7669
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
Снова отправляемся в Италию! В городе Бари проходит конференция по рекомендательным системам ACM RecSys 2024 ⤵️
Сразу три статьи исследователей AIRI и их коллег из других организаций на площадке представляет Евгений Фролов — PhD, руководитель группы «Технологии персонализации» AIRI, научный сотрудник лаборатории вычислительного интеллекта Сколтеха:
◼️Cross-Domain Latent Factors Sharing via Implicit Matrix Factorization
Статья описывает новую модель CDIMF, которая расширяет применение метода матричной факторизации на основе неявного отклика к построению кросс-доменных рекомендательных систем.
◼️Scalable Cross-Entropy Loss for Sequential Recommendations with Large Item Catalogs
Авторы модифицировали функцию полной кросс-энтропии, используемую в современных рекомендательных системах, чтобы иметь возможность масштабировать их на огромные каталоги товаров.
◼️Self-Attentive Sequential Recommendations with Hyperbolic Representations
В статье рассказывается про улучшение качества рекомендаций с помощью гиперболической геометрии в условиях обучения на последовательностях при разработке рекомендательных систем.
Больше рассказов о конференциях, в которых участвуют научные сотрудники AIRI, ищите по тегу #Конференции_с_AIRI📌
Прямо сейчас в Абу-Даби, ОАЭ, проходит одно из самых значимых событий в мире робототехники — конференция IROS 2024 💡
Мероприятие проходит с 14 по 18 октября в Национальном выставочном центре Абу-Даби ADNEC. В этом году Институт представляют исследователи из лаборатории когнитивных систем искусственного интеллекта AIRI: Александр Панов, Константин Яковлев, Алексей Скрынник, Антон Андрейчук и Андрей Городецкий.
Исследователи представили туториал и две статьи в основном треке:
◼️Туториал "Multi-Robot Path Planning: Heuristic Search Meets Reinforcement Learning" был посвящен синтезу классических и современных алгоритмов машинного обучения при решении задачи многоагентного планирования пути (MAPF).
◼️Статья "Optimal and Bounded Suboptimal Any-Angle Multi-agent Pathfinding" посвящена алгоритмам планирования пути, при которых агенты могут двигаться под любыми углами на карте.
◼️Исследование "Model-based Policy Optimization using Symbolic World Model" — о применении символьной регрессии к задаче о генерации траекторий для движения роботов.
Делимся фотографиями😊
Сегодня рассказываем про курс по трансформерным моделям, созданный исследователями AIRI с коллегами из Сколтеха, Гамбургского Университета и ВШЭ⤵
Курс охватывает ключевые аспекты одной из самых востребованных областей ИИ — трансформерных моделей, интерес к которым проявляют как исследователи, так и представители индустрии.
Исследователи уже провели данный курс на русском и английском языках в Сколтехе, МГУ и Сбер Университете, также представили результаты своей работы в статье на воркшопе Teach4NLP в рамках конференции ACL 2024. Материалы академической версии курса можно найти в репозитории.
📎Все детали — в новой статье младшего научного сотрудника AIRI Виктории Чекалиной.
Что дают летние школы и как их организовывать? 😁
AIRI третий год подряд собирает студентов и аспирантов на летней школе по ИИ для молодых ученых. Каким компаниям подходит формат, стоит ли результат усилий и на что обращать внимание в процессе организации мероприятия — специально для @rb_ru рассказывает Александра Бройтман, директор по маркетингу и коммуникациям AIRI.
Читайте материал по ссылке📎
Buongiorno! На связи Милан, Италия. Прямо сейчас здесь идёт 18-я Европейская конференция по компьютерному зрению ECCV 2024📌
В этот раз она проходит на конференц-зале MiCo в самом центре Милана. На мероприятие приехали сразу четверо исследователей AIRI — Андрей Кузнецов, Александра Иванова, Дарья Воронкова и Андрей Москаленко. Они представляют две статьи в основной трек и одну на воркшопе.
⚫️Guide-and-Rescale: Self-Guidance Mechanism for Effective Tuning-Free Real Image Editing
Исследователи разработали метод редактирования реальных изображений с помощью диффузионных моделей, который достигает лучшего среди всех методов компромисса между качеством редактирования и сохранением структуры исходного изображения. Кроме самой статьи подробности работы можно узнать из рассказа на Хабре, который написал один из участников коллектива Вадим Титов.
