23 и 24 ноября 13 спикеров из AIRI выступят на международной онлайн–конференции AI Journey! ✨

Делимся расписанием двух дней конференции:

23 ноября:

🔻AIJ SCIENCE: Keynote Talks
– Иван Оселедец «Обучение и сжатие больших нейросетевых моделей»
– Евгений Бурнаев «Топология наносит ответный удар: все, что вы хотели знать про форму ваших данных, но боялись спросить»
– Ольга Кардымон и Михаил Бурцев «GENA LM: языковая модель ДНК»
– Дмитрий Ветров «Удивительные свойства ландшафта потерь в перепараметризованных моделях»

🔻AIJ JUNIOR
– Евгений Бурнаев «3D компьютерное зрение для цифрового сохранения культурного наследия»
– Семен Буденный «Умные технологии для экологичного будущего»

🔻AI4ESG
– Семен Буденный «Искусственный интеллект в сфере устойчивого развития»
– Виктор Гомболевский «Битва за здоровье человечества - при чем тут искусственный интеллект?»
– Алексей Коровин «Салют, нейросеть! Подскажи новый материал»

24 ноября:

🔻SCIENCE & BUSINESS
– Денис Димитров «FusionBrain - исследовательский проект по мультимодальному и мультизадачному обучению»

🔻SCIENCE & INDUSTRIES
– Илья Макаров «Vision Transformers для оценки глубины: беспилотники и метаверс»

🔻AIJ SCIENCE
– Никита Иванисенко «SEMA: платформа для решения задач иммуннологии с использованием искусственного интеллекта»
– Елизавета Дахова «Автоматизация скоринга суставов у пациентов с ревматоидным артритом на рентгеновских снимках»
– Полина Дружинина «Необходимость предобработки МРТ изображений для автоматизации оконтуривания опухолей головного мозга»
– Финальная дискуссия с молодыми учеными: Семен Буденный и Иван Оселедец.

Трансляция по ссылке, до встречи! 🍿

AIRI, Сколтех и Государственный исторический музей объявили о старте проекта по созданию 3D цифровых копий объектов в Храме Василия Блаженного 🎲

📸 Исследователи фиксируют геометрию с помощью сканеров, а для более детальной реконструкции и дальнейшего наложения текстуры используют фотокамеры.

Чтобы получить точную и полноценную 3D модель с красивой реалистичной текстурой, ученые обрабатывают фотографии объектов с помощью специально разработанных ИИ-алгоритмов. При создании цифровых копий высоких зданий планируется задействовать оборудованные датчиками дроны.

🗝 Храм Покровского собора регулярно реставрируется, в результате чего во внешний вид храма вносятся определённые изменения, например, в 1920-1930-е гг. в стремлении к открытию первоначального облика собора безвозвратно были утрачены многие архитектурные и живописные детали.

Начатая 3D реконструкция позволит не только зафиксировать облик интерьеров на сегодняшний день, но и стать основой для разработки виртуальной экскурсии и других музейных проектов: игр, квестов, занятий.

Подробно прочитать про новый проект можно в статье Naked Science 📃

На видео показан процесс сканирования помещения в Храме Василия Блаженного 👀

Новый семинар AIRI пройдет уже 30-го ноября в 17:00, делимся подробностями 🖇

🔵Тема: «Обучение с подкреплением для задачи бессиловой оптимизации энергии молекулярной конформации»

🔵Спикеры: исследователи из команды «Глубокое обучение в науках о жизни» Артур Кадурин и Артем Цыпин

🔵Оппонент: Сергей Бартунов

🔵Описание доклада: Многие свойства молекулы определяются ее возможными конформациями – допустимым расположением образующих ее атомов в пространстве. Одна из ключевых характеристик молекулярной конформации – это ее внутренняя энергия, чем она меньше, тем более вероятна конформация. Поэтому одной из задач вычислительной квантовой химии является поиск конформаций с минимальной энергией для заданных молекул.

Классические методы решения этой задачи либо используют дорогостоящие вычислительные методы, такие как DFT, либо опираются на неточные эвристики (Merck Molecular Force Field). В последнее время был предложен ряд нейронных архитектур, позволяющих оценивать силы, действующие на молекулу в каждой конформации. Однако, минимизация энергии с помощью подобных моделей далека по точности от классических методов.

