🎓 — Семинар 1. Обзор конференции ICAPS 2025 | Нураддин Керимов
ICAPS 2025 — А* конференция по планированию, она проходила с 9 по 14 ноября в Мельбурне, Австралии.
От нашего центра на конференции был студент магистратуры ЦКМ Нураддин Керимов с работой Safe Interval Randomized Path Planning For Manipulators. Статья посвящена делиберативному планированию пути манипулятора. С этой работой Нураддин получил награду "Best student paper".
Расскажем про работу, конференцию, ключевые выступления, воркшопы и интересные доклады по планированию.
👉🏻 Дата: 05.02.26, четверг в 17:00
📹 Трансляция Youtube или ВК
Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Смотрите фотографии с конференции, пока ждёте семинар.
#семинары #planning
ICAPS 2025 — А* конференция по планированию, она проходила с 9 по 14 ноября в Мельбурне, Австралии.
От нашего центра на конференции был студент магистратуры ЦКМ Нураддин Керимов с работой Safe Interval Randomized Path Planning For Manipulators. Статья посвящена делиберативному планированию пути манипулятора. С этой работой Нураддин получил награду "Best student paper".
В данной статье описывается новый планировщик SafeInterval RRT, являющийся комбинацией RRTConnect и безопасных интервалов, что позволяет эффективно искать путь в пространстве-времени.
Расскажем про работу, конференцию, ключевые выступления, воркшопы и интересные доклады по планированию.
👉🏻 Дата: 05.02.26, четверг в 17:00
📹 Трансляция Youtube или ВК
Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Смотрите фотографии с конференции, пока ждёте семинар.
#семинары #planning
🔥12❤7👍2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
В ходе международного семинара в МФТИ делегация Пекинского университета и представители Института искусственного интеллекта Физтеха обсудили конкретные пути совместной работы в области искусственного интеллекта.
Стороны договорились о совместных прикладных исследованиях в робототехнике, разработке мультимодальных моделей ИИ и внедрении китайских GPU для российских предприятий. Также планируется запустить программы обмена студентами и исследователями.
Важную роль сыграли специалисты нашего Центра, они активно задействованы в формировании совместной исследовательской повестки. На встрече Александр Панов, Дмитрий Юдин, Александр Лазарев, Владислав Дюжев, Владислав Макаров, Никита Осколков, Анатолий Онищенко, Виктория Хоружая, Егор Черепанов, Леонид Иванов, Мария Нестерова рассказали про работы, в которых они участвуют.
Китайские гости проявили большой интерес к способам представления памяти и поиску объектов по запросам на естественном языке для роботов и интеллектуальных агентов. Также им понравилось, что у нас в проекты вовлечено много молодежи!
📹Смотрите, как прошла встреча, в репортаже!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥14❤8👍3
🎓 — Семинар 2. Обзор международной конференции AAAI 2026, Сингапур| Александр Панов, Алексей Скрынник, Константин Яковлев, Антон Андрейчук
Недавно наши сотрудники посетили AAAI 2026, одну из крупнейших международных конференций по ИИ с широким кругом тем — от символьных методов до робототехники и нейросетей.
Собрали всё самое интересное в одной презентации для завтрашнего семинара:
🪼 Статьи лабораторий ЦКМ
🪼 Пленарные доклады
🪼 Ключевые тренды
🪼 Партнёрства по научным и коммерческим проектам
Заглянуть в суть конференции чуть раньше можно в канале Grounding Knowledge Александра Панова
Для навигации используйте хэштег: #AAAI2025
👉🏻 Дата: 12.02.25, четверг в 17:00
📹 Трансляция: Youtube или ВК
Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире. Ждём всех!
#AI
Недавно наши сотрудники посетили AAAI 2026, одну из крупнейших международных конференций по ИИ с широким кругом тем — от символьных методов до робототехники и нейросетей.
Собрали всё самое интересное в одной презентации для завтрашнего семинара:
Заглянуть в суть конференции чуть раньше можно в канале Grounding Knowledge Александра Панова
Для навигации используйте хэштег: #AAAI2025
👉🏻 Дата: 12.02.25, четверг в 17:00
📹 Трансляция: Youtube или ВК
Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире. Ждём всех!
