CC BY
7
Соколова Виктория Александровна, канд. техн. наук, доцент, sokolova_vika@inbox. ru, Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский государственный университет промышленных технологий и дизайна,
Загидуллин Рамиль Равильевич, канд. техн. наук, доцент, ведущий научный сотрудник научно-исследовательской лаборатории, [email protected], Россия, Казань, Казанский федеральный университет
ON THE QUESTION OF THE ACCURACY OF DIRECTION FINDINGS OF BASE-CORRELATION DIRECTION FINDERS WITH ADAPTIVE SYSTEMS FOR ELIMINATING FALSE DIRECTIONS
A.V. Filonovich, I.V. Vornacheva, V.V. Stepanova, V.A. Sokolova, R.R. Zagidullin
The issues of eliminating false bearings when detecting and measuring radiation sources using the basic-correlation method ofpassive radar are considered. Known systems for eliminating false bearings (FALs) are compared with adaptive systems that use the results of adaptive processing at receiving points when forming a detection threshold. It is shown that base-correlation systems using adaptive SULP under equal noise conditions have better accuracy characteristics. Key words: direction finding, adaptation, algorithm, dispersion, detection, measurement error, accuracy.
Filonovich Alexander Vladimirovich, doctor of technical sciences, professor, filon8@yandex. ru, Russia, Kursk, South-West State University,
Vornacheva Irina Valerievna, candidate of technical sciences, docent, vornairina2008@yandex. ru, Russia, Kursk, South-West State University,
Stepanova Victoria Valerievna, leading engineer, [email protected], Russia, Kursk, South-West State
University,
Sokolova Viktoriia Aleksandrovna, candidate of technical sciences, docent, sokolova_vika@inbox. ru, Russia, St. Petersburg, St. Petersburg State University of Industrial Technologies and Design,
Zagidullin Ramil Ravilevich, candidate of technical sciences, docent, leading researcher at the research laboratory, [email protected], Russia, Kazan, Kazan Federal University
УДК 620
Б01: 10.24412/2071-6168-2024-8-448-449
ОСОБЕННОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В СВЕТОМУЗЫКЕ
С.Л. Горобченко, Д.А. Ковалёв, С.А. Войнаш, С.И. Затенко, В.Н. Беженарь, М.С. Горобченко
В статье рассматриваются возможности применения искусственного интеллекта в светомузыке. Показано, что светомузыка - это одно из новых направлений применения искусственного интеллекта. Рассмотрены основные алгоритмы, подходящие для применения в оформлении светомузыкальных представлений и перформансов. Показаны преимущества и недостатки применения искусственного интеллекта в светомузыке. Сделаны выводы о том, что искусственный интеллект предоставляет новые инструменты и возможности для творчества и инноваций в области светомузыки. Это непрерывно развивающаяся область, которая продолжит вдохновлять и удивлять своим потенциалом в будущем.
Ключевые слова: светомузыка, искусственный интеллект, применение.
Искусственный интеллект (ИИ) предоставляет светомузыкантам и художникам света новые инструменты для расширения художественного выражения образов и создания неповторимых визуальных и звуковых переживаний для аудитории. С помощью алгоритмов машинного обучения и компьютерного зрения, искусственный интеллект способен анализировать аудиосигналы, выделять музыкальные особенности и создавать световые эффекты, соответствующие музыкальным настроениям.
Одним из важных аспектов применения искусственного интеллекта в светомузыке является синхронизация световых эффектов с музыкой. С помощью алгоритмов искусственного интеллекта можно достичь точной синхронизации между звуковыми и световыми элементами, создавая потрясающую гармонию и эмоциональное воздействие на зрителей. Это открывает новые возможности для создания динамичных световых шоу и перформансов, где свет и музыка становятся единым целым.