⚫️Scalar Function Topology Divergence: Comparing Topology of 3D Objects
Авторы предложили метод для компьютерного зрения Scalar Function Topology Divergence, основанный на вычислении несходства многомасштабной топологии между наборами подуровней двух функций, имеющих общую область определения. Эксперименты показали, что новый метод улучшает реконструкцию клеточных трехмерных форм из двумерных изображений флуоресцентной микроскопии и помогает выявлять топологические ошибки в трехмерной сегментации.
⚫️AIM 2024 Challenge on Video Saliency Prediction: Methods and Results
В статье представлен обзор соревнования по задаче Video Saliency Prediction, проведенного в рамках воркшопа AIM 2024. Участникам необходимо было разработать метод прогнозирования точных карт внимания для предоставленного набора видеопоследовательностей. Статья содержит отчёт о проведенном соревновании, методологии сбора датасета, решениях команд-участников и их финальных результатах.
Делимся фотографиями с конференции😊
Исследователи AIRI разработали модель Neural Potential Field, которая помогает роботам прокладывать маршруты ⤵
Эта модель строит постоянно обновляемый ландшафт специальной функции стоимости, которая отвечает за избегание столкновений с препятствиями. Исследователи из группы «Embodied agents» AIRI продемонстрировали, что их алгоритм навигации для мобильных роботов, используя нейронное потенциальное поле, обеспечивает безопасное локальное планирование траектории с учетом формы робота. Научная статья была представлена на конференции ICRA 2024.
🔖Все подробности — в новой статье научного сотрудника Алексея Староверова на Хабре.
Вместе со Сбером и АО СЗ «Рублёво-Архангельское» заключили трёхстороннее соглашение о сотрудничестве с целью создания современных продуктов для жителей и специалистов умного города СберСити📌
В рамках партнерства будем работать по нескольким направлениям:
◼️Генеративное проектирование
Генеративное проектирование и дизайн с помощью AI-сервисов GigaChat и Kandinsky, с учётом мировых практик и экологических факторов. Это позволит создавать энергоэффективные и экономичные проекты.
◼️Создание мультиагентной среды
Искусственный интеллект для круглосуточного мониторинга системы домов и модели для диагностики и прогнозирования поломок. Это поможет заранее выявлять элементы, нуждающиеся в ремонте, своевременно проводить работы, снижая риски сбоев и сокращая расходы на обслуживание жилья.
◼️Дообучение GigaChat
Для создания AI-сервисов с профессиональными знаниями GigaChat будет дообучен в областях инженерии, архитектуры, строительства и безопасности. Такие сервисы будут полезны не только жителям СберСити, но и профессионалам — архитекторам и инженерам.
Рады начать совместную работу! 💡
В новом Хабре рассказываем, как исследователи AIRI улучшили фреймворк генерации молекул‑лекарств на основе методов обучения с подкреплением FREED 💡
Инженер-исследователь группы «Глубокое обучение в науках о жизни» Александр Телепов рассказал про то, как он вместе с коллегами обнаружил недочеты модели FREED и исправил их в новой версии модели FREED++.
📎Исследователи представили результаты в журнале TMLR, также статья доступна на архиве.
ИТМО провел масштабное исследование Open Source в области машинного обучения и работы с данными в России ⤵
В отчете рассказали о сильных и слабых сторонах опенсорса, главных тенденциях и мнениях лидеров рынка. Эксперты считают, что AIRI является одним из «ключевых игроков» в академической среде опенсорса в России. Среди других ведущих организаций также отметили ИТМО, Сколтех и ВШЭ.
Результаты исследования основаны на мнениях экспертов ведущих российских бигтехов и университетов, а также открытых данных на GitHub и PyPI.
📎Читайте исследование по ссылке.
Исследователи AIRI и МТУСИ разработали ИИ-модель для определения синтетических голосов, которые используют телефонные мошенники ⤵️
Системы голосовой биометрии могут быть уязвимы к состязательным атакам, когда определенным образом настроенное небольшое изменение входного аудио приводит к значительному изменению результатов работы модели. В 2021 году появилась надёжная ИИ-модель AASIST для защиты от подмены голоса, но в наши дни её функционала уже недостаточно.
