8025
Канал Института AIRI ⚡️ Рассказываем про технологии ИИ и то, как исследователи развивают их в России и мире: https://airi.net/ru/ ВКонтакте: https://vk.com/airi_institute По всем вопросам: @saalaatik
#AIRIseminars уже завтра, делимся подробностями:
🔵Дата и время: 29 ноября в 17:00 в онлайн-формате на YouTube-канале AIRI
🔵Тема: «Методы обучения спайковых нейронных сетей для задач анализа данных»
🔵Докладчик: Роман Рыбка, Курчатовский институт
🔵Оппонент: Петр Кудеров, AIRI
🔵Описание: развитие технологий нейроморфных вычислений является актуальной современной задачей, вдохновленной способностями мозга живых организмов. Перспектива исследования этих технологий состоит в получении энергоэффективных инструментов анализа данных, позволяющих обрабатывать информацию, представленную в спайковом виде, с минимальной задержкой.
В докладе будут рассматриваться несколько подходов к созданию моделей спайковых сетей, пригодных для реализации на нейроморфных вычислительных устройствах. Также будут обсуждаться существующие вызовы для развития этих подходов и ближайшие перспективы исследований.
Запись прошлого семинара по ссылке. До встречи!
Научный сотрудник AIRI и руководитель исследовательской группы в Сколтехе Александр Коротин стал лауреатом премии за расширение границ познаний об искусственном интеллекте 🎉
Вчера на международной конференции AI Journey 2023 Александра и еще двух победителей наградили премией «Лидеры искусственного интеллекта», которая призвана отметить выдающиеся примеры внедрения искусственного интеллекта в коммерческих и государственных проектах, а также прорывные исследования в области ИИ.
Каждый из трех возможных победителей в этой категории — молодой исследователь, добившийся признанных сообществом результатов в изучении ИИ, получил денежную премию в размере 1 000 000 рублей.
Поздравляем! 💡
Рассказываем про спикеров AIRI, которые выступят в четверг и пятницу на AI Journey 2023:
🗓23 ноября
🔻Бизнес зал 2
11:15 - 12:30
→ Дмитрий Киселёв «Механизм исследования для графовых рекомендательных систем»
17:00 - 18:50
→ Артур Кадурин «Глубокое обучение в задачах квантовой химии»
→ Виктор Гомболевский «ИИ как инструмент поиска случайных находок для новой эры персонализированной медицины»
🔻Бизнес зал 3
11:15 - 13:30
→ Александр Панов «Обзор современных мультимодальных нейронных сетей для планирования действий робота»
13:45 - 16:00
→ Алексей Ковалёв «Обратная связь при планировании с LLM на примере сортировки роботом бытовых повседневных вещей»
→ Дмитрий Юдин «Методы построения и применения мультимодальных карт»
🗓24 ноября
🔻Главный зал
09:05 - 13:00
Семен Буденный в ESG – подкасте
До встречи на онлайн-трансляции завтра и послезавтра! ✨
Идеальный план для вечера пятницы – три выпуска программы «Физики и лирики» с исследователями AIRI 👾
🔵Кандидат химических наук, старший научный сотрудник AIRI Алексей Коровин рассказывает про разработанный в AIRI алгоритм, который позволит значительно сократить выбросы CO2 при обучении нейросетей. Запись эфира тут.
🔵Вместе с кандидатом технических наук и руководителем группы FusionBrain Андреем Кузнецовым разбираемся, как ИИ создает новые блюда и продукты, а также обсуждаем, смогут ли они заменить привычную нам еду. Слушайте по ссылке.
🔵Научный консультант AIRI, исполнительный директор по исследованию данных Sber AI Денис Димитров рассказал, что такое чат-боты, как они появились, как устроены и чем отличаются от живого человека. Послушать можно на сайте.
