От февруари, 2024г. вече съм образователна и научна степен „ДОКТОР" - ТУ-София, Факултет Компютърни Системи и Технологии, специалност - "Системи с изкуствен интелект" и дисертационния труд на тема "Изследване приложението на оптимизационни модели за
навигация при група мобилни роботи.Проекта с моята докторска степен изплува в съзнанието ми 2017 година. Защо!?
Защо ФКСТ в ТУ-София? Труден въпрос. Предполагам защото смятам, че съм заслужил - толкова години иновираме това и онова... пишем какви ли не трудове... - поне да има някакво изражение. Ако не
финансово то морално - за мен си. Макар и пред прага на 54тата год. днес (2.03.2024 г)
мога да призная - харесва ми и сигурно ще продължа като асистент ако ми се усмихне
възможността.
Друго интересно около Изкуствения интелект - това си е мулти-дисциплина и мулти-наука. А аз си падам по мулти - "Колкото повече толкова повече!" - Мечо Пух го е казал. 😀
Самата дисертация го доказва - за да се изчисли път от т.А до т.Б алгоритъма и математиката не са самодостатъчни. Трябва да се оптимизира времето за изпълнение на самия алгоритъм а това предполага куп нови подходи и техники - компютърни и комуникационни архитектури, бази данни от нов тип и т.н.
Всъщност ИИ е микс от
много науки - математика, философия, физика и т.н. Интересен е също така и един
друг факт (който ме амбицира!) - завършил съм специалност "Роботика" в техникум Киров но висшето
ми е икономическо. Може да се каже, че бях един от малкото (ако
не и единствения икономист - баш мениджър с опит), който е приет да учи в ТУ-София и то в специалност
"Системи с изкуствен интелект". 😂😂😂
Доказан като инженер но всъщност Магистър. И то специализация "Мениджмънт" (потока беше "маркетинг и
мениджмънт" в УНСС но разбира се тогава се търсеха управители и мениджъри...).
Историята на
моето PhD: Реално съм зачислен в ТУ след изпит - 2018 г. Отчислен март, 2022 и
защитата ми беше 17.02.2024 г. Успеваемост на докторантите в ТУ е около 30% (достигащи до същината и края - защитата). Другите 70 се отказват а причини - много. Промъкнал съм се в статистическите 30% - математика, ко' да правиш... 😂
И тъй като намирането на книги, лекции и документи - свързани с
подготовка на докторантура в областта на Изкуственият интелект в България си е
предизвикателство публикувам всички неща, които имам и съм събирал.
Дори съм
изготвил конспекта за приемния изпит за докторантура по някоя от специалностите с изкуствен интелект, който върви с 95% гаранция, че ще "свърши работа" на всички кандидат - доктори в областта на ИИ в ВУЗовете и БАН. Предлагам го като "пищов" (само го разпечатвате, режете и хармониката е готова 😂😂😂), а ако искате си го направете в режим View WEB и четете. Реално този документ дава цялостната картинка на това що е то ИИ на БГ език.
По времето когато кандидатствах нямаше кой да помага, нямаше и ChatGPT. Сега къде, къде ще е по-лесно да се създаде този документ, но тогава ми отне няколко месеца подготовка на само съдържанието за изпита.
Всички книги (култови в оригинал на английски), лекции на БГ език, конспекта за изпита, както и самата дисертацията с малко python код (конкретен) и всичките ми публикации са вече обществено достояние: Линк
Самата дисертация и темата "ИЗСЛЕДВАНЕ ПРИЛОЖЕНИЕТО НА ОПТИМИЗАЦИОННИ
МОДЕЛИ ЗА НАВИГАЦИЯ ПРИ ГРУПА МОБИЛНИ РОБОТИ" не представлява някакво кой знае какво откритие. Дори въобще не е! Но все пак придобих много познания по пътя на писането му едно, и второ - мисля си, че предлагам интересни практики като:
1. Улесняване и опростяване на нещата, които наблюдаваме (и виждаме/изучаваме), което в случая (при навигацията на група мобилни роботи) пести много енергия, памет, мощност и време! Конкретно използване на алгоритъм за изчисление на пътя с преодолявания на препятствия и др. мобилни роботи може да не е сложен - на основата на невронна мрежа - автоасоциатор. Невронната мрежа "Хопфийлд" е форма на рекурентна невронна мрежа, използвана в изкуствения интелект за съхранение и извличане на информация, която работи като асоциативна памет. Способна е сама да възстановява запаметени патерни (поредица от 0и или 1ци) на базата на частична входна информация (примерно ако е запомнила "0001110" и й подадем непознато "0001100", тя по скоро ще ни разбере, че сме искали да кажем "0001110". По този начин, мрежата асоциира входните данни с най-близкия запаметен патерн, което я прави мощен инструмент за асоциативна памет в областта на изкуствения интелект.
Как това може да помогне при създаването на пътя на мобилния робот - четете по долу. 😊
2. Въвеждане на разпределени ресурси и децентрализация на управлението.
3. Включително техники за мулти-процесорност и мулти-нишково програмиране в python.
4. Комуникация, която е базирана на събития (event-driven) и прехвърляне на данни между приложенията през кеш-a. Има се предвид комуникация на данни (примерно между сензорите и управлението) между 2-3 или повече приложения, които се изпълняват върху хардуера на системата за управление на траекторията.
5. Използване на RISC-V архитектура с отворен код.
6. Симулация в 3D среда на роботизираните системи без необходимо да правите хардуер за да си покажете резултатите - използвах "Webots" за целта и много ми хареса. Освен това може да направите симулации с множество роботи в сценки с различни обекти, вкл. в дискретизирано работно пространство - което на мен ми беше нужно.
Повечето ми статии, които са публикувани и имат цитирания вече са свързани с тези 6 точки.
____
За масовия читател - заслужава си да загубите малко ценно време в цъкане на линка по горе. Ще откриете много
интересни неща - особено книги и обща информация за тази специалност. Информацията качена може да Ви помогне да придобиете първоначално впечатление за
ИИ и AI (на англ.).
Всъщност това е мулти-дисциплина, както казах вече и това му е интересното!
Дори смятам, че ИИ е екзистенциална наука.
Човешките същества сме социални роботи, изградени от енергия - частици, които са около нас и ни съпътстват.
И по някаква случайност и стечение на обстоятелствата природата и Вселената ни е създала в мислеща структура (материя) макар и изградени от песъчинки,
но това съвсем не означава, че НЕ сме роботи.
Самия факт, че правим роботи е доказателство, че сме такива.
И дори теоретично сме вечни - може да се възпроизвеждаме (с кеф) и да се учим и обучаваме от натрупания опит и история за да пробваме поне да излъжем "Създателя". 💪😂
😍😎
Коментари