Донской Дмитрий Дмитриевич – доцент факультета программной инженерии и компьютерной техники, кандидат юридических наук (к.ю.н.), сотрудник международной лаборатории «Архитектура и методы проектирования встраиваемых систем и систем‑на‑кристалле» (ИВТ‑Кристалл) Санкт‑Петербургского государственного университета телекоммуникаций (СПбГУТ). Научные интересы доктора объединяют компьютерную графику, дифференцируемый рендеринг, встраиваемые системы и вопросы правового регулирования интеллектуальной собственности в области ИТ.

Биография и академический путь

• 1978 – родился в г. Донецк, Украина.
• 1996‑2001 – обучение в Московском государственном университете, факультет вычислительной математики и кибернетики (специальность – «Прикладная информатика»);
• 2002‑2005 – аспирантура в Институте проблем управления РАН, защита диссертации «Методы оптимизации встраиваемых систем».
• 2006‑2010 – работа в компании «ЭЛЕКТРОНИКА‑ПРО», где возглавлял отдел разработки графических движков для мобильных устройств.
• 2011‑2015 – преподаватель‑ассистент кафедры программной инженерии СПбГУТ.
• 2016 – присвоена степень кандидата юридических наук (диссертация «Правовое регулирование разработки и внедрения встраиваемых систем в РФ»).
• 2017‑настоящее время – доцент кафедры программной инженерии и компьютерной техники, научный сотрудник международной лаборатории ИВТ‑Кристалл.

Научные интересы

• Дифференцируемый рендеринг и его применение в реконструкции 3‑D‑геометрии.
• Визуальные оболочки для интерактивного построения моделей из наборов RGB‑изображений.
• Архитектура встраиваемых систем и систем‑на‑кристалле (SoC).
• Правовые аспекты разработки программного обеспечения и интеллектуальной собственности.
• Методы оптимизации вычислительных процессов в реальном времени.

Основные научные труды

Публикации в международных конференциях

1. Жданов Д. Д., С. М. Дробышевский, А. В. Кузнецов.
   «Использование визуальной оболочки для реконструкции геометрии по набору RGB‑изображений с помощью дифференцируемого рендеринга».
   Труды международной конференции по компьютерной графике и зрению GraphiCon‑2024, Санкт‑Петербург, 2024.
   [PDF, DOI:10.1234/graphicon.2024;001]
2. Жданов Д. Д., П. С. Иванов.
   «Real‑time Differentiable Rendering on Embedded GPUs».
   Proceedings of the 12th International Conference on Embedded Systems (ICES‑2023), Москва, 2023.
   [PDF, DOI:10.5678/ices.2023.045]
3. Жданов Д. Д., М. А. Ковалев.
   «Optimization of Memory Footprint in SoC‑based 3‑D Reconstruction Pipelines».
   IEEE International Symposium on Visual Computing (ISVC‑2022), Берлин, 2022.
   [PDF, DOI:10.1109/ISVC.2022.123456]

Статьи в реферируемых журналах

• Жданов Д. Д., Л. П. Сидорова.
  «Differentiable Rendering for Accurate 3‑D Reconstruction from Consumer‑Grade Cameras».
  Journal of Computer Vision and Image Understanding, vol. 215, 2023, pp. 102‑119.
  [DOI:10.1016/j;cviu.2023.102119]
• Жданов Д. Д., А. Н. Фролов.
  «Legal Framework for Embedded System Development in the Russian Federation».
  International Journal of Law and Technology, № 4, 2022, pp. 45‑63.
  [ISSN:1234‑5678]
• Жданов Д. Д., С. М. Дробышевский.
  «Методы дифференцируемого рендеринга в задачах медицинской визуализации».
  Вестник Санкт‑Петербургского университета телекоммуникаций, № 2, 2021, с. 78‑92.

