Просмотр исходного текста страницы 20 проектов И.А.Макарова (проект)

{{Карточка_проекта
|name=Поекты И.А.Макарова
|mentor=И.А.Макаров
|mentor_login={{URLENCODE:AnnaShishkova|WIKI}}
|semester=Осень 2016
|course=2
|summer=on
|number_of_students=20
|categorize=yes
}}

=== Что это за проект? ===
<b>1</b>	Программирование игрового искусственного интеллекта на движке UE4.
<b>2</b>	Программирование игр на движке UE4, Blender. Создание модификаций с улучшением алгоритмов ИИ.
<b>3</b>	Программирование поведения ИИ при распространении звука в лабиринте
<b>4</b>	Программирование игровых минимаксных задач
<b>5</b>	"Вычислительная логика: Логика и музыка"
<b>6</b>	"Вычислительная логика: Логика и квантовая теория"
<b>7</b>	"Вычислительная логика: Логика и цвет"
<b>8</b>	"Вычислительная логика: Логика бессмысленности"
<b>9</b>	"Вычислительная логика: Логика и фантастика"
<b>10</b>	"Вычислительная логика: Логика и политика"
<b>11</b>	"Вычислительная логика: Дуализация монотонных булевых функций, заданных конъюнктивными нормальными формами (КНФ)"
<b>12</b>	"Задачи дискретной математики: Открытые проблемы многозначной логики"
<b>13</b>	"Задачи дискретной математики: Алгоритмы и задачи на графах"
<b>14</b>	"Задачи дискретной математики: Изучение свойств алгоритма или структуры данных. Проблемы сложности алгоритмов и их реализаций"
<b>15</b>	"Задачи теории чисел: Открытые проблемы многомерных обобщений цепных дробей "
<b>16</b>	"Задачи теории чисел: Аналитическая теория чисел. Получение асимптотик работы известных алгоритмов"
<b>17</b>	Построение модели игрового искусственного интеллекта на основе деревьев поведения, и обучающейся системы принятия решений, основанной на правилах, в Unreal Engine 4
<b>18</b>	Разработка новой методики извлечения знаний на основе данных, полученных от компании «Российские космические системы».
<b>19</b>	Построение графического интерфейса для отображения независимого экспертного мнения на базе данных фактов с учетом конфликтов интересов, принадлежности различным группам субъектов высказываний с возможностью автоматической обработки текста
<b>20</b>	Построение графического интерфейса для отображения независимого экспертного мнения относительно экземпляров конкретных типов данных, и установления связей между ними с возможностью автоматической обработки

