Трясогузка, возле лужи,
Хвост тряся исподтишка,
Говорила: «Почему же
Всем стихи, — мне нет стишка?

К. Бальмонт

Помимо текущих дел и успехов, в нашей лаборатории созрели и более долгосрочные результаты. На защиту выходит Миша Масляев.

Как водится, если твой руководитель А. Хватов, то ничего кроме коммунизма диффуров у тебя не выйдет. Миша один из авторов фреймворка с открытым исходным кодом для обучения моделей в форме дифференциальных уравнений EPDE. Это, на минуточку, один из трёх самых сильных алгоритмов в этой области (даже статья на воркшопе А* имеется).

Идея простая: берёшь данные, а по ним не нейронку обучаешь, а диффур. При этом постановка не в подборе весов, а что-то вроде самого широкого понимания NAS - структура самого уравнения так же подбирается внутри алгоритма. Дьявол, как водится, в... езде в этой задаче, за пять лет постановка поменялась несколько раз, но успех достигнут, да ещё и потенциал для развития огромный. О развитии услышим в следующих диссертациях. =)

Рад, что удалось совместными усилиями убедить диссертационный совет, что это искусственный интеллект. А это он и есть, в кривых трендов это сейчас начинающая рост область first principles AI. Надеюсь, что в дальнейшем, подобных вопросов возникать не будет и ИТМО будет знаменит тем, что понимает и принимает и такой ИИ.

Что приятно, Миша - первый кандидат в кандидаты, который полностью воспитан в нашей лаборатории с малых лет. Пожелаем ему успешной защиты.

Прямой эфир с демо-дня Сбера в Москве: постер от аспиранта нашей лаборатории Глеба Соловьева про библиотеки GEFEST и GOLEM. На фото видно плохо, поэтому тут можно поразглядывать исходник.

Митап уже почти начался, ссылка на трансляцию - https://www.youtube.com/watch?v=vXn_spWteoY

Завтра днем есть возможность послушать внеочередной мастер-класс по некоторым из наших открытых библиотек от сотрудника нашей лаборатории и руководителя студенческого клуба ITMO.OpenSource Андрея Гетманова. Welcome!

Приглашаем на ITMO Open Source Workshop - мастер-класс по использованию открытого кода в ИИ от университета ИТМО!✨

Это уже стало традицией - собираться вместе, чтобы обсудить мир Open Source. И мы рады, что наши дружеские встречи в баре переросли в уютное пространство для обмена знаниями и опытом работы с открытыми научными решениями.

Мы гордимся тем, что вам интересно делиться своими изысканиями и знаниями о работе с Open Source продуктами.💪🏻

На последней встрече мы узнали много интересного о различных продуктах, и интерес к этой теме только растет.

Именно поэтому мы решили организовать дополнительный формат встречи - мастер-класс.🌐

📆Приходите 15 декабря, в 15:00, в коворкинг ИТМО (Биржевая линия, 16), на 5 этаж.

Мы познакомим вас с тремя ключевыми решениями: FEDOT, BAMT, и GOLEM.
За пару часов вы узнаете, как эти решения могут помочь вам в вашей работе и где они могут быть полезны.⚙️

Не упустите возможность узнать больше о мире Open Source и научиться использовать его преимущества для развития своих проектов!🤩

Обязательно регистрируйся по ссылке ❗️

Ждем вас на нашем ITMO Open Source Workshop!👋🏻

#события

Начало февраля встречаем в кругу единомышленников — обсуждаем open source и слушаем доклады коллег и однокурсников.🤩

✨1 февраля проведем 6-ой Scientific Open Source Meetup, который будет полезен и для студентов, ищущих опыт командной разработки, и для учёных, желающих повысить качество своего кода за счёт внедрения полезных практик. 

На мероприятие можно зарегистрироваться как в качестве слушателя, так и докладчика. 🧑🏼‍💻

Если вы хотите стать спикером и рассказать о своем open source проекте, напишите об этом в телеграм научному менеджеру NSS Lab Анастасии Ященко.