Альберта Энштейна в стиле Ван Гога, Энди Уорхола и Фернандо Ботеро сгенерили с помощью Портретииста. Поиграться можно по ссылке до конца ноября 😁
Рассказываем крутые новости — мы запускаем офлайн-формат семинаров! 😁
Теперь можно не только подключаться к трансляции на YouTube, но и прийти к нам в офис, чтобы послушать и обсудить семинар вживую. Следующий семинар пройдет 15 ноября в 17:00, рассказываем все подробности:
🔵Спикер: Кирилл Солодских, TheStage.ai
🔵Оппонент: Дмитрий Юдин, AIRI, МФТИ
🔵Тема: Непрерывная формулировка глубокого обучения через интегральные нейронные сети
🔵Описание: в докладе будет представлено новое семейство глубоких нейронных сетей, где вместо традиционного представления слоев в виде N-мерных тензоров весов используется непрерывное представление слоев по размерам фильтра и канала.
Исследователи называют такие сети интегральными нейронными сетями (INNs). В частности, веса INNs представлены в виде непрерывных функций, определенных на N-мерных гиперкубах, и дискретные преобразования входных данных в слои заменяются, соответственно, операциями непрерывного интегрирования.
Этот подход может быть применен для сжатия модели непосредственно на периферийном устройстве с незначительной потерей производительности. Чтобы оценить практические преимущества предложенного нами подхода, исследователи провели эксперименты с использованием различных архитектур нейронных сетей для решения некоторых задач.
Регистрация по ссылке, до встречи!
Сегодня делимся подборкой статей, которые вышли у нас в блоге 👾
🔵Представление в виде сфер улучшило 3D-реконструкцию с помощью нейронных сетей
Пассивная 3D-реконструкция объектов находит богатое применение во множестве областей, начиная от археологии и заканчивая индустрией развлечений. Применение машинного обучения к этой задаче ускоряет оцифровку и позволяет избежать ряда проблем, возникающих в традиционных методах. В статье рассказывается, как Евгений Бурнаев и его коллеги придумали способ усовершенствовать реконструкцию с помощью нейросетей, добавив в процедуру этап грубого представления поверхностей с помощью сфер.
🔵Гибридный подход улучшил точность классификации неоднозначных текстов
Статья о том, как Александр Панченко, Артём Шелманов и их коллеги из нескольких российских институтов применили гибридный подход к задаче о выборочной классификации. Это позволит улучшить производительность нейросетей за счёт выявления неоднозначных примеров и отправки их людям-экспертам.
🔵Самообучение графов на основе дескрипторов помогло предсказать токсичность молекул
Рассказ про то, как команда Ильи Макарова нашла способ сделать предсказание токсичности молекул с помощью графовых нейронных сетей точнее. Для этого они задействовали самообучение графов на основе дескрипторов, то есть представление молекул через подструктуры, содержащие один или несколько атомов, согласно их биологической значимости.
Еще больше интересного – в нашем блоге на Хабр, подписывайтесь!
Мы в Институте AIRI создали Портретииста на основе научного достижения команды «Вероятностные методы машинного обучения».
Весь ноябрь с его помощью можно бесплатно преобразовать ваше фото в видео в стиле великих художников 👨🎨
Процесс переноса стиля с одного изображения на другое в науке называется доменной адаптацией. Команда Дмитрия Ветрова в AIRI придумала метод, который позволяет ускорять адаптацию в 5 тысяч раз. Это значит, что теперь мы можем обучить нейросеть 5 тысячам новых стилей, потратив на это столько же ресурсов, сколько раньше заняло бы знакомство модели только с одним стилем. Такое ускорение и используется в Портретиисте.
🖼 Как воспользоваться Портретиистом?
Перейдите на сайт, загрузите портретное фото, выберите до 5-ти стилей, скачайте шедевр и поделитесь видео в социальных сетях.
Еще больше науки: GitHub | Научная статья
Пока к Москве приближаются зимние холода, мы получаем открытки из Австралии 😁
В Сиднее прошел Международный симпозиум IEEE по смешанной и дополненной реальности ISMAR. В этом году на конференции были представлены 2 публикации научной группы «ИИ в промышленности» Института AIRI.
🟢На постерной сессии руководитель группы Илья Макаров рассказал о работе «SwiftDepth: An Efficient Hybrid CNN-Transformer Model for Self-Supervised Monocular Depth Estimation on Mobile Devices». SwiftDepth — это легкая модель для оценки монокулярной глубины с помощью мобильных устройств. Одна из фишек модели — двухуровневый декодер для повышения качества оценки глубины без увеличения числа параметров.
