Руководитель Лаборатории интеллектуальных робототехнических систем (ЛИРС) Института информационных технологий и интеллектуальных систем (ИТИС) Казанского федерального университета (КФУ) профессор Евгений Магид принял участие в Китайско-российской международной конференции в рамках академического обмена по робототехническим системам и искусственному интеллекту, которая состоялась в период с 21 по 22 апреля 2022 года.
По случаю 70-летия Юго-Западного университета науки и технологий (Southwest University of Science & Technology), для укрепления сотрудничества между Китаем и Россией в области робототехники и искусственного интеллекта, а также для развития и обсуждения вопросов искусственного интеллекта и робототехники, выступить с научными докладами были приглашены специалисты из восьми университетов, включая Казанский федеральный университет (КФУ), Московский государственный технический университет им. Баумана (МГТУ им. Н.Э. Баумана), Казанский национальный исследовательский технический университет им. А. Н. Туполева (КАИ), Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Сингапурский университет технологий и дизайна (Singapore University of Technology and Design), Харбинский технологический институт (Harbin Institute of Technology), Пекинский технологический институт (Beijing Institute of Technology). Темы докладов охватывали такие вопросы как искусственный интеллект, машинное обучение, проектирование и конструирование роботов, позиционирование и навигация роботов.
Руководитель ЛИРС представил научный доклад на тему:
«Поисково-спасательная робототехника в городских условиях при землетрясениях, наводнениях и оползнях».
Доклад описывает типичные сценарии поисково-спасательных работ в городских условиях (USAR) и проблемы, возникающие при таких сценариях. Профессор Магид продемонстрировал методы локализации и картографирования, а также практические приложения с реальными роботами, которые в настоящее время разрабатываются в Казанском федеральном университете в рамках международного проекта с ведущими исследователями из Японии, России и Таиланда при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (РФФИ).