В технопарке «Саров» сотрудники ФКН Вышки рассказали о применении ИИ для анализа данных в физике
Научно-учебная лаборатория методов анализа больших данных факультета компьютерных наук ВШЭ совместно с Всероссийским научно-исследовательским институтом экспериментальной физики (РФЯЦ-ВНИИЭФ, Саров) и Национальным центром физики и математики провели II Всероссийскую школу-семинар по физике высоких энергий и ускорительной технике.
Школа проходила совместно с XXIV Харитоновскими тематическими научными чтениями по проблемам ускорительной техники и физики высоких энергий.
В школе приняли участие около 100 студентов и аспирантов российских университетов и академических институтов. Исследователи из России и Китая рассказали о способах получения и обработки данных. Группа ученых из Вышки под руководством ведущего научного сотрудника Научно-учебной лаборатории методов анализа больших данных ФКН ВШЭ Фёдора Ратникова провела мини-курс по методам машинного обучения и их применению в физике частиц.
Фёдор Ратников
Применение методов машинного обучения является основным способом анализа данных на физических установках. В установках класса «мегасайенс» такие методы не имеют альтернативы ввиду их скорости и эффективности.
Практические занятия подготовили и провели сотрудники НУЛ Владимир Бочарников, Екатерина Трофимова и Тигран Рамазян. «Особенно порадовали скорость обучения участников: за короткое время они смогли не только понять основы, но и освоить практические аспекты машинного обучения, которые понадобились им для выполнения задания итогового соревнования», — похвалила студентов школы Екатерина Трофимова.
Заведующий лабораторией Денис Деркач рассказал студентам школы о различных методах машинного обучения, подходящих для моделирования откликов физических детекторов. Он отметил, что ресурсы для вычислений предоставила платформа Yandex Cloud.
Денис Деркач
«В ходе выполнения работ, — сообщил ученый, — с помощью сервиса для работы с ML-моделями Yandex DataSphere мы смогли организовать одновременное обучение большого количества участников. Коллеги из “Яндекса” помогли студентам и преподавателям быстро освоиться в новой для них системе. Наша команда планирует продолжить сотрудничество и провести школу в следующем году».
Анна Лемякина
«Для нас важен постоянный диалог с аудиторией студентов, ученых и исследователей. Мы хотим давать возможность уже в университете использовать сервисы облачной платформы для решения реальных практических задач, а также получать обратную связь для ее совершенствования», — сказала Анна Лемякина, директор по национальным и стратегическим проектам Yandex Cloud.
Участники летней школы также поделились своими отзывами.
Евгения Рулева, инженер РФЯЦ-ВНИИЭФ
«Лекции Фёдора Дмитриевича Ратникова, а также практические занятия с Екатериной Трофимовой оказались приятным сюрпризом летней школы. Очень интересный интенсивный курс с возможностью задать вопросы, получить обратную связь и «потрогать все руками». Спасибо всей команде за мощный старт! Теперь буду продолжать изучение машинного обучения».
Денис Григорович, аспирант НИЯУ МИФИ
«Несмотря на то что за четыре дня невозможно полноценным образом освоить курс машинного обучения, многие вещи стали мне понятны благодаря доходчивым лекциям и семинарам. А главное, прекрасным коллегам из Вышки за столь непродолжительное время удалось разжечь в нас интерес и мотивировать на самостоятельное освоение машинного обучения».
Вам также может быть интересно:
Онлайн-юрист, чат-ассистент и аватар профессора: как ученые Вышки применяют ИИ-технологии
Молодые ученые Вышки представили собственные проекты на Объединенном научном семинаре стратегического проекта «ИИ-технологии для человека» (реализуется в рамках программы «Приоритет-2030»). Решения, предложенные исследователями на базе ИИ-алгоритмов, будут полезны для развития гостиничного бизнеса, выявления манипуляций с эмпирическими данными в научных статьях, автоматизации создания юридических документов, а также во многих других сферах деятельности.
Эксперты НИУ ВШЭ исследовали, как ведется подготовка специалистов в области ИИ
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ представил доклад, подготовленный на основе результатов специализированного обследования образовательных организаций высшего образования. Целью впервые проведенной работы стало выявление масштабов и условий обучения технологиям искусственного интеллекта в рамках образовательных программ высшего образования и дополнительных профессиональных программ в вузовском секторе.