Приглашаем всех желающих! Всех докладчиков ждут подарки: промокоды на сервисы нашего партнёра Selectel. А автору лучшего доклада достанется мерч от организаторов и подарок от Selectel.🎁

Время и место проведения митапа, а также подробную программу, опубликуем чуть позднее. ❗️

А пока предлагаем присоединиться к чату об открытом ПО. Все вопросы о мероприятии можно задать там.

Регистрируйтесь, добавляйте в календарь и ждите новостей! ⚙️
 
P.S. Анонсы, описания и записи предыдущих встреч ищите в нашем репозитории.

До встречи! 👋🏻

#события

До оперсорс-митапа есть прекрасная возможность научно разогреться и послушать доклад Миши Масляева на семинаре лаборатории Методов анализа больших данных Московской Вышки о том, как машины изучают дифференциальные уравнения. Доклад будет на английском.

#OpenSeminar
Welcome to LAMBDA "Machine learning of differenital equations" seminar!

🗓 29.01 14:40
📍 Moscow, Pokrovsky boulevard, 11, S326

Speaker:
📣 Mikhail Masliaev, Junior researcher at the composite artificial intelligence laboratory, ITMO University

🖇 Registration

Annotation: Application of physically based machine learning methods, adapted to the specifics of the processed phenomena, allows the reduction of the complexity of the trained model and achieve its interpretability for  experts. In classical continuous processes modeling, one of the most commonly models are differential equations and systems of differential equations. Data-driven modeling can allow the combination of the advantages of tools based on analytically derived differential equations with the capabilities of a data-driven approach. The general learning approach is based on solving two subproblems: optimizing the structure of a differential equation, which corresponds to the discovery if its expression in symbolic form, and determining the parameters within these expressions. The report will consider both approaches aimed at solving subproblems separately, and approaches that allow joint determination of the structure and parameters of differential equations. Primary attention will be directed to methods based on the least shrinkage and selection operator (LASSO), neural networks (physics-based neural networks and ANNs, adapted for equation search tasks). The operating principles of the methods determine their advantages and disadvantages and, accordingly, their applicability to real-world problems. Also, methods for training models in the form of differential equations based on evolutionary optimization algorithms will be considered, using the examples of EPDE, SGA-PDE and DLGA-PDE frameworks. Such models allow equation optimization in an expanded search space, but can be characterized by increased computational costs of equation learning. This approach allows to limit a priori knowledge about the required equation and expand applicability to real problems of surrogate modeling and prediction of the dynamical systems state. The report will provide examples of employing the approach to several applied problems, in particular plasma arc modeling and determining the equations, governing thermal conductivity in the medium.

Про нас пишут.

Это про совместную с исследователями ХБК ИТМО статью Generative AI for Co-Crystal Design with Property Control, которую приняли как устный доклад на воркшоп AI2ASE конференции AAAI.

С нашей стороны ключевой вклад внесла сотрудница лаборатории и магистрант ФЦТ Любовь Ямщикова - она смогла за считанные дни приспособить GOLEM к решению новой задачи, повысив качество текущих решений в таких нетривиальной области. Текст статьи доступен на сайте воркшопа.

Направление продолжаем развивать - расширенную версию работы подали на ICML, к ней подключился наш аспирант Глеб Соловьев (в части применения генеративного ИИ для создания начальных приближений).

Всем привет.

Небольшой анонс для тех, кто занимается исследованиями в области автоматизации машинного обучения, а также применяет AutoML на практике.

В конце апреля на конференции AINL будет организован воркшоп по AutoML - https://ainlconf.ru/2024/automl.

Так как AutoML - одна из основных тематик нашей лаборатории, то приняли участие в организации вместе с коллегами из ИТМО:
- Nikolay Nikitin, PhD, Head of AutoML Lab, Senior Researcher in NSS Lab, ITMO University
- Sergey Muravyov, PhD, Head of CT Lab, ITMO University
- Alexey Zabashta, PhD, ITMO University

Приглашаем всех желающих подавать статьи. Набор тематик довольно широкий:

- Novel open-source AutoML tools
- Optimization techniques for AutoML
- Meta-Learning for AutoML
- Neural Architecture Search (NAS)
- Hyperparameter Optimization (HPO)
- Feature selection and features engineering in AutoML
- AutoML for the scientific and industrial applications
- Reproducibility of the AutoML-related experiments
- Benchmarking of AutoML

Дедлайн подачи статей - до 27.03.

