• Главная
  • Галопом с нейросетью: регистратор движения лошади создали специалисты ЮФУ
16:25, 20 октября
Надежный источник

Галопом с нейросетью: регистратор движения лошади создали специалисты ЮФУ

В Южном федеральном университете разработали прибор, который позволит скорректировать технику бега лошадей и уменьшить энергозатраты с помощью нейросети. Проект будет полезен во всем мире для отбора животных перед соревнованиями, отслеживания их самочувствия и проведения тренировок.

Фото: ЦОК ЮФУ

Фото: ЦОК ЮФУ

Научная группа под руководством завкафедрой встраиваемых и радиоприёмных систем Института радиотехнических систем управления ЮФУ Сергея Синютина ежедневно разрабатывает проекты, ориентированные на весь мир.

В прошлом году учёные при партнёрстве с ОАО «НПП КП «КВАНТ» в рамках Постановления Правительства №218 создали комплекс учёта, регистрации и анализа потребления энергоресурсов и воды промышленными предприятиями – простыми словами, систему ЖКХ для «умного» дома. Уже в этом году над другим прибором – портативным пневматренажером – начались лабораторные испытания, он разработан ООО «Биофизсигнал» так же под руководством Сергея Синютина. Созданный прибор способен собирать дыхательную статистику и анализировать состояние человека.

В этом году учёные закончили испытания регистратора движения лошади, который будет полезен для мировой индустрии коневодства.

По словам специалистов, врождённый (наследуемый) характер особенностей движения лошадей на быстрых аллюрах (галоп, рысь) невозможно изменить – поэтому достаточно большой интерес представляла разработка простого и доступного метода количественной оценки энергоэффективности движения лошадей, который был бы применим при первичном отборе животных для соревнований на средние и стайерские дистанции национального и международного уровней.

«Действительно, опытный всадник или наездник может заявить: «Эта лошадь обладает «лёгким» природным ходом»! А что это означает с физической точки зрения? В этой связи, несомненно, большой практический интерес представляет переход от интуитивных (субъективных) оценок особенностей техники движения лошади к количественному анализу с использованием специализированного программно-аппаратного комплекса», - рассказал руководитель проекта Сергей Синютин, заведующий кафедрой встраиваемых и радиоприёмных систем ИРТСУ ЮФУ.

Фото: ЦОК ЮФУ

Для решения этой задачи на кафедре спроектировали прибор, состоящий из комплекта датчиков, микроконтроллера и энергонезависимой памяти, с использованием компетенций ЮФУ в области систем управления и создания передовых робототехнических комплексов.

«В его основе лежит комплект инерциальных датчиков (3-х осевой акселерометр, 3-х осевой датчик угловой скорости (сейчас его не совсем правильно называют гироскоп), 3-х осевой датчик напряжённости магнитного поля Земли (электронный компас) и высокоточный барометрический датчик для измерения высоты подъёма или спуска во время движения). Эти данные измеряются со скоростью 50-200 раз в секунду и записываются на энергонезависимый носитель (флэш-карту)», - подчеркнул Сергей Синютин.

Для анализа данных используется современный подход с использованием специально обученной нейросети. Так, разработаны многочисленные библиотеки программ и даже специальные микросхемы – нейрокомпьютеры. Для обучения прототипа такой сети на Малкинском конном заводе (КБР, Зольский район, село Приречное) были проведены полевые испытания лошадей кабардинской породы, во время которых регистрировались физические параметры по одинаковой программе на различных движениях под седлом.

В испытаниях приняли участие учёные Южного федерального университета, Кабардино-Балкарского государственного университета им. Х.М. Бербекова, директор и специалисты Малкинского конного завода.

«На основе результатов испытаний мы скорректируем конструкторскую документацию и изготовим опытный образец прибора. Он найдёт применение у специалистов, занимающихся тренировками и здоровьем лошадей, выполняющих большие нагрузки. Выпускать ограниченные серии такого прибора смогут инженерные структуры ИРТСУ ЮФУ», - заключил Сергей Синютин.

Если вы заметили ошибку, выделите необходимый текст и нажмите Ctrl+Enter, чтобы сообщить об этом редакции
#ученые ЮФУ #нейросеть #разработки ЮФУ
0,0
Оцените первым
Авторизуйтесь, щоб оцінити
Авторизуйтесь, щоб оцінити
Объявления
live comments feed...