«Нам удалось провести настоящий хакатон, когда нет заранее понятного пайплайна, как получить решение»
С 13 по 20 октября в НИУ ВШЭ прошел хакатон “HSE AI Assistant Hack: Python”, организованный факультетом компьютерных наук и Центром искусственного интеллекта ВШЭ. За призовые места боролись 89 студенческих команд из ведущих вузов страны.
Ученые Вышки представили разработки, связанные с применением ИИ в медицине
Искусственный интеллект не заменит врача, но может стать ему отличным помощником. При этом здравоохранение нуждается в высокотехнологичных продуктах, которые способны быстро анализировать и контролировать состояние пациентов. Ученые Вышки применили ИИ для предоперационного планирования и постоперационной оценки результатов в спинальной хирургии и разработали автоматическую интеллектуальную систему для оценки биомеханики рук и ног.
Ученые Вышки представили проекты по этической экспертизе в сфере ИИ
Технологии искусственного интеллекта уже стали неотъемлемой частью повседневной жизни и активно применяются в различных отраслях экономики. Однако этические вопросы использования ИИ все еще требуют обсуждения и осмысления. Сегодня в России с участием ученых НИУ ВШЭ ведется работа над несколькими отраслевыми приложениями к национальному Кодексу этики в сфере ИИ, в которых будут конкретные рекомендации в помощь каждому, кто нуждается в понимании и анализе рисков и угроз со стороны ИИ.
Три команды ВШЭ стали победителями на всероссийском хакатоне «Цифровой прорыв»
В конце сентября в Москве состоялся всероссийский хакатон «Цифровой прорыв. Сезон: Искусственный интеллект». На соревнование собрались 314 команд и 1616 человек со всей страны. Они состязались в решении задач от партнеров хакатона — государственных организаций и компаний: «РЖД», «Росатома», Центра робототехники Сбера, «Сколтеха» и многих других. Три команды студентов факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ приняли участие в хакатоне и выиграли в двух кейсах.
С помощью ученых НИУ ВШЭ и Сбера преподаватели смогут повысить качество онлайн-обучения
Ученые Центра искусственного интеллекта НИУ ВШЭ и исследователи Лаборатории искусственного интеллекта Сбербанка научились определять вовлеченность участников онлайн-мероприятий. Метод, основанный на анализе видео лица, помогает выявить, насколько слушатель заинтересован в материале. Научная статья о проведенном исследовании опубликована в рамках Международной конференции по искусственному интеллекту в образовании — AIED 2024.
Вышка расширит сотрудничество с Агентством стратегических инициатив для разработки передовых решений
В Высшей школе экономики прошел День знакомства университета и Агентства стратегических инициатив (АСИ). Стороны представили свои исследовательские и аналитические проекты и наметили направления совместной работы. Задача ученых и экспертов — повысить эффективность и ускорить внедрение в практику прорывных научных разработок по широкому спектру направлений — от экономических прогнозов до нейропротезирования.
Исследователи НИУ ВШЭ и Сбера добавят эмоций искусственному интеллекту
Ученые Центра искусственного интеллекта НИУ ВШЭ и исследователи Лаборатории искусственного интеллекта Сбербанка разработали специальную систему, которая с помощью больших языковых моделей сделает искусственный интеллект (AI) более эмоциональным при общении с человеком. Синтезом AI-эмоций займутся набирающие популярность мультиагентные модели. Научная работа о проведенном исследовании опубликована в рамках Международной совместной конференции по искусственному интеллекту — IJCAI 2024.
Вышка и «Яндекс» научат преподавателей российских вузов ИИ-грамотности
«Яндекс Образование» и факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ (ФКН ВШЭ) создали совместный онлайн-гайд, посвященный промптингу — формулированию запросов к нейросетям. Он доступен всем на платформе «Яндекса» и в первую очередь будет полезен преподавателям, которые никогда не пользовались GPT в работе или только начинают применять ИИ-инструменты. Как правильно создать запрос к нейросети? Как грамотно использовать GPT-модели в образовательных целях? Какие задачи преподаватели могут решать с помощью искусственного интеллекта? Гайд отвечает на эти и другие вопросы по работе с нейросетями.