В статье рассматриваются особенности и преимущества применения искусственного интеллекта в светомузыке. Будет показано, как ИИ позволяет анализировать и обрабатывать аудиосигналы, создавать уникальные световые эффекты и синхронизировать их с музыкой, а также разрабатывать интерактивные световые инсталляции. Будут рассмотрены примеры успешного использования искусственного интеллекта в светомузыкальных проектах, а также актуальные исследования и новейшие разработки в этой области.
Особенности современного состояния применения искусственного интеллекта в творческих областях. Искусственный интеллект представляет собой область компьютерных наук, посвященную разработке интеллектуальных систем, способных выполнять задачи, требующие обычно человеческого интеллекта. Он стремится смоделировать и эмулировать человеческое мышление и способности, такие как распознавание образов, обучение,
448
принятие решений, анализ данных и автоматизация решений [1]. Достаточно новой областью, где искусственный интеллект находит все большее применение, является искусство и развлечения. В музыке ИИ используется для композиции музыки, создания гармоний и мелодий, а также для анализа и обработки звуковых сигналов.
В качестве примера, связанного с музыкой, можно привести событие, произошедшее в клубе Восточного Лондона под названием «TheGloveThatFits». Владельцы клуба решили провести эксперимент, который заключался в том, чтобы вместо ди-джея мероприятие провёл искусственный интеллект. ИИ, который использовали для этого, имеет название «Mubert». Вдохновляясь примерами различных музыкантов, ди-джеев и заранее полученных заготовок, Mubert смог сгенерировать музыку, чем поразил не только владельцев клуба, но и его посетителей. Это был первый случай, когда ИИ был использован в данной среде, тем самым доказав, что нейросеть становится достаточно значимой не только в промышленности, но и в повседневной жизни человечества [2].
Наиболее близкой к светомузыкальным представлениям и его надсистемой, откуда светомузыканты черпают вдохновение, является киноиндустрия. На сегодняшний день уже не в новинку то, что ИИ пишет сценарии для фильмов. Большое количество приложений, которые работают на базе нейросети, используются в кино для того, чтобы написать сценарий к фильму, анализировать сюжет картины, создавать спецэффекты и многих других целей в этой области [3].
Также существует большое количество примеров, когда нейросеть создавала короткометражные фильмы. Хотя они очень далеки от чего-то стоящего, но сам факт того, что ИИ на такое способен, уже поражает воображение. С примерами творчества ИИ в области нейромузыки, нейроживописи, нейропрозы и поэзии и многих других приложений ИИ может ознакомиться любой желающий.
Итак, искусственный интеллект и его основная методология, основанная на нейросети, стремительно развивается в наши дни и проникает почти во все сферы жизни. Далее речь пойдёт о применении ИИ в светомузыке.
Применение искусственного интеллекта в светомузыке. Светомузыка представляет собой уникальное искусство, объединяющее световые и звуковые элементы воедино. Она представляет собой синтез музыки и света, где световые эффекты, освещение и проекции визуально соотносятся с музыкальными композициями, создавая впечатляющий синестетический опыт для зрителей.
Развитие светомузыки идет вместе с развитием технологий искусственного интеллекта и компьютерного моделирования. В начале своего развития, светомузыка в основном осуществлялась с помощью ручного управления световыми приборами и звуковыми системами. Однако с появлением компьютеров и программного обеспечения, светомузыканты получили возможность более точно синхронизировать световые эффекты с музыкой и создавать сложные световые шоу [4].
Не только новое программное обеспечение помогает специалистам в этой области эффективно управлять светом, но и новые возможности самого светового оборудования. Во многих производимых световых приборов LED-лампы, головы и другое оборудование имеет возможность само подстраиваться под ритм музыки.
На первый взгляд может показаться, что связать светомузыку с ИИ почти невозможно, однако это не так сложно. Рассмотрим, при помощи чего происходит этот синтез, и какие инструменты используются для этого.
Первый и самый важный инструмент - это анализ и обработка аудиосигналов. Анализ и обработка аудиосигналов с использованием искусственного интеллекта играют ключевую роль в светомузыке, позволяя создавать уникальные световые эффекты, точно синхронизированные с музыкальными композициями. ИИ позволяет светому-зыкантам и художникам света анализировать и интерпретировать аудиосигналы, выделять музыкальные особенности и преобразовывать их в визуальные эффекты.
