Ключевую тему конференции, а именно построение предиктивных моделей машинного обучения с учетом физико-математических моделей процессов представили в лекциях и семинарах руководитель Центра прикладного искусственного интеллекта Евгений Бурнаев и руководитель исследовательской группы Сколтеха Владимир Вановский.
Евгений Бурнаев открыл лекторий, в своем выступлении он сопоставил классические методы построения математических моделей с методами на основе искусственного интеллекта. Также слушатели на наглядных примерах узнали, как современные инструменты машинного обучения помогают в прогнозировании ледовой обстановки в Арктике.
В фокусе докладов Владимира Вановского – методы учета законов сохранения и физико-математических моделей процессов в моделях искусственного интеллекта для решения прикладных задач. Ученый проиллюстрировал лекцию примерами из нефтегазовой области. С помощью машинного обучения в Центре прикладного искусственного решают задачи построения самонастраивающейся модели пласта, сохранения геологического реализма и многие другие.
Доклад эксперта Центра Александра Бернштейна был посвящен моделированию многообразий. Он рассказал о подходах к решению проблемы так называемого “проклятия размерности”, которое возникает при работе с большим массивом данных. Ему могут быть подвержены, например, процессы распознавании речи, интеллектуального анализа текстов или обработки изображений.
Темы данных с пространственно-временной динамикой затронули в выступлениях старший научный сотрудник Алексей Окунев и старший преподаватель Алексей Зайцев. Нейродифференциальные уравнения и анализ последовательных данных с помощью методов глубокого обучения – это новая и быстроразвивающаяся область на стыке глубинного обучения и динамических систем. Со слушателями ученые обсудили нейродифференциальные уравнения и их приложения к задачам с выраженной временной или пространственной динамикой, такие как анализ физических задач, моделирование временных рядов и непрерывные нормализующие потоки.
Тематику климатических рисков затронули инженеры-исследователи Александр Булкин и Александр Лукашевич. Они рассказали об интегрированных методах сбора данных для более точного прогноза изменений климата и оценки вероятности возникновения ЧС.
Конференция летней школы Института искусственного интеллекта AIRI – это мероприятие всероссийского масштаба. В конференции участие приняли более 150 студентов и аспирантов со всей страны. Для Сколтеха организация подобных событий стала уже традиционной. Так, в прошлом июле на его базе прошла школа по машинному обучению SMILES.
В этом году по итогам интенсивной работы с экспертами Центра прикладного искусственного интеллекта молодые ученые представили около 50 собственных проектов.
“В условиях нехватки высококвалифицированных специалистов в сфере ИИ и возрастающей потребности импортозамещения в сфере высоких технологий, подобные конференции – важный шаг по подготовке профильных кадров. Поэтому Сколтех не первый раз инициирует подобные проекты. Молодые исследователи смогли ближе познакомиться с научным сообществом и узнали о возможностях развития технологий машинного обучения в России. Для Центра прикладного искусственного интеллекта важно растить новое поколение исследователей в сфере технологий ИИ, многие из которых в будущем войдут и в ряды наших ученых. Нет сомнений, что в Сириусе встретились лучшие из лучших – отбор на участие в школе был 7 человек на одно место. Студентам лекции читали более 10 ученых Центра прикладного искусственного интеллекта, и мы рады, что для Сколтеха летние школы в сфере машинного обучения стали уже доброй традицией”, – Евгений Бурнаев.