Начальник сектора лаборатории

Михаил Мельниченко

Начальник сектора лаборатории «Машинного обучения» подразделения «Системы интеллектуального анализа данных, технического зрения, улучшенного и синтезированного видения» ФГУП «ГосНИИАС»

Биография

Родился в 1994 году в Москве, окончил магистратуру Московского авиационного института (национальный исследовательский университет) с красным дипломом по специальности «Управление в технических системах» в 2018 году. С 2016 года работает в ФГУП «ГосНИИАС», пройдя путь от техника (2016) до инженера (2016), начальника сектора (2021). В настоящее время в подчинении находится сектор из 9-ти человек: разработчиков алгоритмов, тестировщиков программного обеспечения, специалистов по разметке данных.

Опыт работы

Более пяти лет в сфере разработки алгоритмов программного обеспечения для решения задач технического зрения на основе глубоких нейронных сетей.

Интересы

Глубокое обучение, Генеративно-состязательное и Автоматическое обучение, Классификация, сегментация, генерация изображений, Устранение шума и смаза, Комплексирование, Суперразрешение, Формирование 3D из 2D, Обнаружение и распознавание действий

Языки

русский (родной), английский (C2)

Реализованные проекты

  • Создание системы определения опасных предметов в снимках рентгеноскопии. Содержит модули работы с данными от рентгеноскопов, модули поиска опасных предметов, а также моделирования обучающих данных для врисовки опасных предметов в рентгеновские снимки с целью создания обучающих выборок. Используемый стек: PyTorch, Python.
  • Автоматизированное дешифрирование аэрофотоснимков в режиме реального времени с функциями повышения качества, определения изменений в наблюдаемой сцене, нейросетевого восстановления карты высот зданий. Используемый стек: PyTorch, Python.
  • Нейросетевые алгоритмы в составе программной клиент-серверной платформы обучения нейронных сетей, состоящей как из фреймворка собственной разработки, так и набора пользовательских интерфейсов для упрощения обучения. Используемый стек: PyTorch, Python, Docker.
  • Нейросетевые алгоритмы создания системы автоматизированного формирования и обучения нейронных сетей для авиационных комплексов и их вооружения, решающих задачу распознавания объектов на основе отечественного аппаратно-программного обеспечения. Используемый стек: PyTorch, Python, Docker.