Ученые СПбГУТ впервые применили алгоритмы искусственного интеллекта для определения местоположения мобильных устройств внутри заводских помещений. Результаты подтверждают: будущее промышленного позиционирования — за интеллектуальными системами.
Традиционные способы навигации эффективны лишь при прямой видимости между устройством и станцией. В реальных цехах сигналы отражаются от металла и оборудования, что приводит к недопустимым ошибкам.
Студент 2 курса магистратуры СПбГУТ Павел Нарышкин предложил использовать для этого нейросеть. Он смоделировал типовой заводской цех и обучил архитектуру ResNet на данных о радиосигналах. Искусственный интеллект научился предсказывать координаты устройств даже в самых сложных условиях. Точность позиционирования вдвое превышает традиционный подход.
«Применение машинного обучения в позиционировании — магистральный путь развития отрасли, — отмечает автор. — Особенно это актуально для промышленного интернета вещей, где от точности отслеживания роботов и персонала зависит эффективность производства».
Разработка открывает возможности для заводов, складских комплексов и любых закрытых объектов, где GPS недоступен, а потребность в точной навигации постоянно растет, обеспечивая мониторинг подвижных объектов, управление логистикой, автоматизация безопасных зон для персонала. В настоящее время СПбГУТ ведет адаптацию алгоритма для работы в реальном времени и интеграцию с сетями 5G/6G.
9 июля
В эфире радио «Культура» выступил Андрей Степанов
8 июля
Работа для студентов и выпускников
7 июля
Приглашаем на праздничное богослужение
3 июля
Проект петербургских студентов вышел в финал конкурса «Я В ДЕЛЕ»
2 июля
Дронбаскетбол и симуляторы полетов на VK Fest 2026
2 июля
В Санкт-Петербурге состоялся телемост по вопросам развития сотрудничества в Арктике
1 июля
Студенты цифровой кафедры СПбГУТ представили ИИ-решение для прогнозирования поведения клиентов
1 июля
Старт приема заявок на обучение в Летней школе по управлению интернетом
1 июля
Что такое образовательный кредит с господдержкой?