#AI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤12
В лекции обсудили научные и технические тренды в области автономного транспорта: беспилотных автомобилей и интеллектуальных роботов. Рассмотрели чем прямо сейчас занимаются исследователи в этой области. Как решают проблемы распознавания препятствий в сложных условиях видимости, как строят карты местности и определяют свое местоположение в пространстве, как управляют траекторией движения с учетом правил дорожного движения. Коснулись того, как скоро автомобили с максимальным пятым уровнем автономности появятся на наших дорогах.
Запись лекции (начало в 5:14:00).
Рассказ строился вокруг проектов, где я участвовал: диссертация, археология, мультиагентные системы и прочее.
Я сразу сказал, что не буду говорящей головой и у окружения это нашло отклик: куча вопросов, всегда разные люди выдавали мысли и часто дельные. Как итог, я не устал, и даже воодушевился этим выступлением.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥12❤3
Собрали для вас подборку свежих статей и разработок — от генерации в 3D до новых подходов к организации научного поиска.
SAGE: Scalable Agentic 3D Scene Generation for Embodied AI
Команда NVIDIA представила метод Sage — он автоматически генерирует в масштабе реалистичные 3D-среды, готовые к симуляции: понимает указанные пользователем задачи (например, "взять миску и поставить её на стол") и итеративно улучшает сцены. Бонусом идет мощный датасет: 10 тыс. сцен, 50 типов комнат, более 500 тыс. уникальных объектов!🪼 Гитхаб🪼 Статья
Introducing ORKG ASK: an AI-driven Scholarly Literature Search and Exploration System Taking a Neuro-Symbolic Approach
ASK — это нейро-символическая система поиска и анализа научной литературы на основе ИИ, которая позволяет исследователям задавать вопросы на естественном языке и получать релевантные статьи с автоматически извлеченной ключевой информацией.🪼 Статья
Back to Basics: Revisiting Exploration in Reinforcement Learning for LLM Reasoning via Generative Probabilities
Статья посвящена проблеме коллапса энтропии (снижения разнообразия) при обучении больших языковых моделей рассуждению с подкреплением на основе верифицируемых наград (RLVR) с использованием методов вроде GRPO; для её решения авторы предлагают новый механизм перевзвешивания преимущества (ARM), который динамически корректирует сигнал награды, поощряя модель исследовать недооцененные, но верные пути рассуждений и тем самым улучшая баланс между точностью и разнообразием.🪼 Статья
Online Vector Quantized Attention
Online Vector-Quantized Attention — модификацию векторного квантования, которая учит словарь «думать на лету». Вместо статичного словаря, который дает ошибки на новых данных, здесь каждый новый токен обновляет только один ближайший центроид. Старая информация не вымывается новой волной токенов, а аккуратно перезаписывается по мере необходимости. Плюс есть хард-лимит на размер состояния, после достижения которого объем памяти перестает расти, а вычисления становятся строго линейными.🪼 Статья
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6🔥4
🎓 — Семинар 3. Применение RL для задачи управления запасами/заказами распределенной розничной сети| Ольга Копанева
Основная цель управления запасами - найти баланс между наличием запасов и затратами на их поддержание (включая косвенные затраты, выражающиеся в извлечении денежных средств из оборота для пополнения запасов), минимизируя при этом отсутствие и переизбыток запасов. Главный вызов - реализация эффективной стратегии закупок, учитывающей все ограничения и подстраивающейся под меняющийся спрос.
Классические базовые математические алгоритмы исследования операций преимущественно нацелены на решение описанной задачи в рамках фиксированного сценария, что препятствует их масштабированию и прямому применению к меняющимся условиям реальных бизнес-процессов.
На семинаре будет представлен обзор области и ключевых семейств подходов. Во второй части сфокусируемся на применении RL алгоритмов к одной из постановок задачи: одноэшелонная сеть с широким ассортиментом товаров. Также коснемся разработки специализированной среды для данного типа задач.
👉🏻 Дата: 19.02.26, четверг в 17:00
📹 Трансляция: Youtube или ВК
Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире. Ждём всех!
