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
🎓 — Семинар 6. Разработка методов построения реалистичных сцен в симуляторе для валидации интеллектуальных агентов | Роман Симонов
Оценка алгоритмов управления роботами в реальных условиях затруднена из-за рисков безопасности, высоких затрат и низкой воспроизводимости экспериментов, что делает симуляцию основным инструментом тестирования. Однако ключевым препятствием остается разрыв между моделью и реальностью (sim-to-real gap).
Предлагаемый системный подход на базе IsaacSim позволяет преодолеть это ограничение, обеспечивая среду для надежной валидации стратегий манипуляций и проверки их обобщающей способности. Использование высокопараллельного моделирования для автоматической идентификации физических параметров по реальным траекториям объектов обеспечивает корреляцию между поведением агента в виртуальной и физической средах.
Такой инструментарий дает возможность детально анализировать устойчивость моделей к изменениям параметров окружения, выявлять их уязвимости и подтверждать надежность систем еще до этапа развертывания на реальном железе.
👉🏻 Дата: 12.03.26, четверг в 17:00
📹 Трансляция: Youtube или ВК
Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире. Ждём всех!
#robotics
Оценка алгоритмов управления роботами в реальных условиях затруднена из-за рисков безопасности, высоких затрат и низкой воспроизводимости экспериментов, что делает симуляцию основным инструментом тестирования. Однако ключевым препятствием остается разрыв между моделью и реальностью (sim-to-real gap).
Предлагаемый системный подход на базе IsaacSim позволяет преодолеть это ограничение, обеспечивая среду для надежной валидации стратегий манипуляций и проверки их обобщающей способности. Использование высокопараллельного моделирования для автоматической идентификации физических параметров по реальным траекториям объектов обеспечивает корреляцию между поведением агента в виртуальной и физической средах.
Такой инструментарий дает возможность детально анализировать устойчивость моделей к изменениям параметров окружения, выявлять их уязвимости и подтверждать надежность систем еще до этапа развертывания на реальном железе.
👉🏻 Дата: 12.03.26, четверг в 17:00
📹 Трансляция: Youtube или ВК
Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире. Ждём всех!
#robotics
🔥8❤1
Последняя возможность зарегистрироваться и принять участие!
ROS Meetup — крупнейшая техническая конференция по робототехнике и ИИ.
Программа докладов принимает финальные очертания — спикеры готовят свои презентации, а на площадке идут приготовления, чтобы принять вас уже в эту пятницу, 20 марта.
Актуальную программу выступлений — вы сможете изучить на сайте конференции.
Что вас ждёт в этом году:
1. Технические доклады — традиционная насыщенная программа технических докладов: самые передовые разработки в робототехнике, исходный код, технические решения без маркетинга и воды.
2. Научные доклады — выступления с докладами от научных сотрудников, аспирантов технических вузов перед экспертным жюри, которые будут опубликованы в научных журналах.
3. Пленарные дискуссии — будущее и тренды создаются в таких диалогах
📍Единый код роботизации: стандарты, платформы и экономическая эффективность — 20 марта
📍 Кадровый конвейер отрасли — 20 марта
📍 Антропоморфные роботы: развитие и перспективы отрасли — 21 марта
4. Воркшопы — практика в чистом виде, для тех, кто готов засучить рукава и поработать, чтобы освоить реальные навыки:
📌 SLAM и бортовой ИИ на образовательных БВС «Сверх»: 3-дневный интенсив на дронах с ROS 2
📌 Мультиагентное планирование путей: решение Sim2Real Gap на примере разработки инфраструктуры для мультиагентных роботов
📌 Мультиагентное планирование путей: глубокое обучение и эвристический поиск
📌 Обучение и применение VLA моделей
5. Хакатон-соревнование ROS2/open-source роботов. Участникам предстоит создать автономного робота для решения практических задач. Для подготовки доступны бесплатные материалы, базовые конфигурации робота и обучающий курс 🦾
6. Выставка роботов — образовательный квадрокоптер «Сверх», робот-панда RDS-2P и подводный автономный аппарат NeoWelt 2 для подводной навигации и другие роботы. Участники смогут увидеть их в действии и пообщаться с их создателями.
