025) / под ред. академика РАН Ф.Л. Черноусько. — Тула : Изд-во ТулГУ, 2025. — 300 с. – С. 271-0273. – ISBN 978-5-7679-5716-3, ISBN 978-5-7679-5709-5 (Т. 1)
14:16
ТУла
27 March 2026
YP
16:03
Yaroslav Pikalyov
M
Machinelearning 24.03.2026 12:55:13
🌟 Kimodo: диффузионная модель для генерации 3D-движений людей.
NVIDIA выложила в открытый доступ проект Kimodo - генеративную модель на основе диффузии, которая создает реалистичные трехмерные движения для человеческих и робототехнических скелетов.
Kimodo принимает на вход текстовые промпты и ключевые позы всего тела, позиции и вращения конечностей, двухмерные пути и контрольные точки. Это позволяет точно управлять генерацией: от общего описания наподобие "персонаж идет и садится на стул" до детального контроля положения рук и ног в кадрах.
Всего доступно 5 вариантов модели для 3 типов скелетов: SOMA, SMPL-X и Unitree G1. Первые два ориентированы на анимацию аватаров, третий - на робота Unitree G1.
Модели, обученные на полном датасете Bones Rigplay 1 (700 часов), NVIDIA рекомендует как основные рабочие.
Варианты на сете BONES-SEED (288 часов) предназначены для бенчмаркинга и сравнения с собственными разработками.
Для работы с Kimodo предусмотрены 3 интерфейса:
🟢Интерактивное веб-демо с таймлайн-редактором;
🟢CLI-утилита для пакетной генерации;
🟢Python API для тонкой настройки .
Под инференс потребуется около 17 ГБ видеопамяти, модели запускали на RTX 3090, RTX 4090 и NVIDIA A100.
🟡 Интеграция с робототехническим стеком NVIDIA.
ProtoMotions позволяет брать сгенерированные движения и обучать на них физически корректные политики управления в GPU-ускоренной симуляции — как для аватаров, так и для Unitree G1.
Через General Motion Retargeting движения, созданные на скелете SMPL-X, можно перенести на произвольных роботов.
📌Лицензирование:

> Код проекта под Apache 2.0, большинство моделей под NVIDIA Open Model License.
> Вариант SMPL-X имеет более ограниченную NVIDIA R&D Model License, она допускает только исследовательское применение.

🟡 Набор моделей
🟡 Техотчет
🖥 Github
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Robotics #Kimodo #NVIDIA
16:03
M
Machinelearning 24.03.2026 12:55:14
16:03
M
Machinelearning 24.03.2026 12:55:14
16:03
M
Machinelearning 24.03.2026 12:55:14
Video file
Not included, change data exporting settings to download.
00:02, 2.4 MB