🟢С устным докладом о работе «MonoVAN: Visual Attention for Self-Supervised Monocular Depth Estimation» выступил соавтор статьи из ВШЭ Илья Индык. Он рассказал о новой полностью сверточной сети для монокулярной оценки глубины, которую назвали MonoVAN. Она включает в себя механизм зрительного внимания и основывается на методах сверхразрешения в декодере для лучшего захвата мелких деталей в картах глубины. Такие технологии важны для различных приложений компьютерного зрения, включая автономные автомобили, робототехнику, приложения виртуальной и дополненной реальности.
Пока ждем публикации этого года в общем доступе, можно прочитать статью "Exploring Efficiency of Vision Transformers for Self-Supervised Monocular Depth Estimation", которая была представлена учеными AIRI на ISMAR 2022 в Сингапуре.
Рассказываем про новый пост на Хабре 💡
Ведущий научный сотрудник AIRI, доцент МФТИ Константин Яковлев написал обзоруню статью про то, как устроены самые распространённые методы поиска пути на графе: алгоритм Дейкстры и алгоритм А*. Их используют для прокладки пути беспилотных авто, для маршрутизации сетевых пакетов и даже для перемещений юнитов в видеоиграх 👾
Подобные методы не идеальны в своей эффективности, и их можно улучшить с помощью машинного обучения. Константин не только рассказывает про современные подходы к решению этой задачи, но и делится деталями своего собственного исследования, а также отвечает на вопрос о том, насколько оправдано использование нейросетей в таких ситуациях.
Читайте новую статью по ссылке 🖇
Пост для тех, кто хочет принять участие в AIJ Contest и побороться за призовой фонд 👀
Самое время погрузиться в хакатон и послушать рассказ про совместную задачу AIRI и ИЦиГ СО РАН по детекции хромосомных перестроек по Hi-C картам от авторов.
🧬 Завтра в 16:00 пройдет онлайн-трансляция, на которой Ольга Кардымон и Вениамин Фишман расскажут структуру задачи Rescue AI, метрики качества для оценки решений и baseline. На вебинаре также можно будет пообщаться с командой проекта и задать интересующие вопросы.
Подключиться на трансляцию можно по ссылке.
#хакатоны
Сегодня в серии интервью с исследователями — старший научный сотрудник, руководитель группы «Доверенные и безопасные интеллектуальные системы» Олег Рогов 💡
▫️Почему наука?
«В моей семье инженеров и физиков дома всегда было много интересных книг про науку. Можно сказать, что именно это предопределило мой путь, поскольку в детстве я всегда хотел быть физиком или математиком. В результате я окончил физфак МГУ, а после пошёл в аспирантуру. Кроме того, у меня есть второе высшее образование в области вычислительных финансов».
▫️В свободное время
«Его после работы остается не так много. Нравится изучать иностранные языки. Также периодически читаю популярные лекции детям и подросткам на тему ИИ. В перерывах между рабочими задачами, конечно, спорт - сквош, зал, бокс. Также изредка я сажусь за синтезатор и записываю треки».
▫️Вдохновение
«Меня вдохновляет решение сложных и нестандартных задач. Мне всегда нравится, как изначально фундаментальные подходы находят своё применение в реальной повседневной жизни. Если же говорить в целом, меня вдохновляет каждый день, который я прожил».
▫️На работе
«Мы с коллегами занимаемся вопросами объяснимого искусственного интеллекта (те задачи, которые часто относят к теме trustworthy AI), чтобы он приносил максимальную пользу, и мы, как конечные пользователи любых продуктов с ИИ, его лучше понимали и могли доверить более сложные повседневные задачи. В частности, это касается стабильности работы таких алгоритмов: безопасности и отказоустойчивости нейросетевых моделей, их управляемости и интерпретируемости полученных результатов. Последнее особенно важно для формирования доверия к искусственному интеллекту в обществе».
▫️Интересные факты
«Переплыл участок Балтийского залива — 25 километров на открытой воде. Спас лису. Пишу музыку, есть свой небольшой канал в SoundCloud».
⚡️Наука – это
«Cпособ систематизировать окружающий мир».
Все интервью с исследователями собраны по тегу #AIRIвлицах, приятного чтения!