Алгоритмы машинного обучения позволяют автоматически выявлять ритм, темп, мелодические структуры, тональность и другие музыкальные параметры из аудиосигналов. Это делает возможным создание световых эффектов, которые точно отражают эмоциональную и энергетическую составляющую музыки. Например, при быстрых и энергичных музыкальных композициях световые эффекты могут стать динамическими, в то время как медленные и меланхолические композиции могут вызывать более плавные и гармоничные световые переходы.
Искусственный интеллект также помогает в обработке аудиосигналов, например, путем удаления шумов или улучшения качества звука. Алгоритмы машинного обучения способны автоматически идентифицировать и фильтровать нежелательные шумы или помехи в аудиосигнале, что позволяет достичь более чистого и качественного звукового воспроизведения. Это важно для создания светомузыкальных представлений, где качество звука играет решающую роль в передаче эмоциональной глубины и атмосферы музыки [5].
Следующим пунктом после анализа музыки следует генерация световых эффектов и их синхронизация с музыкой. Использование алгоритмов машинного обучения позволяет автоматизировать и оптимизировать этот процесс, создавая впечатляющие световые шоу, гармонично сочетающиеся с музыкой.
Алгоритмы машинного обучения могут быть обучены на основе больших наборов данных музыки и световых эффектов. Они могут анализировать музыкальные параметры, такие как темп, ритм, настроение, а также особенности звука, такие как амплитуда и частоты. На основе этих данных алгоритмы машинного обучения могут генерировать соответствующие световые эффекты и синхронизировать их с музыкой.
Примеры алгоритмов машинного обучения, применяемых в этой области, включают рекуррентные нейронные сети (RNN), сверточные нейронные сети (CNN) и глубокие нейронные сети (DNN). Эти модели могут выучить сложные связи между аудио и световыми эффектами, позволяя автоматически создавать впечатляющие и креативные световые шоу [6]. Последним пунктом в этом процессе является использование искусственного интеллекта для создания интерактивных световых инсталляций.
Сегодня технология машинного обучения позволяет делать светомузыкальные перформансы даже в домашних условиях. Пример технической реализации светомузыкального перформанса при помощи использования машинного обучения и связи светомузыки с движением руки на домашнем ноутбуке показан на рис.1. Использована камера с распознаванием объекта (руки) и переводом (картированием) изображения в пиксельную форму p5.js.
Использование искусственного интеллекта в светомузыке расширяет возможности создания интерактивных световых инсталляций. Интерактивность позволяет зрителям активно взаимодействовать со световыми эффектами, делая световое шоу более увлекательным и уникальным.
Использование алгоритмов машинного обучения позволяет анализировать данные о поведении зрителей, такие как движения, жесты, звуковые сигналы и другие входные сигналы. На основе этих данных искусственный
интеллект может генерировать световые эффекты, реагирующие на действия зрителей. Так, технология motion capture (захват движения) активно используется при применении искусственного интеллекта в светомузыке. При помощи этой технологии можно анализировать поведение человека, который непосредственно будет находиться на месте проведения светомузыкального шоу, и может принимать в нём участие. Однако эти технологии пока что не достигли широкой доступности и наиболее дешёвым вариантом будет использование анализа поведения людей на видеофрагменте с какого-либо концерта [7].
Или же, например, при использовании камеры и алгоритмов компьютерного зрения, искусственный интеллект может отслеживать движения зрителей и создавать соответствующие световые эффекты в реальном времени. При выполнении определенных жестов или действий зрителей, световые инсталляции могут менять цвета, формы, интенсивность и направление света, создавая динамическую и взаимодействующую атмосферу [8].
Более того, искусственный интеллект может обучаться на основе входных данных зрителей и создавать персонализированные световые эффекты. Каждый зритель может стать активным участником светового шоу, внося собственный вклад в создание и изменение световых инсталляций.
