Студенты НИУ ВШЭ стали победителями в конкурсе научных статей по ИИ AIJ Science на конференции AI Journey 2023
В Москве проходит Международная конференция по искусственному интеллекту и машинному обучению AI Journey 2023, организованная Сбером. В рамках мероприятия состоялся конкурс научных статей по теме искусственного интеллекта AIJ Science, победу в котором одержали аспирант факультета компьютерных наук Вышки Александр Рогачев и студент 4-го курса бакалавриата ФКН ВШЭ Егор Егоров. Исследование было выполнено в рамках Научно-учебной лаборатории методов анализа больших данных (LAMBDA) ВШЭ.
Искусственный интеллект с каждым годом все более интегрируется в различные области человеческой жизни. Возникают новые задачи, требующие применения алгоритмов для решения специализированных проблем, а также разрабатываются новые архитектуры и подходы, призванные приблизить человека к созданию более эффективных технологий. Первый день AI Journey был посвящен передовым научным исследованиям, ключевым разработкам года и трендам в области искусственного интеллекта и машинного обучения.
В рамках конференции проходил открытый отбор научных статей. Студенты из НИУ ВШЭ представили статью под названием «Исследование влияния адаптивной спектральной нормализации на качество генеративных моделей и стабильность их обучения». Суть работы заключается в анализе подходов, которые позволяют находить баланс между стабильностью и выразительной способностью модели. Исследователи сделали это на основе данных большого адронного коллайдера ЦЕРН. Но, как отмечают авторы, эти результаты применимы и на других данных и моделях — например, для генерации изображений.
Статья будет опубликована в специальном выпуске журнала «Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления» (Doklady Mathematics), который выпускается для поддержки исследовательской деятельности в области анализа данных, искусственного интеллекта и машинного обучения, а также для обмена мнениями и практическим опытом. Журнал относится к категории Q1.
Александр Рогачев
«В нашем исследовании мы изучали возможность применения адаптивных методов регуляризации генеративно-состязательных сетей (GAN) на основе спектральной нормализации. Как известно, GAN имеют проблемы со стабильностью в ходе процесса обучения, для решения которых на практике часто применяется спектральная нормализация. Однако за стабильность приходится платить выразительной способностью модели. Мы проанализировали возможность баланса между этими двумя характеристиками на примере проблемы симуляции физического процесса, происходящего в рамках экспериментов LHCb, с помощью генеративной сети», — поделился Александр Рогачев, аспирант и преподаватель департамента больших данных и информационного поиска ФКН НИУ ВШЭ.
Егор Егоров
«В ходе работы над курсовым проектом мы получили довольно интересные, на наш взгляд, результаты и решили оформить это в виде статьи. Рад, что она прошла отбор и была отмечена экспертами в области ML. Это мотивирует развиваться и пробовать себя и дальше в академическом направлении», — отметил Егор Егоров, студент 4-го курса бакалавриата программы «Прикладная математика и информатика» ФКН НИУ ВШЭ.
Вам также может быть интересно:
«От нашей общей работы зависит будущее»: что несет человечеству развитие ИИ
Какие перспективы и вызовы для человечества несет развитие технологий искусственного интеллекта? Как его используют ученые? Каким будет мир, где доминирует ИИ? Эти и другие темы обсудили эксперты на форсайт-сессии «Будущее исследований в сфере искусственного интеллекта», которая прошла в НИУ ВШЭ.
ИИ позволит точно моделировать производительность систем хранения данных
Исследователи факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали новый подход к моделированию систем хранения данных на основе генеративных моделей машинного обучения. Он позволяет с высокой точностью предсказывать ключевые характеристики работы таких систем при различных условиях. Результаты опубликованы в журнале IEEE Access.