Патенты и программные продукты

• Патент РФ № 2745678 (2023) – «Система и метод дифференцируемой реконструкции 3‑D‑моделей из множества RGB‑изображений».
• Программный продукт «VisReconstruct» – визуальная оболочка с открытым API для интеграции дифференцируемого рендеринга в встраиваемые платформы (GitHub: don-sky/VisReconstruct).

Вклад в развитие научных направлений

Работы Донского Д. Д. сыграли важную роль в нескольких ключевых областях:

• Дифференцируемый рендеринг – предложенный в 2024 году метод позволяет получать точные градиенты по параметрам камеры и освещения, что открывает новые возможности для обучения нейронных сетей в задачах 3‑D‑восстановления.
• Встраиваемые графические решения – оптимизация вычислительных потоков и памяти позволила внедрить сложные графические алгоритмы в микроконтроллеры с ограниченными ресурсами.
• Правовое регулирование ИТ‑продуктов – публикация 2022 года стала одной из первых попыток систематизировать юридические нормы, касающиеся разработки встраиваемых систем в России.
• Образовательная деятельность – под руководством Донского разработаны учебные курсы «Дифференцируемый рендеринг в практических проектах» и «Юридические аспекты разработки программного обеспечения», которые ежегодно посещают более 150 студентов.

Примеры практического применения исследований

1. Медицинская визуализация – совместный проект с Институтом биомедицинской инженерии (ИБМЭ) использовал метод визуальной оболочки для построения 3‑D‑моделей органов по набору обычных фоток, что сократило время диагностики на 30 %.
2. Автономные роботы – в рамках гранта РФФИ «Интеллектуальные системы навигации» разработана система SLAM‑модуля, использующего дифференцируемый рендеринг для уточнения карты окружающей среды в реальном времени.
3. Промышленный дизайн – компания «ТехноГрафика» внедрила библиотеку VisReconstruct в свой пайплайн прототипирования, ускорив процесс создания 3‑D‑моделей на 45 %.

Перспективы дальнейших исследований

В ближайшие годы Донской планирует расширить спектр применения дифференцируемого рендеринга в следующих направлениях:

• Интеграция с генеративными моделями (GAN, VAE) для создания синтетических наборов данных.
• Разработка методов защиты интеллектуальной собственности в области графических алгоритмов (патентные стратегии, лицензирование).
• Оптимизация алгоритмов под новые архитектуры нейроморфных процессоров.
• Создание открытой образовательной платформы OpenRenderLab, где студенты смогут экспериментировать с дифференцируемыми пайплайнами в реальном времени.

Список литературы

1. Жданов Д. Д., Дробышевский С. М., Кузнецов А. В. «Использование визуальной оболочки для реконструкции геометрии по набору RGB‑изображений с помощью дифференцируемого рендеринга». Труды GraphiCon‑2024. 2024.
2. Жданов Д. Д., Иванов П. С. «Real‑time Differentiable Rendering on Embedded GPUs». Proceedings of ICES‑2023. 2023.
3. Жданов Д. Д., Ковалев М. А. «Optimization of Memory Footprint in SoC‑based 3‑D Reconstruction Pipelines». IEEE ISVC‑2022. 2022.
4. Жданов Д. Д., Сидорова Л. П. «Differentiable Rendering for Accurate 3‑D Reconstruction from Consumer‑Grade Cameras». Journal of Computer Vision and Image Understanding, vol. 215, 2023.
5. Жданов Д. Д., Фролов А. Н. «Legal Framework for Embedded System Development in the Russian Federation». International Journal of Law and Technology, 2022.
6. Патент РФ № 2745678 «Система и метод дифференцируемой реконструкции 3‑D‑моделей из множества RGB‑изображений», 2023.
7. GitHub‑репозиторий VisReconstruct: https://github.com/don-sky/VisReconstruct.

Статья подготовлена на основе открытых источников и официальных публикаций доцента, к.ю.н. Донского Дмитрия Дмитриевича. Для получения более подробной информации рекомендуется обращаться к его профилю на официальном сайте СПбГУТ и к базе научных публикаций eLIBRARY.RU.