7. Нетворкинг и новые возможности. ROS Meetup — это не только знания, но и сообщество. Знакомства с единомышленниками, обмен идеями и поиск партнеров для будущих проектов. Здесь рождаются новые коллаборации и укрепляются профессиональные связи.
8. Карьерные консультации от HR-партнёров конференции для тех, кто хочет связать свое будущее с робототехникой или найти работу мечты.
Увидимся уже совсем скоро — регистрируйтесь на конференцию прямо сейчас. Участие — бесплатное.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3❤1
🎓 — Семинар 7. Объектно-центричные представления | Владимир Фролов
Все более актуальной становится задача создания систем, способных формировать интерпретируемые, структурированные и композиционные внутренние представления о мире. Идеальным кандидатом на роль элементарной единицы такого представления выступает объект.
Доклад посвящён моделям, позволяющим извлекать объектно-центричные представления. Ключевым элементом здесь являются слоты — векторы, кодирующие характеристики объектов сцены: форму, положение, текстуру и другие атрибуты.
Современный подход к обучению таким представлениям уходит корнями в фундаментальные идеи, сформулированные задолго до появления технологий глубокого обучения. В докладе будут рассмотрены как базовые модели, актуальные для этой задачи, так и одна из недавних разработок — модель RAPID, которая использует модифицированный механизм группировки признаков на основе смесей гауссовских распределений.
👉🏻 Дата: 19.03.26, четверг в 17:00
📹 Трансляция: Youtube или ВК
Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире. Ждём всех!
#cv
Все более актуальной становится задача создания систем, способных формировать интерпретируемые, структурированные и композиционные внутренние представления о мире. Идеальным кандидатом на роль элементарной единицы такого представления выступает объект.
Доклад посвящён моделям, позволяющим извлекать объектно-центричные представления. Ключевым элементом здесь являются слоты — векторы, кодирующие характеристики объектов сцены: форму, положение, текстуру и другие атрибуты.
Современный подход к обучению таким представлениям уходит корнями в фундаментальные идеи, сформулированные задолго до появления технологий глубокого обучения. В докладе будут рассмотрены как базовые модели, актуальные для этой задачи, так и одна из недавних разработок — модель RAPID, которая использует модифицированный механизм группировки признаков на основе смесей гауссовских распределений.
👉🏻 Дата: 19.03.26, четверг в 17:00
📹 Трансляция: Youtube или ВК
Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире. Ждём всех!
#cv
❤4
Стартовал 1 день конференции! Приходите в главный корпус или смотрите онлайн-трансляцию.
Сегодня в программе:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4
Технический трек.
Вчера прошла первая часть технического трека конференции. Запись трансляции уже доступна для просмотра. А прямо сейчас в Концертном зале МФТИ идёт вторая чать, смотрите онлайн или приходите в Главный корпус.
Воркшоп от наших сотрудников.
Сегодня в 15:00 состоится воркшоп от наших сотрудников на тему: «Обучение и применение VLA-моделей и интеграция с ROS2».
- Аудитория 2.35 (Физтех.Цифры).
Сегодня — последний день, когда можно посетить выставку роботов в коридоре на первом этаже Главного корпуса.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤8🔥5🎉3
🎓 — Семинар 8. Нейросетевая генерация глобальных HD-карт местности по реальным и синтетическим данным | Леонид Иванов, Сергей Бирюков
Построение HD-карт сцены является ключевой задачей для систем навигации беспилотных автомобилей. Такие многоуровневые представления карт (края дороги, линии разметки, светофоры, пешеходные переходы) используются для планирования траектории и понимания окружающей обстановки. Современные подходы построения HD-карт всё чаще ориентируются на формирование и использование глобальных сцен по длинным видео бортовых видеокамер, позволяющих учитывать более широкий контекст и обеспечивать согласованность предсказаний.
Развитие подобных методов на базе предобученных Vision-Language Models сталкивается с существенными ограничениями, связанными с нехваткой масштабируемых и разнообразных обучающих данных. Сбор и аннотирование реальных данных требует значительных ресурсов, что затрудняет обучение и валидацию моделей. Выходом из этой проблемы является создание синтетических данных при помощи симуляций.