#RL
Основная цель управления запасами - найти баланс между наличием запасов и затратами на их поддержание (включая косвенные затраты, выражающиеся в извлечении денежных средств из оборота для пополнения запасов), минимизируя при этом отсутствие и переизбыток запасов. Главный вызов - реализация эффективной стратегии закупок, учитывающей все ограничения и подстраивающейся под меняющийся спрос.
Классические базовые математические алгоритмы исследования операций преимущественно нацелены на решение описанной задачи в рамках фиксированного сценария, что препятствует их масштабированию и прямому применению к меняющимся условиям реальных бизнес-процессов.
На семинаре будет представлен обзор области и ключевых семейств подходов. Во второй части сфокусируемся на применении RL алгоритмов к одной из постановок задачи: одноэшелонная сеть с широким ассортиментом товаров. Также коснемся разработки специализированной среды для данного типа задач.
👉🏻 Дата: 19.02.26, четверг в 17:00
📹 Трансляция: Youtube или ВК
Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире. Ждём всех!
#RL
❤11
🎓 — Семинар 4. Генерация графов сцены с помощью VLM| Владислав Макаров, Марк Гизетдинов
Цель генерации графов сцены (SGG) — по изображению или кадрам видео получать структурированное описание сцены: объекты с границами (bounding box), отношения между ними и их атрибуты. Такое представление нужно для задач понимания сцен, робототехники и видеоаналитики.
Основная сложность — научить модель стабильно выдавать корректные, согласованные графы в нужном формате при разнообразии сцен и датасетов. Типичные пайплайны (детекция + классификация связей) требуют отдельных модулей и сложной постобработки, плохо масштабируются на новые домены и форматы. Обученные «из коробки» VLM на тексте и картинках не решают задачу SGG напрямую: модель нужно целенаправленно дообучать под генерацию графов сцен с контролем формата вывода и метрик качества.
Отдельное внимание следует уделять времени ответа модели. Цель — получать граф сцены менее чем за секунду. Для этого используется компактный формат вывода TOON и инференс через акселераторы (в частности, vLLM), что позволяет увеличить быстродействие при сохранении качества разметки.
На семинаре студент магистратуры ЦКМ представит общий обзор современных подходов генерации графов сцены на базе VLM. Отдельно будут рассмотрены технологии обучения таких моделей: supervised fine-tuning (SFT) и обучение с подкреплением (GRPO) на датасетах PSG и PVSG.
👉🏻 Дата: 26.02.26, четверг в 17:00
📹 Трансляция: Youtube или ВК
Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире. Ждём всех!
#CV
Цель генерации графов сцены (SGG) — по изображению или кадрам видео получать структурированное описание сцены: объекты с границами (bounding box), отношения между ними и их атрибуты. Такое представление нужно для задач понимания сцен, робототехники и видеоаналитики.
Основная сложность — научить модель стабильно выдавать корректные, согласованные графы в нужном формате при разнообразии сцен и датасетов. Типичные пайплайны (детекция + классификация связей) требуют отдельных модулей и сложной постобработки, плохо масштабируются на новые домены и форматы. Обученные «из коробки» VLM на тексте и картинках не решают задачу SGG напрямую: модель нужно целенаправленно дообучать под генерацию графов сцен с контролем формата вывода и метрик качества.
Отдельное внимание следует уделять времени ответа модели. Цель — получать граф сцены менее чем за секунду. Для этого используется компактный формат вывода TOON и инференс через акселераторы (в частности, vLLM), что позволяет увеличить быстродействие при сохранении качества разметки.
На семинаре студент магистратуры ЦКМ представит общий обзор современных подходов генерации графов сцены на базе VLM. Отдельно будут рассмотрены технологии обучения таких моделей: supervised fine-tuning (SFT) и обучение с подкреплением (GRPO) на датасетах PSG и PVSG.
👉🏻 Дата: 26.02.26, четверг в 17:00
📹 Трансляция: Youtube или ВК
Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире. Ждём всех!
#CV
❤3🔥2
Ни для кого не секрет —
На выбор предоставляется 14 проектов, которые включают:
Два шага для подачи заявки:
Стажировку можно совмещать с написанием диплома, но не с другой работой. После успешного окончания возможно устройство в штат, продолжение работы в компаниях-партнерах.
Прием заявок до 13 марта 2026 включительно!