Исследователи AIRI предлагают отказаться от явного оценивания сил и обучать RL-агента напрямую минимизировать энергию, меняя конформацию.

⚡️ #AIRIseminars всегда транслируются на YouTube. Подписаться можно по ссылке.

🧬 Делимся недавними новостями команды «Биоинформатика» AIRI:

🫥Вышел новый выпуск подкаста Data Therapy с руководителем группы «Биоинформатика» Ольгой Кардымон. В первом эпизоде нового сезона обсуждается применение искусственного интеллекта в медицине и генетике.

🫥Старший научный сотрудник Никита Иванисенко и руководитель группы Ольга Кардымон выступили на международной
онлайн–конференции AI Journey, скоро поделимся записью.

🫥 Старший научный сотрудник Татьяна Шашкова подготовила задачу AI4Biology на AI Journey Contest 2022, турнирная таблица с количеством решений от каждого участника по ссылке.

🫥 Вениамин Фишман принял участие в конференции «Генетика человека и патология», Никита Иванисенко сделал доклад на симпозиуме в МГУ, а Татьяна Шашкова выступила на конференции «Информационные технологии и системы».

Кстати, руководитель группы Ольга ведет свой канал в Telegram, подписывайтесь!

Завтра в 11:45 руководитель группы «Нейроинтерфейсы» Алексей Осадчий примет участие в круглом столе на Конгрессе молодых ученых 👀

Что будет внутри дискуссии «Нейротехнологии: исправить и дополнить мозг»?

🔵 Поговорят о том, как нейротехнологии стремительно входят в повседневную жизнь.

🔵 Обсудят, как в игровых средах и метавселенных нейротехнологии погружают мозг человека в виртуальный или дополненный мир, заставляя ощущать его реальность.

🔵 Также расскажут про то, как нейротехнологии изменят медицину и наше ближайшее будущее.

Трансляция и подробная программа по ссылке 🔝

Сегодня в рубрике #обзор_статей подборка от команды «Дизайн новых материалов» AIRI на тему квазикристаллов 💠

Квазикристаллы по праву признаются уникальным видом структурной организации вещества в твердом состоянии. Так происходит, потому что они обладают дальним порядком (то есть расположение атомов в пространстве подчиняется некоторым правилам), но не обладают привычной другим кристаллическим веществам трансляционной симметрией.

🔳 В своей недавней работе ученые из Гарвардского и Массачусетского технологического университетов рассмотрели методы дизайна двумерных квазикристаллов с использованием японского искусства киригами. Инструментами стали бумага и ножницы. В очень наглядной форме исследователи показали, каким же образом возникают и связываются между собой строительные блоки квазикристаллов, которые и обуславливают особенности их структуры.

🔳 Многие ученые развивают и совершенствуют техники для предсказания новых квазикристаллов, и, конечно, методы машинного обучения и искусственного интеллекта применяются и здесь. В июле 2021 года увидела свет статья группы японских ученых, которые собрали массив данных для обучения модели классификатора. Он способен только лишь по химическому составу предсказывать, возможно ли получение квазикристаллов и их аппроксимантов в том или ином хим.составе.

🔳 В недавней работе команда «Дизайн новых метериалов» AIRI решала задачу поиска новых аппроксимантов квазикристаллов в богатых скандием бинарных составах. В отличие от авторов предыдущей работы, исследователи разработали гибридный подход на основе квантово-механических расчетов. Это позволило получать наборы синтетических (то есть расчетных) данных в требуемых объемах для обучения ансамблевых и нейросетевых моделей. С использованием таких моделей ученые смогли решить задачу предсказания термодинамических свойств множества гипотетических фаз и выбрать около 20 из них в качестве кандидатов для последующей экспериментальной проверки.

Предыдущая подборка статей по ссылке 🖇

Недавнее интересное в новой подборке: послушать, почитать и посмотреть 🫥

🟤 Новый выпуск подкаста Data Therapy с директором по поисковым исследованиям Михаилом Бурцевым и руководителем команды NLP и Fusionbrain AIRI Татьяной Шавриной о развитии искусственного интеллекта и нейросетей.