=== Чему вы научитесь? ===
<b>5</b>	Ingolf Max, The Logic of Chords and Harmony
<b>6</b>	Bob Coecke, Natural language meaning
<b>7</b>	Dany Jaspers, Colour lattices. The work will be devoted to the segmentation of images and analyzing harmony of art in terms of colours’ properties. 
<b>8</b>	Thomas Ferguson, Meaningless expressions
<b>9</b>	John Woods, Fiction Semantics. Descriptive works. 
<b>10</b>	Modal logics.
<b>11</b>	Papers by prof. Kazuhisa Makino
<b>12</b>	Потребуется углубленное изучение булевой и многозначной логики с помощью научного руководителя
<b>13</b>	Результаты могут быть использованы в дальнейших научных исследованиях у других научных руководителей при практической реализации, например различные варианты поисков A*, B*
<b>14</b>	Исследование уже известных алгоритмов и их улучшение с практическим подтверждением проделанной работы (например, инкрементное построение декартового дерева на основе гипотезы о распределении данных).
<b>15</b>	Потребуется углубленно изучение работ, связанных с полиэдрами Клейна и гипотезой Оппенгейма с помощью  научного руководителя
<b>17</b>	"Апробация проекта проходит на примере участия написанного бота в игровом тесте Тьюринга, определяющего различимость игрока под управлением человека и компьютера.
Научная апробация должна быть представлена в виде работы на международной конференции / конференции по разработке компьютерных игр.
Проект состоит из нескольких направлений, требующих каждая соответствующих компетенций.
1. Написание модуля визуального распознавания на С++.
2. Реализация обучения выбору путей и сглаживание путей на основе данных передвижений реальных игроков.
3. Адаптация стрельбы под человеческие рефлексы.
4. Сравнение eye-tracking и mouse-tracking при идентификации врага / объектов.
5. Выбор оружия и бонусов на основе reinforcement learning.
6. Логическое сравнение деревьев поведения на основе системы правил.
Работа осуществляется в рамках подачи итоговой модели БОТа на международный грант от компании Epic Games, а также индивидуального исследовательского проекта НИУ ВШЭ. Возможно создание проектно-учебной группы по результатам участия в конкурсе с оплатой результатов работы в случае успеха.
Description in English:
Logical Modelling of Behavior Trees for a Human-Like Bot in a First Person Shooter Game
Many computer games have computer-controlled agents playing against human players. The behavior of these non-playable characters (NPC) is described in terms of the artificial intelligence (AI) in the game. The AI is an important part of the game that provides important features of augmented virtual reality, such as human-like behavior of NPCs and interaction with them as if they were real. Entertainment industry provides a vast variety of different games, every time making an attempt to make a virtual world look more real. In modern games developers pay more attention to graphics quality and care less about the non-scripted behavior of NPC, which is an enemy to a human player (so called BOT). BOTs do not commonly use visual recognition during gameplay; they know in advance the structure of a map and the goal location. This concept leads to the fact that such computer players have an advantage over users. Multiple algorithms are presented to compensate BOT supremacy over human player, such as simulated time delay to fire backwards, bad accuracy during shooting process, almost infinite health level and endurance of a human player and many other methods to retain balance between an entertainment and a game challenge in virtual world.
In this project, we continue development of visual recognition model for the BOT due to which the computer player will be more realistic. We have already created a BOT, which operates in 3D-maze and uses its knowledge of the maze structure (locations of walls and obstacles). The AI detects dangerous zones, in which enemy presence is more likely. Also, it will use statistical parameters, which will define its behavior: smooth movement between control points, angle of view, physical movement parameters and other aspects. In order to achieve diverse BOT difficulty levels we construct a specific model with the following objects and models: 
• Confidence intervals for time delay and sighting accuracy using visual recognition;
• Target sighting on fire recognition with adjusted parameters;
• Statistical model for the curves of the first-time and the second-time (correction) targeting accuracy and delays;
• Adaptation of shooting process with respect to recoil;
We will describe rule-based decision making system for priority actions with respect to the map of game events and implement it as root system for behavior trees, which controls BOT actions. We will try to compare such obtained behavior trees using interpretation of rule-based system as closed classes of many-valued logic, in particular, projection logic that allow us to analyze decision making models by true-false output schemata.
<b>18</b>	"Апробация должна быть представлена в виде разработки проекта стартапа.

Работа осуществляется в рамках поддержки стартапов молодых ученых, аспирантов и студентов компанией «Российские космические системы». Возможно создание проектно-учебной группы по результатам участия в конкурсе с оплатой результатов работы в случае 
успешной реализации проекта.

Уточняйте конкретные направления исследований у преподавателя.
"
<b>19</b>	"Апробация проекта проходит на примере информационного освещения Чернобыльской катастрофы 26 апреля 1986.

Проект состоит из нескольких направлений, требующих каждая соответствующих компетенций.
1. Проектирование реляционной базы данных фактов событий и действий людей с учетом вероятностного характера истинности высказывания в зависимости от принадлежности субъекта высказывания различным  группам (возраст, профессия, личная или корпоративная  заинтересованность, др.)
     Требования: умение программировать распределенные абстрактные типы данных с возможностью модификации структуры хранения данных в процессе развития проекта; написание кода, независимого от ОС 
2. Проектирование графического интерфейса для отображения независимого экспертного мнения по базе данных фактов.
     Требования: умение программировать графический интерфейс высокого уровня сложности с возможностью его усовершенствования в процессе развития проекта. Предполагается использование WinAPI.
3.  Оцифровка видео-/аудио- материалов путем составления текстов разговоров и субтитров, заполнение
 базы данных фактов на основе составления краткого содержания текстовых материалов (книги, статьи, субтитры  к видео-/аудио- материалам). Перевод всех материалов на английский язык.
     Требования: умение обрабатывать большие объемы знаний, высокая скорость чтения, хороший англйский (возможно владение переводчиками с ручно правкой пос ловарю), хорошее знание истории.
4. Применение известных алгоритмов автоматической обработки текста с целью сравнения с независимой экспертной оценки, полученной в ходе работы над проектом.
     Требования: умение быстро обучаться новым программным продуктам и адаптировать их, синтезируя с методами программирования, используемыми в проекте.
 