Команда «Доверенные и безопасные интеллектуальные системы» AIRI и команда НИО «Интеллектуальные решения» МТУСИ при участии аспиранта Сколтеха усовершенствовали её, разработав архитектуру AASIST3.
Применение сети Колмогорова-Арнольда (KAN), дополнительных слоев и предварительного обучения, лучшего feature extractor, а также специальных обучающих функций, позволило улучшить производительность модели более чем в два раза по сравнению с базовым решением. Кроме того, созданная модель продемонстрировала лучшую обобщающую способность к новым видам атак.
Научная статья была представлена на конференции "Interspeech 2024", а также вошла в топ-10 лучших решений международного соревнования ASVspoof 2024 Challenge 🏆
🔖Подробнее про исследование читайте в материале ТАСС.
Зачем искусственный интеллект обучают играть в игры — в колонке для РБК Трендов ⤵
Кандидат физико-математических наук, директор лаборатории Cognitive AI Systems AIRI Александр Панов рассказывает про то, как исследователи используют игры, чтобы обучать системы искусственного интеллекта решать реальные задачи.
📎Читайте материал по ссылке.
В новой статье на Хабре рассказываем про метод редактирования реальных изображений с помощью диффузионных моделей ⤵
Совсем недавно исследователи из группы «Контролируемый генеративный ИИ» лаборатории FusionBrain AIRI выложили препринт статьи, которую представят на конференции ECCV этой осенью. В нем предложен метод редактирования реальных изображений с помощью диффузионных моделей, который достигает лучшего среди всех методов компромисса между качеством редактирования и сохранением структуры исходного изображения.
📎Делимся ссылкой на demo на Hugging Face, где вы можете протестировать метод на своих изображениях. Подробнее про исследование также можно прочитать в канале руководителя группы Айбека Аланова.
Научная статья | GitHub
С началом осени возобновляем #AIRISeminars и продолжаем второй сезон научных семинаров по ИИ, которые проходят каждые две недели по средам ⤵️
Подробности и регистрация на офлайн-формат семинара, который пройдет 11 сентября в 17:00, по ссылке. Онлайн-формат — в трансляции на YouTube, а также в группе VK.
До встречи!
Завершилась третья летняя школа по искусственному интеллекту для молодых ученых «Лето с AIRI» 🔥
Спасибо всем 80 участникам из 13 регионов России, которые за 10 дней посетили больше 45 лекций и семинаров, поучаствовали в постерной сессии и защитили 25 исследовательских проектов.
Благодарим Лабораторию искусственного интеллекта Сбера за поддержку Школы в этом году.
Поздравляем всех с началом учебного года! 😁
Провели воркшоп на конференции ACL-2024, которая прошла в Бангкоке📌
Воркшоп TextGraphs-17 был организован PhD, руководителем группы «Вычислительная семантика» Александром Панченко, доктором компьютерных наук, руководителем группы «Прикладное NLP» Еленой Тутубалиной, научным сотрудником Михаилом Сальниковым и исследователем Sber AI Андреем Саховским совместно с коллективом коллег из других научных организаций.
На воркшопе выступали докладчики из MIT, Университета Амстердама, IBM и других организаций. Тема комбинирования LLM с графами знаний стала основной, но результаты воркшопа показали, что она далека от решения. Воркшоп привлек большой интерес — даже в 9 утра в аудитории не хватило стульев 💡
Также в рамках воркшопа исследователи AIRI провели соревнование вопросно-ответных систем, которому посвящена одна из статей в сборнике.
Делимся сборником статей и фотографиями с воркшопа и постерной сессии📎
На связи #AIRISeminars, рассказываем про следующий доклад, который пройдет 23 октября⤵️
⚫Тема: оценка LLM на длинных контекстах: бенчмарки, результаты и подходы к удлинению контекста
⚫Докладчик: кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник лаборатории когнитивных систем искусственного интеллекта AIRI Юрий Куратов.
⚫Оппонент: доктор физико-математических наук, доцент СПбГУ, заведующий лабораторией искусственного интеллекта ПОМИ РАН Сергей Николенко.