В рамках семинара будут рассмотрены современные подходы к построению векторных глобальных HD-карт, а также будет представлен разрабатываемый пайплайн генерации фотореалистичных синтетических данных с использованием симулятора CARLA.
👉🏻 Дата: 26.03.26, четверг в 17:00
📹 Трансляция: Youtube или ВК
Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире. Ждём всех!
#CV
Построение HD-карт сцены является ключевой задачей для систем навигации беспилотных автомобилей. Такие многоуровневые представления карт (края дороги, линии разметки, светофоры, пешеходные переходы) используются для планирования траектории и понимания окружающей обстановки. Современные подходы построения HD-карт всё чаще ориентируются на формирование и использование глобальных сцен по длинным видео бортовых видеокамер, позволяющих учитывать более широкий контекст и обеспечивать согласованность предсказаний.
Развитие подобных методов на базе предобученных Vision-Language Models сталкивается с существенными ограничениями, связанными с нехваткой масштабируемых и разнообразных обучающих данных. Сбор и аннотирование реальных данных требует значительных ресурсов, что затрудняет обучение и валидацию моделей. Выходом из этой проблемы является создание синтетических данных при помощи симуляций.
В рамках семинара будут рассмотрены современные подходы к построению векторных глобальных HD-карт, а также будет представлен разрабатываемый пайплайн генерации фотореалистичных синтетических данных с использованием симулятора CARLA.
👉🏻 Дата: 26.03.26, четверг в 17:00
📹 Трансляция: Youtube или ВК
Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире. Ждём всех!
#CV
👍6
Приглашаем сегодня и завтра на секцию "Технологии искусственного интеллекта" Всероссийской Научной Конференции МФТИ!
Место проведения:
2 апреля — 201-201а УПМ
3 апреля — 528 ГК
Приходите очно или подключайтесь к трансляции в ВК.
Место проведения:
2 апреля — 201-201а УПМ
3 апреля — 528 ГК
Приходите очно или подключайтесь к трансляции в ВК.
❤4🔥2
Forwarded from Data Fusion
Иногда за сложными технологиями стоят простые вещи — например, любовь к фотографии или путешествиям.
8 апреля на Data Fusion* — специальный выпуск «Искателей науки». Это живая дискуссия о том, как появляются научные идеи и как они превращаются в реальные технологии. Ты узнаешь о том, какое будущее ждет машинное обучение и что вдохновляет исследователей двигаться дальше.
Главный герой встречи — Дмитрий Юдин, заведующий Лабораторией интеллектуального транспорта Центра когнитивного моделирования МФТИ и ведущий научный сотрудник AIRI. Он расскажет, как личные увлечения помогают создавать роботов с 3D-зрением и какие подходы сегодня меняют развитие ИИ.
Модератором на сессии выступит Евгения Плотникова — медиапродюсер и руководитель из VK Лекторий и «Техпросвет».
Ждём вас на сессии:
*Интеграция данных
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤7
🎓 — Семинар 10. Прогнозирование графов 3D-сцены | Юрий Потехин, Масуме Сабери
👉🏻 Дата: 09.04.26, четверг в 17:00
📹 Трансляция: Youtube или ВК
Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!
#семинары #CV
Построение графов сцен является важнейшим шагом на пути к высокоуровневому семантическому пониманию визуальной информации. Такое структурированное представление, где узлами выступают локализованные объекты, а ребрами — их пространственные и контактные взаимодействия, играет ключевую роль в задачах робототехники, автономной навигации и видеоаналитики. Сегодня фокус исследований смещается от статичного анализа изображений к анализу динамики в длинных видеопоследовательностях, а также к задаче предвосхищения будущего поведения объектов (Scene Graph Anticipation).
В рамках семинара будет представлен детальный разбор современных методов генерации и прогнозирования графов сцен для 2D и 3D видеокадров, проанализированы недостатки существующих протоколов оценки. Также мы предлагаем пайплайн для прогнозирования сцен графов с открытым словарём.
👉🏻 Дата: 09.04.26, четверг в 17:00
📹 Трансляция: Youtube или ВК
Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!
#семинары #CV
❤10