Музей криптографии + Институт искусственного интеллекта AIRI
Уже в этот четверг, 12 октября в 19:30, в лектории музея состоится третья встреча Дискуссионного клуба, участником которой станет спикер от Института искусственного интеллекта AIRI.
Участники обсудят, что сейчас происходит с наиболее перспективными разработками в сфере машинного обучения, как ИИ используется в разных предметных областях, и что из этого выходит.
А пока мы по традиции взяли мини-интервью у главного спикера — Манвела Аветисяна, директора по прикладным исследованиям AIRI.
Вход на мероприятие свободный по предварительной регистрации. Ждем вас в этот четверг!
Вчера стартовал «III Конгресс молодых ученых» в Сириусе, рассказываем, где можно послушать коллег из AIRI 😁
29 ноября
11:45—13:15
→ Алексей Осадчий поучаствует в дискуссии «Настоящее и будущее междисциплинарных исследований мозга», трансляция по ссылке.
14:15–15:45
→ Ольга Кардымон примет участие в сессии «Искусственный интеллект для науки: синергия достижений». Трансляцию можно найти в слоте сессии.
30 ноября
13:30—15:00
→ Айбек Аланов, Ольга Кардымон и Виктор Гомболевский выступят в секции AI Journey, трансляция будет на сайте.
Также трансляция идет все дни на площадке Вконтакте, до встречи! 📍
Сегодня рассказываем, как исследователи AIRI разрабатывают универсальную ИИ-систему управления роботами по языковым инструкциям 👾
Группа «Нейросимвольная интеграция» во главе с Александром Пановым уже много лет работают над созданием универсальных систем управления роботами, которые позволяли бы человеку ставить задачу машине на естественном языке. Пока существующие роботы не могут строить точный план поведения по короткой языковой инструкции, что связано с отсутствием как «заземленных» языковых моделей, способных корректно учитывать окружающую ситуацию, так и обучаемых управляющих алгоритмов, преобразующих инструкции в конкретные команды для робота.
Ученые из AIRI и МФТИ в партнерстве с Центром робототехники Сбербанка разработали подход, который позволяет решать подобные задачи при помощи больших мультимодальных языковых моделей, помогая роботу классифицировать окружающие его объекты и определять, какие манипуляции с ними необходимо совершить для исполнения команд пользователя.
🖇 Подробнее можно прочитать на ТАСС Науке по ссылке.
Представляем новую мультимодальную мультизадачную модель OmniFusion, которую мы сделали совместно с исследователями из Sber AI и SberDevices ✨
Модель способна анализировать, описывать и отвечать на вопросы по изображениям, поддерживая непрерывный диалог с пользователем. Анализируя предоставленные пользователем изображения, OmniFusion точно распознаёт расположенные на них объекты, их количество, цвет и положение в пространстве.
OmniFusion может не просто описать картинку, но и ответить на сопутствующие вопросы, а также использовать извлечённую информацию в ходе диалога с человеком. Например, она может распознать сфотографированное блюдо и предложить рецепты его приготовления, найти ответ на логическую задачу или объяснить шутку.
Больше интересного про архитектуру:
→ Новый пост на Хабр про то, как устроена модель OmniFusion
→ Рассказ про модель от Андрея Кузнецова, а также доклад Ивана Оселедца на AI Journey 2023
В этом году 19 спикеров AIRI выступят на международной конференции AI Journey! 👀
Делимся темами докладов первого дня конференции AIJ Science:
🔻Главный зал
13:45 – 16:00
→ Иван Оселедец «Повышение эффективности и качества обучения больших нейросетевых моделей»
→ Евгений Бурнаев «От стохастических дифференциальных уравнений до задачи Монжа-Канторовича и обратно: путь к искусственному интеллекту?»
→ Ольга Кардымон «ИИ для дизайна и генерации белковых молекул»
17:15 – 18:30
→ Андрей Кузнецов "OmniFusion"
🔻Научный зал 1
11:15 – 13:30
→ Елизавета Гончарова «Языковые модели. Что можно выучить генерируя текст?»