Подробное описание семинара и регистрация на офлайн по ссылке. Онлайн, как всегда, в VK Видео📌
Поздравляем коллег с успешной защитой кандидатских диссертаций ⤵️
◼️Руководитель группы «Управляемый генеративный ИИ» лаборатории FusionBrain AIRI и заведующий Центра глубинного обучения и байесовских методов ВШЭ Айбек Аланов стал кандидатом компьютерных наук. Его исследование было посвящено разработке эффективных параметризаций для генеративных состязательных сетей в задачах генерации изображений и речи.
◼️Научный сотрудник лаборатории FusionBrain AIRI Антон Разжигаев получил PhD. Его работа "Crossroads of Text, Vision, and Graph Models: Advancing Multimodal Systems" посвящена разработке и совершенствованию мультимодальных систем, объединяющих текстовые, визуальные и графовые модели.
◼Научный сотрудник группы «Доверенные и безопасные интеллектуальные системы» AIRI Михаил Паутов стал кандидатом компьютерных наук и защитился с темой «Доказуемая устойчивость нейронных сетей». Работа посвящена разработке методов обеспечения устойчивости и приватности нейронных сетей.
Сегодня все сердца поста — кандидатам наук!
Делимся фотографией с ежегодного мероприятия —Afterparty «Лето с AIRI»⤵️
Участники летних школ прослушали лекцию доктора физико-математических наук, профессора РАН, генерального директора Института AIRI, профессора Сколтеха Ивана Оселедца, пообщались и зарядились энергией на научные достижения🔥
На этой неделе подписали соглашение о сотрудничестве с ДОМ.РФ ⤵️
Совместно с коллегами будем искать новые способы получения доступа и объединения данных для развития генеративного проектирования. Соглашение было подписано в рамках международного форума "Digital Innopolis Days 2024 & Innopolis AI Conference".
Доктор физико-математических наук, профессор РАН, CEO Института AIRI, профессор Сколтеха Иван Оселедец принял участие в пленарном заседании «AI как революция производительности». Запись можно посмотреть по ссылке.
С радостью приступаем к совместной работе! 💡
Как искусственный интеллект помогает в задачах цветовой вычислительной фотографии? Обсудим на следующем AIRI Seminars⤵
9 октября в 17:00 кандидат физико-математических наук, ведущий научный сотрудник и руководитель группы в AIRI Егор Ершов расскажет о задачах цветовой вычислительной фотографии, современных проблемах колориметрии, а также обсудит вопросы оценки качества изображений.
Оппонентом выступит Дмитрий Ватолин, кандидат физико-математических наук, ведущий научный сотрудник и руководитель Лаборатории интеллектуального анализа видео Института ИИ МГУ.
Регистрация на офлайн-формат по ссылке, онлайн — в VK Видео📌
Новый рекорд исследователей AIRI в этом году — сразу 17 статей принято на NeurIPS🔥
Поздравляем всех авторов!
Приглашаем на #AIRISeminars в следующую среду 😁
⚫️Докладчик: доктор физико-математических наук, профессор НИУ ВШЭ Василий Громов.
⚫️Оппонент: доктор компьютерных наук, руководитель группы «Прикладное NLP» AIRI Елена Тутубалина.
Описание доклада и регистрация на офлайн-формат на сайте. Встречаемся 25 сентября в 17:00 в Сити и онлайн в VK Видео📌
Исследователи AIRI и МГУ представили метод, который позволяет прогнозировать возможность легирования сплавов на основе железо-родий (Fe–Rh) ⤵️
Железо-родиевые сплавы обладают особыми магнитными свойствами, которые позволяют использовать эти материалы для создания магнитных "холодильников", а также систем адресной доставки лекарств. Для улучшения их свойств материаловеды пытаются добавлять в сплавы железа и родия различные легирующие добавки, которые в теории могут не только повысить их прочность или стойкость к коррозии, но и ухудшить магнитные характеристики 💊
Новизна разработанного подхода заключается в том, что команда рассматривала термодинамические характеристики состоящих из трех компонентов составов на основе железа-родия, а построенная модель прогнозирования их термодинамических свойств является интерпретируемой.