Вопросы можно задать в сообщениях @fissun.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤13🔥4
Масштабное событие, объединяющее инженеров, разработчиков, исследователей, студентов и индустриальных команд, работающих с робототехникой и искусственным интеллектом — нетворкинг с лучшими экспертами страны.
Три дня погружения в профессиональной среде и интенсивная практика: антропоморфные роботы, мобильные платформы, манипуляторы, дроны, навигация, SLAM, ROS2, интеграция ИИ в реальные системы.
В программе 2026 года:
— индустриальный день с кейсами компаний
— технические и научные доклады
— воркшопы по ROS2
— воркшоп с дронами на ROS2
— хакатон-соревнование
— дискуссия по антропоморфным роботам
— выставка роботов
Это пространство открытого инженерного диалога — о реальных задачах, архитектуре решений, ошибках и выводах. Сообщество, где обсуждают не абстракции, только рабочий код и действующие системы.
Конференция будет полезна разработчикам ROS и ROS2, инженерам по мобильной робототехнике и манипуляторам, специалистам по ИИ и навигации, R&D-командам и стартапам, студентам старших курсов технических вузов.
Если вы работаете с ROS — это главная точка притяжения профессионального сообщества в России — вам обязательно нужно быть тут!
Регистрируйтесь на ROS Meetup 2026 по ссылке.
До встречи на конференции!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥12❤4
🎓 — Семинар 5. Биологические правдоподобные модели памяти и механизмы синаптической пластичности| Никита Байнаев-Мангилев
Современные модели искусственных нейронных сетей демонстрируют впечатляющие результаты при работе с большими данными, однако их обучение остается крайне затратным из-за низкой выборочной эффективности. Кроме того, многие модели сталкиваются с проблемой катастрофического забывания, особенно актуальной в задачах непрерывного онлайн-обучения. Альтернативой могут стать биологически правдоподобные модели памяти и алгоритмы обучения, реализующие свойства локальности и выборочной эффективности, вдохновленные принципами работы человеческого мозга.
На данном семинаре аспирант нашего центра рассмотрит современные представления о пластичности и памяти в области вычислительной биологии, нейрофизиологии и когнитивного моделирования.
Особое внимание будет уделено двум темам. Во-первых, мы рассмотрим Behavioral Timescale Synaptic Plasticity (BTSP) — новый механизм синаптической пластичности, который открывает перспективы для понимания того, как мозг способен обучаться на нескольких примерах (few-shot learning). Во-вторых, мы обсудим роль астроцитов — клеток, которые долгое время считались лишь пассивными элементами глии, — в процессах памяти и синаптической передачи.
Статьи по теме астроцитов: 1, 2, 3
Статьи по теме BTSP: 1, 2, 3, 4
👉🏻 Дата: 05.03.26, четверг в 17:00
📹 Трансляция: Youtube или ВК
Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире. Ждём всех!
#Neuro #Bio
Современные модели искусственных нейронных сетей демонстрируют впечатляющие результаты при работе с большими данными, однако их обучение остается крайне затратным из-за низкой выборочной эффективности. Кроме того, многие модели сталкиваются с проблемой катастрофического забывания, особенно актуальной в задачах непрерывного онлайн-обучения. Альтернативой могут стать биологически правдоподобные модели памяти и алгоритмы обучения, реализующие свойства локальности и выборочной эффективности, вдохновленные принципами работы человеческого мозга.
На данном семинаре аспирант нашего центра рассмотрит современные представления о пластичности и памяти в области вычислительной биологии, нейрофизиологии и когнитивного моделирования.
Особое внимание будет уделено двум темам. Во-первых, мы рассмотрим Behavioral Timescale Synaptic Plasticity (BTSP) — новый механизм синаптической пластичности, который открывает перспективы для понимания того, как мозг способен обучаться на нескольких примерах (few-shot learning). Во-вторых, мы обсудим роль астроцитов — клеток, которые долгое время считались лишь пассивными элементами глии, — в процессах памяти и синаптической передачи.
Статьи по теме астроцитов: 1, 2, 3
Статьи по теме BTSP: 1, 2, 3, 4
👉🏻 Дата: 05.03.26, четверг в 17:00
📹 Трансляция: Youtube или ВК
Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире. Ждём всех!
#Neuro #Bio
❤4👍1