13:45 – 15:15
→ Денис Димитров «MERA: Инструктивный бенчмарк для русского языка для больших языковых моделей»
→ Михаил Сальников «Вопросно-ответные системы с использованием графов знаний и больших языковых моделей»
15:15 – 16:00
→ Денис Димитров «Kandinsky: эффективный подход, основанный на диффузии, для высокоточного синтеза изображений и видео»
16:15 – 18:30
→ Евгений Фролов «Следующий шаг: рекомендации по использованию гиперболической геометрии»
🔻Научный зал 2
13:45 – 16:00
→ Артем Важенцев «Гибридная оценка неопределенности для задачи выборочной классификации неоднозначных текстов»
→ Олег Сериков «Обработка естественного языка»
🔻Научный зал 3
13:45 – 16:00
→ Айбек Аланов «Редактирование изображений с помощью диффузионных моделей»
→ Виталий Поздняков «Генерация стрессовых данных для проверки устойчивости моделей»
Подробное расписание и онлайн-трансляция на сайте AI Journey 📍
Сегодня в рубрике #интересное_в_понедельник новости четверга, потому что вышел новый выпуск «Наука для всех» — шоу, в котором ученый объясняет блогеру теорию так, чтобы ее было легко понять и пересказать 💡
CEO Института AIRI, профессор Сколтеха Иван Оселедец вместе с блогером Любой Бич, а также ведущими: комиком Тамби Масаевым и физиком Алексеем Федоровым разбираются в искусственном интеллекте.
Смотрите по ссылке 🍿
Сегодня делимся записями четырех недавних #AIRIseminars. Видео, описание и таймоды по ссылкам ⤵️
🔵Генеративные модели для физических исследований
🔵Методы и модели обработки текстов биомедицинской направленности
🔵Одна LLM хорошо, а N лучше? Мультиагентный подход - путь к AGI
🔵CAMEL: коммуникативные агенты для исследования «разума» общества языковых моделей
Семинаров много не бывает, следующий уже завтра в 17:00, до встречи! 👾
На прошлой неделе исследователи AIRI: Глеб Кузьмин, Артем Важенцев, Александр Панченко и Елена Тутубалина приняли участие в 13-й Международной совместной конференции по обработке естественного языка и 3-й конференции Азиатско-Тихоокеанского отделения Ассоциации компьютерной лингвистики IJCNLP-AACL 2023 💡
Конференция проходила в Индонезии с 1 по 4 ноября. В ней приняли участие около 200 человек оффлайн и 50 онлайн. Всего было принято 94 статьи на основную часть конференции и 37 на трек "Findings". В первый день были воркшопы и туториалы, а затем 3 дня длились основные треки, включая System demonstration и Findings.
По словам организаторов наиболее популярными треками стали «Приложения NLP», «Большие языковые модели», «Ресурсы и оценка» и «Малоресурсные языки». Команда AIRI представила на основном треке 3 доклада:
🔵Exploring Methods for Cross-lingual Text Style Transfer: The Case of Text Detoxification
🔵Uncertainty Estimation for Debiased Models: Does Fairness Hurt Relaiability?
🔵Predicting Terms in IS-A Relations with Pre-trained Transformers
А также 2 доклада на семинарах:
🔵Team NLLG submission for Eval4NLP 2023 Shared Task: Retrieval-Augmented In-Context Learning for NLG Evaluation (Eval4NLP workshop)
🔵Graph-Enriched Biomedical Language Models: A Research Proposal (SRW workshop)
Ждем следующих научных конференций с участием наших ученых, чтобы рассказать про них в рубрике #конференции 👀
Рассказываем про #AIRIseminars в эту среду👇
🔵Дата и время: 1 ноября в 17:00 на YouTube-канале AIRI
🔵Тема: «CAMEL: коммуникативные агенты для исследования «разума» общества языковых моделей»
🔵Докладчик: Дмитрий Хизбуллин, KAUST
🔵Оппонент: Алексей Ковалёв, AIRI
🔵Подробное описание семинара уже по ссылке
Скоро запустим офлайн-формат семинаров у нас в офисе на Курской, все подробности расскажем чуть позже 💡
В этот четверг начинается конференция Fall into ML 2023, рассказываем про программу выступлений исследователей AIRI 👾
26 октября
Мини-курс «Мультимодальные многозадачные модели как инструмент генеративного искусственного интеллекта» от Елизаветы Гончаровой.
