Фонд «Интеллект»
Фонд «Интеллект»
21 ноября состоялась отчетная конференция победителей конкурсного отбора молодых ученых со степенью кандидата наук и молодых ученых без степени для получения финансовой поддержки их научной работы в МГУ Некоммерческим фондом развития науки и образования «Интеллект».
С приветственным словом выступил проректор МГУ Андрей Федянин. Он рассказал о принципиальном отличии конкурса, проводимого МГУ имени М.В. Ломоносова при поддержке фонда «Интеллект»: помимо получаемого исследовательского гранта победителям обеспечивают трудоустройство в МГУ, чтобы те сосредоточились на своих исследованиях и стали частью научного сообщества университета.
«Мы за несколько лет придем к тому, что здесь, в Московском университете, появится современная научная школа, которая специализируется в различных приложениях искусственного интеллекта, и я хотел бы пожелать удачи этой школе», – подчеркнул Андрей Федянин.
О научных исследованиях, проводимых в течение года под руководством ведущих ученых МГУ, отчитались все 16 аспирантов и постдоков – победители конкурса 2021 года. Выступления были разбиты на тематические модули: «Когнитивные системы и мозг», «Математические аспекты алгоритмов ИИ», «Инженерные и естественнонаучные приложения ИИ», «Биомедицинские и химические применения ИИ» и «Гуманитарные и бизнес- аспекты применения ИИ».
«Когнитивные системы и мозг»
В первом модуле аспирант Института перспективных исследований мозга МГУ Татьяна Заморина рассказала об изучении нейробиологических механизмов формирования пожизненной памяти на основе эпизода однократного обучения у взрослых мышей. Татьяна моделирует ПТСР на мышах, сравнивает, чем отличается нормальная память и травматическая; как та и другая форма памяти проявляются в поведении животных; какие области мозга активны при их формировании. С фундаментальной точки зрения сопоставление нормальной и травматической памяти может стать ключом к более глубокому пониманию механизмов памяти в целом.
Кандидат биологических наук, старший научный сотрудник биологического факультета МГУ Анастасия Макарова занимается реконструкцией и анализом нейронных связей между отделами мозга у миниатюрных насекомых, исследованием принципов соединения сенсорных каналов между зрительным отделом и центрами интеграции. Благодаря простоте идентифицируемости нейронов мозг микронасекомых является идеальным модельным объектом для изучения принципов организации и работы нейронных цепей. Результаты исследования несут фундаментальное значение для понимания строения и работы мозга животных в целом, принципов оптимизации его нейронных цепей в результате миниатюризации.
«Возможно в дальнейшем результаты могут стать полезными для прикладных нейробиологических задач по разработке биоморфных нейронных сетей, но пока об этом рано говорить», – пояснила Анастасия Макарова.
«Математические аспекты алгоритмов ИИ»
Этот модуль стал самым масштабным по количеству участников – в нем выступило 8 молодых ученых.
Аспирант факультета ВМК МГУ Валерий Карнаухов рассказал о разработке методов генеративной аугментации для применения нейронных сетей в анализе гистологических изображений. Разработанные им методы позволят улучшить изображения и сэкономить время экспертов-гистологов.
Аспирант факультета ВМК МГУ Андрей Чупахин разрабатывает методы прогнозирования времени выполнения заданий на суперкомпьютерах, а также алгоритмы обучения с подкреплением для решения задачи балансировки нагрузки в компьютерных сетях. Исследования Андрея позволят оптимизировать время использования супервычислителей.
Аспирант факультета ВМК МГУ Анастасия Анциферова занимается улучшением качества видеоизображений. Она разработала методы поиска уязвимостей метрик оценки качества видео, в том числе путем добавления к исходному изображению добавочного, повышающего значения метрик качества. Работа Анастасии представлена на престижной международной конференции NeurIPS.
Аспирант ВМК МГУ Даниил Чернышев исследует современные нейросетевые модели автоматического абстрактного реферирования. Даниил разработал способы повышения фактологической точности рефератов и новый метод автоматического реферирования кластера документов. «В идеале я хочу получить систему, способную собирать рефераты по предпочтениям пользователя. Программа минимум – персонализированные новостные статьи, программа максимум – автоматическая Википедия. С точки зрения науки это означает усовершенствование автоматических подходов к реферированию кластеров документов», – уточнил Даниил Чернышев.
Кандидат физико-математических наук, научный сотрудник факультета ВМК МГУ Владимир Фролов разработал метод подбора параметров процедурных моделей растительности под фотографию: на входе фотография дерева или кустарника – на выходе несколько 3D моделей, похожих на эту фотографию. В практическом смысле это означает получение фотографий по 3D модели, автоматическое проектирование оптики и осветительных устройств, а для науки – более эффективные методы и алгоритмы как обратного, так и прямого рендеринга.
Кандидат физико-математических наук, научный сотрудник факультета ВМК МГУ Александр Хвостиков разрабатывает методы искусственного интеллекта для задач обработки и анализа гистологических изображений. В рамках исследовательского проекта Александр создал программу PathScribe для работы с полнослайдовыми гистологическими изображениями. Студенты-гистологи с факультета фундаментальной медицины МГУ уже используют ее в самостоятельной работе.