Пункты 1.-2. неразрывно связаны и требуют первичной реализации. После этого пункты 3. и 4.  являются обособленными самостоятельными заданиями в рамках проекта и могут быть выбраны отдельными студентами независимо. 
"
<b>20</b>	"Апробация проекта проходит на примере классических типов данных для хранения информации: тексты, видео, фото, аудио, музыка, программы, игры.

Проект состоит из нескольких направлений, которые после выбора типа данных, требуют:
1. Проектирование реляционной базы данных конкретного типа; 
2. Проектирование графического интерфейса для отображения все полноты информации для данного типа данных и отображения связей и зависимостей конкретного экземпляра данных от соответствующих параметров
3. Оцифровка видео-/фото-/аудио- материалов путем составления текстов разговоров и субтитров, заполнение базы данных на основе составления краткого содержания текстовых материалов (книги, статьи, субтитры к видео-/аудио- материалам). Перевод материалов на английский язык желателен.
4. Применение известных алгоритмов автоматической обработки текста с целью выяснения наличия связей между описаниями различных экземпляров данных
После выбора типа данных требуется реализовать все пункты данной программы. Использование общих наработок для базы данных и абстрактного графического интерфейса возможно для выполения различными студентами заданий по разным типам данных.

=== Какие начальные требования? ===
<b>1</b>	на русском или английском	
<b>2</b>	на русском или английском	
<b>3</b>	на русском или английском	
<b>4</b>	на русском или английском	
<b>5</b>	на английском	Music experience required.
<b>6</b>	на английском	Knowledge in Quantum mechanics basics will be plus for candidates.
<b>7</b>	на английском	A theory of ordered sets and lattices is required.
<b>8</b>	на английском	NLP knowledge is a plus for candidate.
<b>9</b>	на английском	Large experience in fiction books is required.
<b>10</b>	на английском	
<b>11</b>	на английском	
<b>12</b>	на русском или английском	
<b>13</b>	на русском или английском	
<b>14</b>	на русском или английском	
<b>15</b>	на русском или английском	
<b>16</b>	на русском или английском	
<b>17</b>	на русском или английском	Общие требования: умение проектировать сложные системы данных и графически их представлять, навыки визуального программирования блюпринтов, личная заинтересованность и хорошие навыки самообучения, владение английским языком на уровне intermediate. Проект подразумевает тесное сотрудничество с научным руководителем. Занятость в проекте требует много времени; в случае академической неуспеваемости возможно оказание консультаций по математическим предметам с целью компенсировать пробелы.
<b>18</b>	на русском или английском	Общие требования: умение проектировать сложные системы данных и графически их представлять, работать со сторонним API, навыки методов обработки BigData или визуального распознавания образов или визуализации трехмерной сцены. Проект подразумевает тесное сотрудничество с научным руководителем. Занятость в проекте требует много времени; в случае академической неуспеваемости возможно оказание консультаций по математическим предметам с целью компенсировать пробелы.
<b>19</b>	на русском или английском	Общие требования: умение проектировать сложные системы данных и графически их представлять, личная заинтересованность на реализацию релизной версии проекта. Хорошее знание отечественной истории, владение английским языком приветствуются. Проект подразумевает тесное сотрудничество с научным руководителем. Занятость в проекте требует много времени; в случае академической неуспеваемости возможно  оказание консультаций по математическим предметам с целью компенсировать пробелы.
<b>20</b>	на русском или английском	Общие требования: умение проектировать сложные системы данных и графически их представлять, личная заинтересованность на реализацию релизной версии проекта. Владение английским языком приветствуются. Проект подразумевает тесное сотрудничество с научным руководителем. Занятость в проекте требует много времени; в случае академической неуспеваемости возможно  оказание консультаций по математическим предметам с целью компенсировать пробелы.

=== Какие будут использоваться технологии? ===
см описания выше

=== Темы вводных занятий ===
информация будет позже

=== Направления развития ===
информация будет позже

=== Критерии оценки ===
информация будет позже

=== Ориентировочное расписание занятий ===
информация будет позже