Ведомости. Петербургские ученые повысили точность метода обучения нейросетей для «Умного города»

Ученые Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» повысили точность безопасного метода обучения нейросетей для «Умного города». В пресс-службе вуза сообщили, что их алгоритм достиг точности в 99,98% в задаче обнаружения киберугроз и сетевых вторжений.

Ядро концепции «Умного города» составляет интеграция гигантских потоков данных с тысяч устройств – от камер наблюдения до датчиков транспорта. Нейросети, обрабатывающие эту информацию, сталкиваются с ключевым противоречием: необходимостью учиться на конфиденциальных данных, не ставя под угрозу приватность граждан и безопасность городских систем.

Решение ученых заключается в модернизации популярного алгоритма FedBN. Его новая версия MFedBN меняет принцип агрегации знаний на центральном сервере. Вместо простого усреднения параметров от локальных устройств алгоритм использует градиентный метод с контролируемой скоростью обучения. Это позволяет глобальной нейросети плавнее и точнее усваивать особенности разнородных данных, избегая искажений, рассказали в вузе.

Дополнительным вкладом стала разработка новой методологии генерации тестовых данных, которая моделирует реалистичные сценарии распределения информации. Это позволяет тщательнее тестировать системы перед внедрением в городскую среду.

Проект «Умный город» реализуется в России в рамках нацпроектов «Жилье и городская среда» и «Цифровая экономика». Его цель – повышение эффективности городского хозяйства и качества жизни граждан за счет широкого внедрения цифровых технологий. Координацией и развитием проекта занимается созданный Национальный центр компетенций «Умный город». В подведомственном центру проекте цифровизации городского хозяйства задействовано 94 пилотных города из 49 регионов РФ, включая города федерального значения Санкт-Петербург и Севастополь.

Источник: https://spb.vedomosti.ru/