27 октября
Панельная дискуссия «Наука в академии и в индустрии» с Максимом Кузнецовым и воркшоп «Обучение с подкреплением» с Александром Пановым.
28 октября
Выступление Артема Важенцева, Александра Панченко и Михаила Сальникова в секции по NLP.
Доклады Алексея Ковалёва, Александра Панова и Александра Коротина в секции по генеративному моделированию и обучению представлений. Антон Андрейчук и Александр Панов выступят в секции по прикладному машинному обучению, а доклад Айбека Аланова будет на секции по компьютерному зрению.
Конференция пройдет в здании ВШЭ на Покровском бульваре. Записи докладов будут выставлены на сайте конференции 🖇
Делимся расписанием ИИшницы «Диффузионные модели и их расширения», которая пройдет в этот четверг на YouTube-канале AIRI 🍳
🔵15:35 – «Диффузионные модели: три стороны одной медали», Дмитрий Ветров, ВШЭ, AIRI
В докладе спикер рассмотрит три способа интерпретации диффузионных моделей и кратко перечислит основные преимущества, которые дают разные способы взгляда на эту популярную генеративную модель.
🔵16:15 – "Star-Shaped Denoising Diffusion Probabilistic Models", Андрей Охотин, ВШЭ
Диффузионные модели сейчас достигают высокого качества на задачах генерации изображений и звука, однако, испытывают проблемы с генерацией данных со сложной внутренней структурой. Статья, про которую расскажет Андрей, представляет обобщение классических диффузионых моделей, позволяющее использовать не только гауссовское зашумляющее распределение. Благодаря этому удается добиться высокого качества генерации данных из таких специфических многообразий.
🔵16:35 – «Применение генеративных картиночных моделей в рекламе» Валентин Хрульков, Яндекс
Валентин расскажет о практических сценариях использования технологии генерации картинок для улучшения привлекательности рекламных баннеров.
🔵15:55 – "Entropic Neural Optimal Transport via Diffusion Processes" Никита Гущин, Сколтех
Доклад основан на статье "Entropic Neural Optimal Transport via Diffusion Processes" (NeurIPS 2023, oral). Оптимальный транспорт с помощью нейронных сетей — новое направление для решения задач непарного переноса стиля и доменной адаптации. В докладе Никита расскажет про способ связать оптимальный транспорт и диффузионные модели с помощью задачи моста Шрёдингера. Помимо рассказа о разработанном в статье алгоритме будут рассмотрены также другие уже известные алгоритмы для задачи моста Шрёдинегра и их приложения.
🔵16:55 – "Training of an integrator of diffusion model trajectories" Вячеслав Мещанинов, ВШЭ
Диффузионные модели продемонстрировали огромный потенциал для генерации данных самой разной структуры. Однако главным их недостатком является большое количество шагов на этапе использования, необходимое для качественной генерации объектов. В докладе Вячеслав расскажет о том, как можно преодолеть данный недостаток и обучить модель, которая за один шаг способна пройти всю траекторию генерации диффузионной модели.
Сохраняйте ссылку на трансляцию, до встречи в четверг! 🍿
Анонсируем следующий #AIRIseminars, который пройдет AIRIInstitute">на AIRIInstitute">нашем AIRIInstitute">YouTube-канале уже в следующую среду 👀
🔵Дата и время: 18 октября в 17:00
🔵Тема: «Методы и модели обработки текстов биомедицинской направленности»
🔵Докладчик: Елена Тутубалина, AIRI
🔵Оппонент: Артем Шелманов, MBZUAI
🔵Подробное описание семинара, а также предыдущие видео по ссылке.
Напоминаем, что вопросы докладчикам всегда можно задавать в чат во время трансляции. До встречи на семинаре!
Save the date: следующая ИИшница пройдет 19 октября на YouTube-канале AIRI 🍳
Скоро расскажем подробнее про спикеров научного онлайн-митапа, а также поделимся темами докладов.
Запись прошлой ИИшницы про роботов можно посмотреть по ссылке 🖇
Приходите на встречу Дискуссионного клуба в Музее криптографии с Манвелом Аветисяном, все подробности в посте ниже 💡
Читать полностью…