После всех произведённых операций, в частности, после проведения анализа музыки, генерации световых эффектов и анализа поведения зрителей и участников шоу, ИИ может сгенерировать светомузыкальное шоу, так, чтобы удовлетворить всех присутствующих на мероприятии.
Преимущества использования искусственного интеллекта в светомузыке:
Творческие возможности: Искусственный интеллект позволяет создавать новые и оригинальные световые эффекты и комбинации, которые могут быть сложны или невозможны для реализации с помощью традиционных методов. Это открывает двери для экспериментов и инноваций в области светомузыки.
Интерактивность: Искусственный интеллект позволяет создавать интерактивные световые инсталляции, которые реагируют на действия зрителей. Это позволяет создать более погружающий и захватывающий опыт, где зритель становится активным участником светового шоу.
Автоматизация: Искусственный интеллект может автоматизировать процессы создания световых эффектов и синхронизации их с музыкой. Это может значительно сократить трудозатраты и время, необходимые для разработки и настройки светового шоу.
Персонализация: С помощью искусственного интеллекта можно создавать персонализированные световые эффекты, учитывая предпочтения и поведение зрителей. Это позволяет адаптировать световое шоу под индивидуальные предпочтения и создать уникальный опыт для каждого зрителя.
Недостатки использования искусственного интеллекта в светомузыке:
Непредсказуемость: Искусственный интеллект может создавать световые эффекты, которые не всегда можно полностью контролировать. Неконтролируемое поведение искусственного интеллекта может привести к нежелательным или непредсказуемым результатам, которые могут негативно сказаться на общем впечатлении от светового шоу.
Ограниченность креативности: Хотя искусственный интеллект способен генерировать новые световые эффекты, его способности в творческом процессе могут быть ограничены. Иногда требуется человеческое воображение и творческий подход для создания уникальных и оригинальных световых комбинаций.
Технические ограничения: Использование искусственного интеллекта в светомузыке требует высокопроизводительного оборудования и ресурсов для обработки и анализа больших объемов данных в реальном времени. Это может стать ограничением для некоторых организаций или мероприятий с ограниченными техническими возможностями.
Рис. 1. Музыкальный перформанс с использованием машинного обучения
Потребность в обучении: Для достижения высокого уровня качества искусственного интеллекта в светомузыке необходимо проводить обширное обучение моделей на большом объеме данных. Это требует времени, усилий и экспертизы специалистов в области машинного обучения.
Этические вопросы: Использование искусственного интеллекта в светомузыке может поднять вопросы этики и конфиденциальности данных. Неконтролируемое использование данных зрителей или неправильное использование искусственного интеллекта может вызвать нарушение частной жизни или недоверие со стороны публики.
Таким образом, искусственный интеллект играет все более значимую роль в области светомузыки, открывая новые горизонты для творчества и взаимодействия с публикой. Алгоритмы машинного обучения позволяют анализировать и обрабатывать аудиосигналы, генерировать световые эффекты и создавать интерактивные световые инсталляции. Это приводит к уникальному и незабываемому опыту для зрителей, позволяя им взаимодействовать с музыкой и светом.
Однако применение искусственного интеллекта в светомузыке также сопровождается некоторыми вызовами. Непредсказуемость результатов, ограничения в креативности, технические ограничения и этические вопросы требуют внимательного подхода и баланса между автоматизацией и роли человека в процессе создания световых шоу.
Тем не менее, преимущества использования искусственного интеллекта в светомузыке велики. Они включают расширение творческих возможностей, создание интерактивных и персонализированных опытов, а также автоматизацию процессов разработки и настройки световых эффектов. При правильном применении искусственного интеллекта светомузыка может стать еще более захватывающей, эмоциональной и впечатляющей для публики.
Таким образом, искусственный интеллект предоставляет новые инструменты и возможности для творчества и инноваций в области светомузыки. Это непрерывно развивающаяся область, которая продолжит вдохновлять и удивлять своим потенциалом в будущем.