К другим новостям: на днях успешно продемонстрировали наши разработки на ВДНХ в рамках "Дня ИИ".

Сотрудник нашей лаборатории Иван Лобанов показывал прикладные примеры применения AutoML-фреймворка FEDOT.Industrial, причем частично в "живом" режиме - для этого у нас есть специальный стенд в форм-факторе чемодана, имитирующий поведение промышленной установки.

Почитать подробнее про мероприятие можно тут - https://aim.club/publications/prazdnik-ii-na-vdnh

Поделюсь вакансией только для своих, так сказать - на hh её пока что нет. Сам бы устроился, но уже работаю:

В качестве расширения и подкрепления ищу в группу студентов бакалавриата, магистрантов (специальность математика/прикладная).

Работа в Университете ИТМО, всё оформляем официально.

Чем занимается группа:

- Physics-informed ML - чистые PINN для решения уравнений (https://github.com/ITMO-NSS-team/torch_DE_solver), поиск уравнений по данным (https://github.com/ITMO-NSS-team/EPDE)
- Manifold learning
- Другие перспективные темы на стыке математики и ИИ

Что предлагаем:

- ЗП 40-60 тыс. бакалаврам, 60-80 тыс. магистрам (с учётом неполного рабочего дня), 80+ тыс. аспирантам
- Бакалаврам - магистратуру, магистрам - аспирантуру с бесшовным совмещением работы в лаборатории
- Публикации - наш уровень - сильные Q1 статьи и A-rank CORE (преимущественно, GECCO), целимся на А*
- Интересные задачи на стыке математики и ИИ
- Выступления на конференциях

Что требуем:

- Несколько (по договорённости) присутственных дней в лабе, от аспирантов 5/2 со свободным графиком
- Либо сильную математику, либо сильное программирование (слабые стороны терпеливо дадим компенсировать)
- Желание разбираться в коде на Python, желание осваивать машинное обучение
- Публиковать код в открытом доступе (+ в резюме и в карму)
- Английский для понимания и помощи в написании статей

Контакты: alex_hvatov@itmo.ru (Александр Хватов)

Уже через неделю, приглашаем всех регистрироваться и подключаться. Будет интересно!

10 апреля пройдёт 7-ой Scientific Open Source Meetup. В этот раз — онлайн! 🌐

Митап посвящён открытой разработке и научному open source. Он будет полезен как студентам, так и учёным или специалистам в машинном обучении.👩🏻‍💻

Программа будет интересной: например, фултайм-разработчик опенсорса и GitHub Star Никита Соболев расскажет о проблемах open source, а Олег Северов, сооснователь Lacmus, покажет, как нейросети спасают пропавших людей. Темы других докладов можно найти здесь. 🤓

⏳Когда: 10.04 в 18:00
📍Где: онлайн

Присоединяйтесь к чату об открытом ПО. Все вопросы о мероприятии можно задать там.

Регистрируйтесь, добавляйте в календарь и ждите новостей!🚀
 
P.S. Анонсы, описания и записи предыдущих встреч ищите в нашем репозитории.

До встречи!👋🏻

#мероприятия

Всем привет!

На двух последних open source митапах мы рассказывали о научных open source фреймворках и пытались как-то очертить поле российского научного опенсорса.

По итогам исследования мы написали статью на Хабре ИТМО.

Будем рады вашим отзывам и комментариям!
Если мы забыли упомянуть какие-то проекты или организации – пишите, мы планируемую следующую итерацию исследования.

И напоминаю, что у нас есть чат, где мы обсуждаем открытый код и всё, что с ним связано: https://t.me/itmo_opensource
Присоединяйтесь!