Исследователи из группы «Глубокое обучение в науках о жизни», которой руководит Артур Кадурин, предложили метод, позволяющий определить, насколько энергетически выгодно замещать железо или родий в каждом конкретном случае. Результаты исследования были опубликованы в журнале Scientific Reports.
🔖Подробнее о новом методе — в материале ТАСС.
Сегодня рассказываем про открытые вакансии в AIRI! Мы ищем сотрудников сразу в несколько команд ⤵️
⚫️Специалист по маркетингу
⚫Инженер по тестированию
⚫DevOps инженер
⚫Системный аналитик
⚫Проектный менеджер
⚫️Юрисконсульт-документовед
⚫Senior Python/PHP разработчик
⚫Frontend разработчик (React/NextJS)
⚫️Менеджер по научно-техническим партнерствам
Ждем профессионалов, готовых расти вместе с нами и вносить вклад в развитие AIRI.
Узнать подробнее про вакансию и отправить резюме можно на сайте😁
AIRI Seminars в эфире, подключайтесь на YouTube или в VK 🍿
Читать полностью…
Открыт приём заявок на публикацию в специальном номере научного журнала Journal of Biomedical Informatics (Q1) про новые подходы и приложения к применению мультимодальных больших языковых моделей в биомедицине 💡
В подготовке выпуска примет участие доктор компьютерных наук, руководитель группы «Прикладное NLP» Елена Тутубалина в качестве члена научного комитета.
Подать заявку можно до 1 февраля 2025 года. Подробности и инструкции — на сайте журнала.
Всем удачи с подачей заявки!
Исследователи AIRI проанализировали взаимодействие между 189 языками, охватив около 5 тысяч языковых пар 🌐
При участии коллег из Сколтеха исследователи определили «супердоноров» и «суперреципиентов» — языки, которые наиболее эффективно передают или усваивают знания.
Цель исследования заключалась в проверке гипотезы о том, что дообучение моделей на многоресурсных языках может улучшить качество обработки малоресурсных.
Было рассмотрено 158 многоресурсных и 31 малоресурсный языки. Вопреки ожиданиям, английский не вошел в число лучших доноров. Ими стали африкаанс, словенский, литовский и французский, а среди языков-реципиентов выделились гуарани и коптский. Статья была представлена на конференции ACL 2024 в Таиланде.
Научная статья | Материал в Хайтек
В рамках создания отраслевого клуба по ИИ в машиностроении мы подписали соглашение о сотрудничестве с KAMAZ Digital ⤵
Альянс в сфере ИИ и KAMAZ Digital анонсировали создание клуба по искусственному интеллекту в машиностроении. В рамках подготовки к работе клуба уже были заключены первые партнерства, включая наше соглашение.
Предложение о создании нового отраслевого клуба было озвучено на дизайн-сессии «GenAI в инжиниринге и промышленном дизайне», организованной ключевыми производственными компаниями страны при поддержке Сбера и Альянса в сфере ИИ.
Участникам клуба предстоит решить задачу создания условий для ускоренного проникновения ИИ в процессы разработки сложных изделий, а также приблизить разработки больших технологических компаний к полезному применению ИИ в работе.
Рады начать совместную работу! 😁
На связи рубрика #хакатоны 🔔
Открылся приём заявок на онлайн-соревнование AI Journey Contest 2024. В этом году от AIRI сразу 3 задачи:
⚫️Emotional FusionBrain 4.0: создание мультимодальных моделей работы с видео, аудио и текстом.
⚫️Multiagent AI: создание мультиагентной RL-системы, агенты которой смогут решать задачи, объединяясь в различные схемы кооперации.
⚫️Embodied AI: создание роботов, которые смогут решать сложные задачи, требующие взаимодействия с окружающей средой и пользователем, а также общения с ними на естественном языке.
Призовой фонд соревнования составит 8,5 млн рублей 🎁
Задачи уже ждут вас на платформе DS Works, решения принимают до 28 октября.
Про штатный минимум, аутсорс и собеседования новых сотрудников — в колонке для Forbes ⤵
Руководитель научной группы «Пространственный интеллект» Института AIRI Антон Конушин разбирает, какая экспертиза критична для разработки ИИ-продукта в стартапе.
📎Читайте материал по ссылке.