Алгоритам за препознавање активности развиен на ФЕИТ победи на меѓународен натпревар

14

Алгоритам што користи сензорски податоци за да препознае човечки активности и да детектира паѓање обезбеди прво место за тимот на Факултетот за електротехника и информациски технологии (ФЕИТ) на меѓународниот натпревар Challenge UP:  Multimodal Fall Detection (https://sites.google.com/up.edu.mx/challenge-up-2019/overview).

Главната награда Drone Parrot Bebop 2 FPV ја освои тимот составен од доц. д-р Христијан Ѓорески (водач), студентите Ивана Кипријановска, Симон Станкоски, Анастасија Николовска, Наташа Младеновска, Марија Трајаноска и Бојана Величковска, како и тројца соработници од Институтот Јожеф Стефан во Љубљана – маг. Мартин Ѓорески, проф. д-р Митја Луштрек и проф. д-р Матјаж Гамс. Нивниот алгоритам тие ќе го опишат во специјално издание во реномираното научно списание – Artificial Intelligence in Multimodal Sensors for Healthcare.

“Предизвикот беше огромен, бидејќи се натпреварувате со тимови и институции од целиот свет. Во конкуренција од 23 тимови, нашиот алгоритам ги постигна најдобрите резултати и со тоа го освоивме првото место. Натпреварот беше одлична прилика за сите членови на тимот, но пред сè за студентите. Тие добија практично искуство за работа на истражувачки проект, работа во тим, како и практична примена на теоретските знаења од областа на Вештачката Интелигенција, што ги предавав на ФЕИТ. Победата на овој натпревар е уште еден доказ за квалитетот на студентите кои што се запишуваат на ФЕИТ и доказ дека со знаење и труд може да се натпреваруваме и да победуваме во светски рамки“, вели доц. д-р Христијан Ѓорески од ФЕИТ.

Тој објасни дека ваквите типови алгоритми се од областа на Вештачката Интелигенција, поточно Машинското Учење кои имаат цел да овозможат корисни апликации за корисниците, како што се оценување на потрошени калории, сигнализација на аларм во случај на паѓање и слично. Дел од овие алгоритми веќе се користат и во комерцијални апликации (паметни часовници, паметни алки), но алгоритмите постојано се надградуваат и подобруваат за поточна детекција на активностите и паѓањето.

За студентката Анастасија Николовска, натпреварот е доследно заокружување на четиригодишното студирање на ФЕИТ.

“Со овој предизвик во една целина успеавме да ги обединиме тимскиот дух, стекнатите знаења во областа и инженерското размислување. Истовремено, благодарејќи на посветеноста на менторот, добивме одлична подготовка за претстојните реални предизвици“, додава Николовска.

За нивната колешка – студентката Ивана Кипријановска учеството на интернационален натпревар било голем предизвик. „Секако уште поголема беше возбудата кога дознавме дека сме дел од трите најдобри тимови на натпреварот. Добрите резултати овозможија да присуствуваме на конференцијата International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) во Будимпешта. Во рамки на оваа конференција го презентирав нашиот алгоритам за препознавање на активности, заедно со останатите два тима-финалисти од Ирска и Турција“, вели Кипријановска.

Challenge UP:  Multimodal Fall Detection (https://sites.google.com/up.edu.mx/challenge-up-2019/overview) е меѓународен натпревар за препознавање на човечки активности и паѓање со помош на сензорски податоци. Натпреварот е организиран од Universidad Panamericana, Mexico, кој покани четири најдобри тимови на меѓународната конференција International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) во Будимпешта. Натпреварот во Будимпешта го организира Меѓународното здружение за невронски мрежи во соработка со IEEE Computational Intelligence Society.

Присуството на експерти од областа на конференцијата овозможило интересни дискусии за презентираните методи, постигнатите резултати и размена на размислувања за понатамошно подобрување и апликација на методите. Победничкиот тим е благодарен на Brainster и Laika, коишто финансиски го поддржал за да присуствува на церемонијата на доделување на наградите во Будимпешта.