Կաղյան, Սահակ Իգորի

Информатика

Աշխատությունը նվիրված է շարժական և «խելացի» սարքավորումներում ներկառուցված տարբեր տեսակի տվիչներից ստացվող տվյալների հավաքագրման, մշակման և վերլուծության արդյունավետ մեթոդների մշակմանը և ծրագրային իրականացմանը։ Հետազոտության կենտրոնում սմարթֆոնների, կրելի սարքերի և այլ շարժական համակարգերի արագաչափերից, գիրոսկոպներից, մագնիսաչափերից, տեղորոշման, լուսավորության, մոտավորության և այլ տվիչներից ձևավորվող տվյալների հոսքերն են, որոնց համատեղ վերլուծությունը հնարավորություն է տալիս գնահատել սարքի կամ օգտագործման միջավայրի վիճակը և ճանաչել որոշակի օրինաչափություններ։ Քննվում են տվիչների տվյալների նախնական մշակման խնդիրները՝ աղմուկի նվազեցումը, սխալ կամ բացակայող արժեքների հայտնաբերումը, ժամանակային շարքերի համաժամացումը, տվյալների նորմալացումը և հետագա վերլուծության համար նշանակալի հատկանիշների առանձնացումը։ Առանձնահատուկ ուշադրություն է հատկացվում մի քանի տվիչներից ստացվող տեղեկատվության համադրմանը, քանի որ տարբեր աղբյուրների տվյալների միավորումը կարող է բարձրացնել համակարգի գնահատումների կայունությունն ու ճշգրտությունը։ Հետազոտության շրջանակում կարող են դիտարկվել վիճակագրական վերլուծության, ազդանշանների մշակման, մեքենայական ուսուցման և օրինաչափությունների ճանաչման մեթոդներ՝ նպատակ ունենալով մեծածավալ և շարունակաբար փոփոխվող տվյալներից առանձնացնել օգտակար տեղեկատվությունը։ Կարևոր խնդիր է հաշվարկային արդյունավետությունը, քանի որ շարժական սարքավորումները սովորաբար ունեն հիշողության, պրոցեսորային հզորության և էներգիայի սպառման սահմանափակումներ։ Այդ պատճառով մեթոդների գնահատման ժամանակ հաշվի են առնվում ոչ միայն վերլուծության ճշգրտությունը, այլև մշակման արագությունը, ռեսուրսների օգտագործումը և իրական ժամանակում աշխատանքի հնարավորությունը։ Ծրագրային իրականացման բաղադրիչը կարող է ներառել տվյալների հավաքագրման, պահպանման, մշակման և արդյունքների ներկայացման միասնական համակարգի կառուցում ու փորձարկում տարբեր աշխատանքային պայմաններում։ Ուշադրություն է դարձվում նաև տվյալների գաղտնիության և անվտանգ մշակման խնդիրներին, հատկապես երբ տվիչների տեղեկատվությունը կարող է արտացոլել օգտագործողի շարժումները կամ վարքային առանձնահատկությունները։ Ընդհանուր առմամբ աշխատանքը համադրում է շարժական հաշվարկների, տվյալների վերլուծության, մեքենայական ուսուցման և ազդանշանների մշակման մոտեցումները՝ ուղղված «խելացի» սարքավորումների տվիչային տեղեկատվության առավել արագ, ճշգրիտ և ռեսուրսախնայող մշակման տեխնոլոգիաների ստեղծմանը։