🟤 Старший научный сотрудник группы «Дизайн новых материалов» Роман Еремин выступил в Университете Иннополис на мероприятии Digital Innopolis Days в панельной дискуссии «Искусственный интеллект в новых материалах и фармацевтике». На сессии обсуждались аспекты применения ИИ в фармацевтике, материаловедении и на производстве. Запись можно посмотреть по ссылке.

🟤 Также на мероприятии Digital Innopolis Days в экспертной дискуссии руководитель группы «ИИ в Индустрии» поучаствовал Илья Макаров, запись также по ссылке.

🟤 Делимся книгой о глубоком обучении, написанной руководителем группы «Глубокое обучение в науках о жизни». Артур Кадурин с соавторами поделились доступным и интересным: максимум объяснений и минимум кода.

🎧 Кстати, в четверг в 19:30 Артур Кадурин будет в гостях у Quantum photonics Club. Подключайтесь по ссылке в Сlubhouse.

Следующий семинар AIRI по искусственному интеллекту пройдет уже 14 декабря в 17:00, делимся подробностями:

🔳Тема: «Предобработка МРТ данных головного мозга для обучения deep-learning моделей сегментации»

🔳Докладчик: Анвар Курмуков, AIRI
🔳Оппонент: Максим Шараев, Skoltech

🔳Описание: Магнитно-резонансная томография (МРТ) является неинвазивным методом визуализации данных. В лечении опухолей головного мозга, МРТ используется для диагностики, планирования хирургического вмешательства и лучевой терапии, а также для оценки состояния пациента.

В текущей практике возникает необходимость ручного оконтуривания опухоли на множестве двумерных изображений. Работа над автоматизацией такой разметки, используя искусственные нейронные сети, активно продолжается, хотя осложняется высокой вариативностью данных.

В докладе представлены результаты анализа использования методов предобработки данных МРТ, показывающие, что даже для небольших выборок эти шаги не приводят к улучшению качества сегментации.

Исследователи AIRI предлагают отказаться от значительной части шагов предобработки. Эксперименты на 3 наборах данных демонстрируют, что даже для небольших выборок (100-200 наблюдений) такая предобработка не приводит к повышению качества сегментации в терминах клинически значимых метрик.

📹 #AIRIseminars проходят на YouTube, подписывайтесь по ссылке.

👾 Рассказали про сложности «чтения» мыслей в новой статье на сайте.

Руководитель группы «Нейроинтерфейсы» Алексей Осадчий объяснил, как вместе с коллегами они провели исследование возможности декодирования речи из активности мозга.

👀 Если коротко, ученые пытаются создать систему декодирования речи, которая будет не только обучаться сама, но и учить человека воображать речь правильно, чтобы в результате такой человеко-машинной синергии достигать максимальную точность воспроизведения желаемого сообщения.

Еще в статье: результаты экспериментов, исследования по тематике нейроинтерфейсов и малоинвазивных электродов.

Подробнее про исследования электрической активности мозга можно узнать из лекции Алексея Осадчего в плейлисте Летней школы AIRI по искусственному интеллекту, приятного просмотра 🍿

Все доклады последней ИИшницы "NeurIPS 2022" можно посмотреть в плейлисте по ссылке, а также отдельными видео:

🟤"Training Scale-Invariant Neural Networks on the Sphere Can Happen in Three Regimes"

🟤"HyperDomainNet: Universal Domain Adaptation for Generative Adversarial Networks"

🟤"Wasserstein Iterative Networks for Barycenter Estimation"

🟤"Kantorovich Strikes Back! Wasserstein GANs are not Optimal Transport?"

🟤"Nonparametric Uncertainty Quantification for Single Deterministic Neural Network"

🟤"Smoothed Embeddings for Certified Few-Shot Learning"

🟤"TTOpt: A Maximum Volume Quantized Tensor Train-based Optimization and its Application to Reinforcement Learning"

🟤"Recurrent Memory Transformer"

🟤"Explain My Surprise: Learning Efficient Long-Term Memory by Predicting Uncertain Outcomes"

Как обещали, делимся презентациями спикеров 🖇