ИИ в образовании: как преодолеть соблазн готовых решений
Искусственный интеллект уже стал обыденностью для молодежи: как показал опрос, около 87% студентов ведущих вузов используют ИИ в процессе обучения. Большая часть из них отметила, что он помогает им экономить время, при этом они проверяют сделанную ИИ работу. Результаты исследования были представлены на конференции по анализу данных и технологиям ИИ Data Fusion. В ее работе приняли участие научный руководитель НИУ ВШЭ Ярослав Кузьминов и другие эксперты Вышки.
Большинство студентов не верят, что ИИ сможет заменить их на работе
Большинство студентов считают, что ИИ не сможет заменить их на работе в ближайшие десять лет. Низким такой риск называют 27,2% респондентов, 41,5% — крайне маловероятным. Эти оценки были получены НИУ ВШЭ в ходе опроса 4200 студентов в 2025 году. Они приводятся в докладе «Эпоха больших языковых моделей: почему они все еще не профессионалы», подготовленном научным руководителем НИУ ВШЭ Ярославом Кузьминовым и старшим преподавателем кафедры высшей математики НИУ ВШЭ Екатериной Кручинской. Доклад был представлен на XXV Ясинской (Апрельской) международной научной конференции по проблемам развития экономики и общества, которая проходит с 15 по 18 апреля в НИУ ВШЭ.
Точный ИИ-оракул: какие тренды интересуют бизнес
Современные технологии ежедневно меняют мир, автоматизируя бизнес-процессы в различных отраслях. Специалисты НИУ ВШЭ представили масштабный опыт команды iFORA по реализации ИИ-проектов в интересах крупных компаний и органов власти.
Перспективы ИИ: математика машинного обучения в фокусе
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ провел выездной воркшоп «Математика машинного обучения». Здесь собрались ведущие ученые и специалисты НИУ ВШЭ в области машинного обучения, математики и статистики. В центре внимания исследователей оказались математические аспекты, лежащие в основе современных и наиболее перспективных направлений машинного обучения. Программа воркшопа включала мини-курсы, практические работы, доклады и круглый стол, посвященный перспективам развития ИИ в России.
Внедрение искусственного интеллекта в организации: какие эффекты отмечают сотрудники
45% организаций, которые занимались внедрением ИИ в работу, заявили о повышении производительности труда в результате его использования. Об этом говорится в исследовании «Внедрение ИИ в работу организаций: чем обусловлена вариация эффектов на труд?». Исследование проведено директором Центра статистики труда и заработной платы ИСИЭЗ НИУ ВШЭ Анной Демьяновой и стажером-исследователем центра Дарьей Талакаускас. Оно было презентовано на XXV Ясинской (Апрельской) международной научной конференции по проблемам развития экономики и общества (XXV ЯМНК), проходящей в НИУ ВШЭ с 15 по 18 апреля.
«Идею всегда задает человек»: что дает ИИ образованию и медиа
ИИ-технологии меняют принципы работы образования и медиаиндустрии. Большинство студентов уже в той или иной мере используют ИИ, а нейросети уже массово производят все виды контента. Возможности и вызовы эксперты обсудили на конференции «Образование и медиа в эпоху цифровых перемен», организованной Дирекцией по маркетинговым коммуникациям НИУ ВШЭ и «Яндекс Образованием».
В Вышке стартовали открытые семинары «ИИ в индустрии»
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ запустил цикл открытых семинаров. Встречи посвящены актуальным вопросам внедрения искусственного интеллекта в различные отрасли экономики. Семинары проводятся еженедельно в 18:00 в кампусе на Покровском бульваре. Для участников также предусмотрена онлайн-трансляция.
Ученые представили новый метод для работы с несбалансированными данными
Специалисты факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ и Лаборатории искусственного интеллекта Сбера разработали геометрический метод расширения данных — Simplicial SMOTE. Тесты на разных наборах данных показали, что он значительно улучшает качество работы AI. Метод особенно полезен в ситуациях, когда редкие случаи очень важны, например в борьбе с мошенничеством или при диагностике редких болезней. Результаты исследования доступны в открытом архиве Arxiv.org и будут представлены на Международной конференции по обнаружению знаний и анализу данных (KDD) летом 2025 года в Торонто.