DSA Faculty
API
← к списку преподавателей

Карпова Ирина Петровна

Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова

Профиль на hse.ru ↗ тел.: +7 (495) 772-95-90 | 15114
Публикаций
46
Языков
1
Наград
8
Конференций
10
Профиль Публикации (46) Курсы (4)

Профессиональные интересы

20.23.17 Информационно-поисковые массивы. Базы данных. Манипулирование данными и файлами28.23.27 Интеллектуальные робототехнические системы28.19.23 Адаптивные и обучающие системы

Должности

  • Доцент — Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова, Департамент компьютерной инженерии

Био

  • · Начала работать в НИУ ВШЭ в 2012 году.
  • · Научно-педагогический стаж: 27 лет.

Образование

  • 2007 · Ученое звание: Доцент
  • 2002 · Кандидат наук: Московский государственный институт электроники и математики, специальность 05.13.13 «Телекоммуникационные системы и компьютерные сети», тема диссертации: Исследование и разработка подсистемы контроля знаний в распределенных автоматизированных обучающих системах
  • 1992 · Специалитет: Московский институт электронного машиностроения, специальность «Вычислительные машины, комплексы, системы и сети», квалификация «Инженер-системотехник»
  • 1992 · Специалитет: Московский государственный институт электроники и математики, факультет: АВТ, специальность «вычислительные машины, комплексы, системы и сети»

Опыт работы

  • · 1994–1998: : ведущий программист кафедры "Вычислительные системы и сети" МГИЭМ
  • · 1999–2004: : ст. преподаватель кафедры "Вычислительные системы и сети" МГИЭМ
  • · 1999–2002: : ст. преподаватель МФТИ, кафедра «Телекоммуникационные системы и сети»
  • · 2003–2008: : ведущий научный сотрудник НИИ Информационных технологий при Правительстве Москвы
  • · 2004–2012: : доцент кафедры "Вычислительные системы и сети" МГИЭМ
  • · 2012–2014: : доцент кафедры "Вычислительные системы и сети" факультета информационных технологий и вычислительной техники МИЭМ НИУ ВШЭ
  • · 2003: настоящее время: доцент МФТИ, кафедра Информатики и вычислительных сетей Института нано-, био-, информа-ционных, когнитивных и социогуманитарных наук и технологий (ИНБИКСТ)
  • · 2015: настоящее время: доцент Департамента компьютерной инженерии МИЭМ НИУ ВШЭ

Награды и поощрения

  • · Благодарность Высшей школы экономики (декабрь 2022)
  • · Благодарность НИУ ВШЭ (ноябрь 2022)
  • · Благодарность проректора НИУ ВШЭ (октябрь 2018)
  • · Надбавка за академические достижения и вклад в репутацию НИУ ВШЭ (2020–2022)
  • · Надбавка за академическую работу (2017–2018, 2015–2016, 2014–2015)
  • · Надбавка за публикацию в журнале из Списка B (2025–2026)
  • · Лучший преподаватель — 2016–2025, 2014
  • · Лучший преподаватель — 2016–2025, 2014, 0

Гранты и проекты

  • 2018 · РНФ 16-11-00018, "Разработка и исследование методов организации коллектива роботов на основе моделирования эусоциальных сообществ" (2016-2018 гг.), исполнитель.
  • 2018 · РФФИ 16-29-04412, «Теоретические и экспериментальные исследования по организации и самоорганизации в группах роботов» (2016-2018 гг.), исполнитель.
  • 2017 · РФФИ 15-01-07900, «Разработка и исследование моделей и методов непосредственной языковой коммуникации на основе семиотических моделей для реализации социального поведения в групповой робототехнике» (2015-2017 гг.), исполнитель.
  • 2014 · РФФИ 14-01-00817, «Модели социального поведения в групповой робототехнике» (2014 г.), исполнитель.

Конференции (10)

Показать все
  • · 2024: Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте. ХII Международная научно-техническая конференция (Коломна). Доклад: Биоинспирированный метод перераспределения агентов между группами
  • · 2023: XXI Национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием (Смоленск). Доклад: К вопросу об ориентации роботов на основе визуальных ориентиров и компаса
  • · 2021: XIX Национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием (Таганрог). Доклад: Навигация анимата на основе визуальных ориентиров и распознавания сцен
  • · 2019: IX Международная научно-практическая конференциия "Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте" (Коломна). Доклад: Организация маршрута анимата на основе визуальных ориентиров
  • · 2018: 29th DAAAM International Symposium (Zadar). Доклад: Some Mechanisms for Managing Aggressive Behavior in Group Robotics
  • · 2017: 10-я Всероссийская мультиконференция по проблемам управления (МКПУ-2017) (с.Дивноморское). Доклад: Об одной реализации модели агрессивного поведения в групповой робототехнике
  • · 2016: Пятнадцатая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2016 (Conference on Artificial intelligence CAI-2016) (Смоленск). Доклад: К вопросу о представлении маршрута для робота в задаче фуражирования
  • · 2015: VIII Международная научно-практическая конференция "Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте" (Коломна). Доклад: Псевдоаналоговая коммуникация в группе роботов
  • · 2014: 25th DAAAM International Symposium on Intelligent Manufacturing and Automation (Вена). Доклад: Formation of Control Structures in Static Swarms
  • · 2008: XVIII Международная конференция-выставка "Информационные технологии в образовании"-2008 (Москва). Доклад: Сравнение открытой и закрытой форм тестирования

Идентификаторы исследователя

Публикации (46)

Проектирование и реализация распределенной базы данных: Методические указания по выполнению практического задания по курсу "Распределенные базы данных и сетевые вычисления", часть 1: "Распределенные базы данных".