Список литературы
1. Рубцова М.В., Павенков О.В., Рубцова А.В. Искусственный интеллект: возможности и границы использования // Новые коммуникативные технологии и современное белорусское общество. Сборник статей III Международной научной конференции. Новополоцк, 2023. С. 62-64.
2. Искусственный интеллект провел дискотеку в Лондоне [Электронный ресурс] URL: https://neuralinsight.ru/iskusstvennyi-intellekt-provel-diskoteku (даьа обращения: 10.05.2024).
3. Фролов К.П. Искусственный интеллект в киноиндустрии. В сборнике: Актуальные проблемы радио- и кинотехнологий // Материалы VII Международной научно-технической конференции, посвященной 130-летию со дня рождения изобретателя первого в мире видеомагнитофона А.М. Понятова. Редакционная коллегия: В.М. Пест-риков (ответственный редактор) [и др.]. Санкт-Петербург, 2023. С. 56-58.
4. Величко В.В. Перспективы использования цветомузыкальных ассоциаций // Многомерность общества: человек в социальном взаимодействии. 2-й молодежный конвент: материалы международной студенческой конференции. Министерство образования и науки Российской Федерации, Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина, Уральский гуманитарный институт; Ответственный редактор И.В. Красавин. 2018. С. 309-312.
5. Дудрева А.В. возможности воздействия цветомузыки на учащихся. Библиотека методиста. 2014. № 1.
С. 65-67.
6. Soköl S., Pawus D., Majewski P., Krok M. The study of the effectiveness of advanced algorithms for learning neural networks based on FPGA in the musical notation classification task // Applied Sciences (Switzerland). 2022. Т. 12. № 19. С. 9829.
7. Горобченко С.Л., Ковалёв Д.А., Войнаш С.А., Беженарь В.Н., Воронов О.Ю. Биомеханические принципы движений боксера и принципы построения систем искусственного интеллекта для обучения боксу // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2024. № 3. С. 158-162.
8. Mohd Shariff M.R. The application of artificial intelligence challenges for technology from social and ethics perspectives / Communications. Media. Design. 2024. Т. 9. № 1. С. 23-31.
9. Голтыхов А. Светомузыка - новый вид искусства для коллективного восприятия (на примере московского "театра света" // Искусство звука и света. История, теория, практика. Санкт-Петербург, 2021. С. 320-330.
Горобченко Станислав Львович, канд. техн. наук, sgorobchenko@yandex. ru, Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский государственный университет промышленных технологий и дизайна,
Ковалёв Дмитрий Александрович, канд. техн. наук, доцент, [email protected], Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский государственный университет промышленных технологий и дизайна,
Войнаш Сергей Александрович, младший научный сотрудник научно-исследовательской лаборатории, sergey [email protected], Россия, Казань, Казанский федеральный университет,
Беженарь Вячеслав Николаевич, старший преподаватель, [email protected], Россия, Санкт-Петербург, Военная академия связи им. Маршала Советского Союза С.М. Буденного,
Затенко Светлана Ивановна, канд. техн. наук, доцент, s [email protected], Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский государственный лесотехнический университет имени С.М. Кирова,
Горобченко Милана Станиславовна, специалист, milagorobchenko@gmail. com, США, Калифорния, Сан Диего, университет Калифорнии
FEATURES OF THE APPLICATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN LIGHT MUSIC S.L. Gorobchenko, D.A. Kovalev, S.A. Voinash, S.I. Zatenko, V.N. Bezhenar, M.S. Gorobchenko
The article discusses the possibilities of using artificial intelligence in light music. It is shown that light music is one of the new areas of application of artificial intelligence. The main algorithms suitable for use in the design of light and musical performances are considered. The advantages and disadvantages of using artificial intelligence in light music are shown. It is concluded that artificial intelligence provides new tools and opportunities for creativity and innovation in the field of light music. It is a continuously developing field that will continue to inspire and surprise with its potential in the future.