Аспирант механико-математического факультета МГУ Анастасия Оноприенко исследует совместную логику задач и высказываний. «В обычной математической практике используются как теоремы – теоретические высказывания, утверждения о том, что что-то истина, так и используются задачи, в которых требуется построение некоторого объекта, явная конструкция. Чтобы более адекватно моделировать математический процесс, необходимо использовать эту логику, в которой одновременно используются и высказывание, и задача. Такая логика была введена в рассмотрение С.А. Мелиховым в 2013 году и в своем исследовании я изучаю ее важные аспекты и модели, в частности, основанные на понятиях топологического пространства», – рассказала Анастасия Оноприенко.
PhD, младший научный сотрудник филологического факультета МГУ Марина Ермолаева в рамках своего исследования занимается оптимизацией синтаксического описания с помощью формальных грамматик. Марина разработала количественную меру оценки для минималистских грамматик, основанную на принципе минимальной длины описания (MDL), а также реализовала базовый прототип процедуры оптимизации минималистских грамматик на языке Python. По результатам экспериментов с различными фрагментами грамматик Марина предложила вариации количественной меры, на практике позволяющие более эффективно оптимизировать MDL.
«Инженерные и естественнонаучные приложения ИИ»
Аспирант химического факультета МГУ Александр Закускин использует методы искусственного интеллекта для интерпретации спектральных данных в оптическом диапазоне. Часть его работы, непосредственно связанная с машинным обучением и искусственным интеллектом, направлена на то, чтобы создать базу данных параметров большого числа спектральных линий атомов. В дальнейшем полученные результаты можно будет применить для анализа спектров самых разных источников – от звезд, плазмы и пламени до искры при анализе состава сплавов на литейном заводе.
Кандидат географических наук, научный сотрудник Научно-исследовательского вычислительного центра МГУ Михаил Варенцов применяет технологии искусственного интеллекта для моделирования погоды и климата в Москве с высоким пространственным разрешением. Цель проекта – предложить метод получения детальной метеорологической информации для городов без применения вычислительно-затратных гидродинамических моделей. Идея исследований Михаила в том, чтобы по данным заранее выполненных расчетов с гидродинамическими моделями обучить другие модели, основанные на искусственном интеллекте.
«Биомедицинские и химические применения ИИ»
Работа аспиранта биологического факультета МГУ Анны Грибковой посвящена поиску имитаторов белков гистонов человека среди белков вирусов. В литературе отмечены такие примеры, в том числе в белках вирусов, вызывающих сезонные инфекции и коронавирус. Предполагается, что белки гистонов и вирусные белки должны содержать похожие короткие мотивы и взаимодействовать с общими негистоновыми белками хроматина. Для поиска нужно было расширить известные белок-белковые взаимодействия с помощью предсказаний. Анна обучила нейросетевую модель для предсказания белок-белковых взаимодействий непосредственно по последовательностям белков. Далее Анна планирует провести анализ структур комплексов гистонов и вирусных белков с общими негистоновыми белками хроматина.
Кандидат химических наук, научный сотрудник химического факультета МГУ Вадим Королев адаптирует зарекомендовавшие себя методы искусственного интеллекта для прогнозирования свойств нанопористых материалов. «Конечным результатом работы станет набор готовых моделей, который позволит ответить на вопрос, в какой области найдет свое применение новый, только что синтезированный материал. В этом состоит основная польза работы для ученых-экспериментаторов – она сэкономит их время, ранее отводившееся на проведение сложных, долговременных экспериментов», – рассказал Вадим Королев.
«Гуманитарные и бизнес- аспекты применения ИИ»
Доцент кафедры современной социологии социологического факультета МГУ Татьяна Мартыненко исследует социальные аспекты внедрения технологии искусственного интеллекта. Татьяна предложила типологию рисков внедрения технологий ИИ в различные сферы общественной жизни: образование, социально-экономические отношения, здравоохранение и др. Основная цель ее исследования – создать адекватную картину рисков и угроз, как актуальных, так и потенциальных, и дать рекомендации по их предотвращению.
Аспирант юридического факультета МГУ Анастасия Федорина изучает правовое регулирование искусственного интеллекта и риски его применения в предпринимательской деятельности. Как в России, так и в большинстве зарубежных стран, пока нет правовой базы в области ИИ, а существующие лишь определяют своеобразный вектор дальнейшего развития ИИ. Исследование Анастасии способствует созданию нормативных условий для эффективного применения искусственного интеллекта и регулирования ответственности бизнеса.
Отчетная конференция победителей конкурсного отбора молодых ученых состоялась впервые. Ее участники отметили ценность подобного мероприятия: как выступающие, так и гости, среди которых были их научные руководители, аспиранты – победители конкурса 2022 года, смогли познакомиться друг с другом и найти точки пересечения научных интересов для будущих исследований.
«Общая отчетная конференция всех победителей – замечательная идея. Некоторые грантополучатели продемонстрировали чрезвычайно высокий научный и технический уровень исследований. Уверен, их пример подстегнет коллег. Широкий охват тематик: от юридических аспектов до биологии, в свою очередь, помогает формированию междисциплинарного сообщества и стимулирует обмен методами и идеями. Лично я у коллег подсмотрел пару интересных инструментов», – подытожил кандидат биологических наук, член экспертного совета конкурса грантовой поддержки Артур Залевский.
С каждым годом число поддерживаемых фондом «Интеллект» исследований молодых ученых в области искусственного интеллекта растет, поэтому в 2023 году отчетная конференция победителей конкурсного отбора станет еще масштабнее.