2023 · BOOK · ru

Методические указания по выполнению практического задания по курсу "Распределенные базы данных и сетевые вычисления", часть 1: "Распределенные базы данных". Практическое задание посвящено реализации проекта распределенной базы данных (РБД), особое внимание уделено использованию таких методов поддержки распределенности, как репликация и консолидация данных. Для студентов магистратуры технических факультетов вузов, изучающих распределенные автоматизированные информационные системы и системы управления распределенными базами данных.

PDF ↗

Об одном биоинспирированном подходе к ориентации роботов

2022 · CHAPTER · ru

В работе описывается биоинспирированный механизм навигации мобильных роботов, подобный тому, который используют общественные насекомые. В основу предлагаемого метода положено запоминание пути по визуальным ориентирам с учетом показаний компаса и временно́й составляющей. Путь рассматривается как последовательность сцен, образуемых ориентирами. Приведены результаты имитационного моделирования для решения задачи фуражировки, подтверждающие работоспособность предложенного метода.

PDF ↗

Об одном биоинспирированном подходе к ориентации роботов, или настоящий «муравьиный» алгоритм

2022 · ARTICLE · ru

В работе описывается биоинспирированный механизм навигации мобильных роботов, подобный тому, который используют общественные насекомые. Модельным видом является Formica rufa – рыжий лесной муравей. Муравей-разведчик этого вида не только запоминает маршрут до пищи, но умеет передавать муравьям-фуражирам сведения о местонахождении пищи, и те самостоятельно могут до нее дойти и вернуться домой. Рассмотрены основные аспекты навигации муравьев, которые ориентируются по поляризации освещенного неба, данным одометрии и визуальным ориентирам. В основу предлагаемого метода положено запоминание пути по визуальным ориентирам с учетом показаний компаса и временно́й составляющей. Путь рассматривается как последовательность сцен, образуемых ориентирами. При этом важно, что маршруты как агента-разведчика, так и фуражира определяются как переходы от ориентира к ориентиру. Создана модель поведения агента (робота), которая оперирует исключительно относительными категориями, без привязки к абсолютным физическим величинам. Управление роботами реализовано с помощью конечных автоматов, образующих трехуровневую архитектуру. Приведены результаты имитационного моделирования для решения задачи фуражировки, подтверждающие работоспособность предложенного метода. Реализация метода проверена на реальных роботах. Показано, что благодаря специфическим архитектурным и техническим решениям возможен переход от имитационных моделей к управлению техническими объектами (роботами), минуя стадию физического моделирования. Метод не требует от робота больших вычислительных мощностей и развитых сенсорных возможностей и может также применяться в задачах разведки и патрулирования в групповой робототехнике.

DOI ↗ PDF ↗

Организация маршрута анимата на основе визуальных ориентиров и распознавания сцен

2021 · ARTICLE · ru

Среди природоподобных технологий есть направление, в рамках которого исследуется применение навигационных механизмов насекомых для навигации автономных роботов. Данная работа относится к этому направлению и посвящена использованию этого подхода для решения задач фуражирования и рекогносцировки. В качестве модельного вида взят муравей рода Formica rufa – рыжий лесной муравей. От других видов он отличается тем, что активно использует коллективную фуражировку. Муравей-разведчик этого вида не только запоминает маршрут до пищи, но умеет передавать муравьям-фуражирам сведения о местонахождении пищи, и те самостоятельно, без сопровождающего, могут до нее дойти и вернуться домой. Рассматриваются основные аспекты навигационного механизма муравьев, которые используют для возвращения домой и повторного прохождения пути запомненные ранее визуальные ориентиры и врожденную систему интеграции пути. В основу предлагаемого метода положено запоминание пути по визуальным ориентирам и принципы нечеткого управления. Введена модель описания пути для анимата, состоящая из последовательности сцен. Создан алгоритм, имитирующий поисковое поведение муравья для анимата-разведчика. Разработан набор правил, которые позволяют анимату-последователю перейти от описания маршрута к действиям по его воспроизведению. В основе поведения последователя (фуражира) лежат те же принципы, что и у разведчика, только вместо запоминания сцен он использует процедуру распознавания и сопоставления сцен. Действия аниматов представлены в виде элементарных поведенческих процедур, каждая поведенческая процедура реализована с помощью конечного автомата. Приведены результаты имитационного моделирования для решения задачи фуражировки. Эксперименты проводились с помощью системы моделирования, основанной на фреймворке ROS. Результаты моделирования подтверждают работоспособность и достаточно высокую эффективность предложенного метода. Метод не требует от робота больших вычислительных мощностей и развитых сенсорных возможностей и может также применяться в задачах рекогносцировки и патрулирования.