Key words: light music, artificial intelligence, application.
Gorobchenko Stanislav Lvovich, candidate of technical sciences, sgorobchenko@yandex. ru, Russia, St. Petersburg, St. Petersburg State University of Industrial Technologies and Design,
Kovalev Dmitry Aleksandrovich, candidate of technical sciences, docent, [email protected], Russia, St. Petersburg, St. Petersburg State University of Industrial Technologies and Design,
Voinash Sergey Aleksandrovich, junior researcher at the intellectual mobility research laboratory, ser-gey_voi@mail. ru, Russia, Kazan, Kazan Federal University,
Bezhenar Vyacheslav Nikolaevich, senior lecturer, 5551541@mail. ru, Russia, St. Petersburg, Military Academy of Communications named after Marshal of the Soviet Union S.M. Budyonny,
Zatenko Svetlana Ivanovna, candidate of technical sciences, docent, s_lana2004@mail. ru, Russia, St. Petersburg, St. Petersburg State Forest Technical University named after S.M. Kirov,
Gorobchenko Milana Stanislavovna, specialist, milagorobchenko@gmail. com, USA, San Diego, University of
California
УДК 620.9
DOI: 10.24412/2071-6168-2024-8-452-453
ПОСТРОЕНИЕ ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ ЗАГОТОВИТЕЛЬНОГО ПРОИЗВОДСТВА
С.Л. Горобченко, Д.А. Ковалёв, Р.Р. Загидуллин, А.В. Теппоев, И.В. Наседкин
В статье рассматриваются вопросы создания цифровых двойников на основе имитационного моделирования. В качестве объекта моделирования используется заготовительный цех крупного машиностроительного объединения. Заготовительные производства на таких предприятиях отличаются высокой специфичностью, много-номенклатурностью, массовостью производства заготовок, высокими требованиями к срочности выполнения запросов других цехов. Задача решена для конкретного производства с предложением перепланировки и ее оптимизации при помощи имитационного моделирования в среде Anylogic. Результатами моделирования стали возможности сокращения персонала, расшивки узких мест производства, предложения по совершенствованию процесса резки на отрезных станках, газо и плазморезке. Реализация предложений позволила заготовительному производству из отстающего превратиться в цех, работающий с опережением всего производственного цикла предприятия, и обеспечило его выход в передовые производства объединения.
Ключевые слова: заготовительное производство, цифровые двойники, имитационная модель, перепланирование заготовительного цеха, оптимизация планировки.
Расширение применения цифровых двойников напрямую связано с пониманием отдачи от их использования. Для этого необходимо представлять результаты моделирования и рассчитывать результаты от их применения в специфических областях производства [1,2,3].
Заготовительное производство отличается массовостью производства заготовок, многономенклатурно-стью, срочностью выполнения для обеспечения производственного цикла всего предприятия. Любые сбои в производстве заготовок приводят к простоям других цехов, невыполнению плана и отставанию от производственных графиков выпуска продукции, недопоставкам готовых машин заказчикам.
Задачей статьи является исследование применения имитационного моделирования и создания цифровых двойников применительно к конкретному заготовительному производству научно-производственного объединения.
Цифровые двойники - это виртуальные копии реальных объектов или людей, созданные с использованием технологий 3D-сканирования и моделирования. Это высокоточные и детализированные цифровые изображения, которые имитируют физические характеристики, текстуры и движения своих реальных аналогов. В контексте производства цифровые двойники могут предоставить ценную информацию и следующие преимущества:
1. Профилактическое обслуживание: Цифровые двойники могут отслеживать производительность оборудования и выявлять потенциальные проблемы до того, как они приведут к поломкам. Анализируя данные о температуре, вибрации и других параметрах, цифровые двойники могут прогнозировать потребность в техническом обслуживании и соответствующим образом планировать ремонтные работы, сокращая время простоя и повышая надежность оборудования.