DOI ↗ PDF ↗

Навигация анимата на основе визуальных ориентиров и распознавания сцен

2021 · CHAPTER · ru

В работе предложен метод использования визуальных ориентиров для запоминания пройденного пути мобильным роботом (аниматом), основанный на механизме навигации муравьев. Описывается модель представления маршрута и правила ее интерпретации, позволяющие другому роботу повторить маршрут, пройденный роботом-разведчиком. Приведены результаты экспериментов по имитационному моделированию, показывающие возможность применения разработанного метода для решения задач фуражировки и рекогносцировки.

PDF ↗

Социальные сообщества роботов

2019 · BOOK · ru

Настоящая монография является первой в нашей стране попыткой систематического изложения принципов построения социумов роботов, то есть использования моделей и методов социального поведения применительно к системам групповой робототехники. В книге обсуждаются вопросы методологии создания сообществ искусственных агентов-роботов, описываются базовые архитектуры индивидов, способных к социализации, приводятся модели организации межагентного взаимодействия, в том числе — принципы формирования и функционирования команд, коалиций, стай роботов с различной архитектурой. Помимо математических моделей, в работе рассматриваются и некоторые технические аспекты, такие как вопросы хранения и представления данных в группе роботов, особенности информационного обмена; приводятся алгоритмические и программно-аппаратные решения ряда модельных прикладных задач. Монография рассчитана прежде всего на специалистов в области искусственного интеллекта и робототехники, а также может быть интересна специалистам в смежных областях, студентам технических вузов, аспирантам и всем тем, кто интересуется современными проблемами групповой и интеллектуальной робототехники.

PDF ↗

Redistributing Animats Between Groups

2019 · CHAPTER · en

The paper refers to the research direction in which models of social behavior are the methodological basis for the functioning of robot (animat) groups. The purpose of this study is to implement a complex regulatory behavior of animat groups using previously created models and methods. The applicability of this approach is demonstrated by the task of redistributing animats between groups. To accomplish this, the paper proposes to implement a mechanism similar to the phenomenon of slavery that is characteristic of some species of ants. Slavery is a form of social parasitism and can be considered as a method for the redistribution of individuals between families (groups). The paper describes different types of slavery and the behavior of slave owners and slaves among species of ants. The main processes that make up this behavior are: exploring territory, organization of raids, seizure of slaves and their transfer to the slave-maker nests, and slaves adaptation in the new nest. It is proposed that this behavior is based on the “friend-alien” identification and is an evolutionary development of food and territorial behavior. The paper describes previously created methods, models, and mechanisms for implementing similar forms of animats’ behavior: foraging, pack hunting, territory defense, and domination based on aggression. A method for identifying an animat and determining its internal state, which is necessary for organizing the interaction of animats, is proposed. Finally, the paper describes experiments confirming the applicability of the proposed method.

DOI ↗ PDF ↗

Организация маршрута анимата на основе визуальных ориентиров

2019 · CHAPTER · ru

Рассматривается механизм, предназначенный для ориентации робота на реальном полигоне в рамках решения задач фуражировки, рекогносцировки и т.д. Он основан на одной из разновидностей псевдофизической логики (ПФЛ) – пространственной логике, и включает правила, прогнозирующие изменение положения объектов при выполнении аниматом элементарных действий (поворотов направо / налево и движения вперед / назад). Алгоритм сопоставления визуальных ориентиров заключается в том, что сначала анимат пытается сопоставить видимую сцену с теми сценами, которые он запомнил при первом прохождении маршрута. Если сцену сопоставить не удается, то он сопоставляет ориентиры (как совокупность объектов, образующих компактную группу). Если ориентиры также не получается сопоставить однозначно, то анимат занимается сопоставлением объектов. Для этого введены определения объектов, ориентиров и сцен, формализованы правила их сопоставления и выбора опорного объекта, относительного которого анимат осуществляет все действия. Написано необходимое алгоритмическое и программное обеспечение, приведены результаты экспериментов.

Хранение и обработка распределенных данных в группе мобильных роботов

2018 · ARTICLE · ru

Рассматривается способ организации обработки распределенных данных, носителями и потребителями которых являются мобильные роботы. Введены определения неточных и противоречивых данных применительно к данным, которыми обмениваются роботы в группе. Предложен способ работы с неточными и противоречивыми данными, основанный на мультимножествах, нечетких множествах и оценке степени достоверности данных, полученных от разных роботов.

PDF ↗

К вопросу об использовании эмоциональной окрашенности команды при голосовом управлении роботом

2018 · CHAPTER · ru

В докладе рассматривается управление роботом с помощью голосовых команд, которые преобразуются в текст и представляются в виде набора слов. Предлагаемый метод распознавания команд основан на сопоставлении текста поступившей команды со словарем и поиске слов-модификаторов, отражающих эмоционально-экспрессивную окрашенность команды и влияющих на приоритет ее выполнения.

PDF ↗

Курсы (4)