25 ноября состоялась очередная отчетная конференция молодых ученых, получающих стипендиальную поддержку от Фонда «Интеллект», в которой приняли участие победители Конкурса молодых ученых 2022 года. Аспиранты и постдоки рассказали о своих работах и поделились результатами исследований.
Пять лет назад выпускник физического факультета МГУ, меценат Олег Владимирович Дерипаска предложил системную поддержку молодых ученых, работающих в различных научных областях с применением подходов ИИ. Фонд «Интеллект» успешно реализует эту инициативу и по сей день, поддерживая исследователей в их научной деятельности.
В 2022 году Московский университет провел конкурсный отбор аспирантов и постдоков, занимающихся исследованиями с применением подходов ИИ. Лучшим кандидатам была назначена стипендиальная поддержка на время проведения исследований. Сегодня мы вместе подведем итоги за последние три года.
Уверен, что результаты ваших работ, поддержанных Фондом, станут основой диссертационных работ, которые, надеюсь, вы сможете успешно защитить в ближайшее время».
На очередной отчетной конференции молодых ученых, получающих стипендиальную поддержку от Фонда «Интеллект», выступили:
1) Зинкевич Арсений Олегович (Факультет биоинженерии и биоинформатики) с темой «Машинное обучение для анализа регуляторных последовательностей в геноме человека».
«Целью исследования было составить и разработать семейство моделей машинного обучения (как предсказательных, так и генеративных) для работы с геномными последовательностями на различных уровнях регуляции генной экспрессии. Одним из наиболее важных направлений таких исследований было создание предсказательных и генеративных моделей для моделирования нетранслируемых областей последовательностей РНК.
Такие модели могут использоваться для получения получения мРНК с тканеспецифической активностью, что, в свою очередь, полезно для создания более эффективных векторов для мРНК-терапии и, в частности, мРНК-вакцин. Было разработано семейство моделей PARADE, предназначенных для дизайна таких последовательностей — сгенерированные с его помощью последовательности подверглись экспериментальной валидации и показали специфическую активность в животных моделях (мышах). Работа является хорошим proof-of-concept о возможности осуществления такого тканеспецифического дизайна, препринт работы опубликован на сервисе bioRxiv. Ознакомиться можно по ссылке: https://doi.org/10.1101/2024.12.31.630783
Благодаря поддержке Фонда «Интеллект» у меня, как и у других победителей конкурса молодых ученых, была возможность посвятить свое основное время научным проектам. В результате за эти три года я принял активное участие во множестве научных проектов, 6 из которых на данный момент дошли до препринта или публикации, обучал и руководил работой более 20 студентов.
В ближайшем будущем мы хотим продолжать активное развитие наших наработок и сейчас активно ищем финансирование для дальнейшей разработки платформы по генеративному дизайну мРНК со специфической активностью для использования в задачах мРНК-терапии» — отметил Арсений.
2) Морозова Ксения Игоревна (Биологический факультет) с темой «Определение границ и типа глиомы и предопухолевой области по редокс-состоянию митохондрий и белок-липидному составу цитоплазмы клеток при помощи спектроскопии комбинационного рассеяния и методов искусственного интеллекта».
«Моя работа касается исследования метаболического состояния тканей опухолей головного мозга и изменений, затрагивающих клетки, расположенные в их микроокружении. Для этого мы применяем метод спектроскопии комбинационного рассеяния (КР), чувствительный к молекулярному составу образца и не требующий введения дополнительных меток. Спектроскопия КР имеет большой потенциал для применения в области медицинской диагностики, однако, из-за низкой интенсивности сигнала обработка данных представляет собой очень сложную задачу.
Благодаря грантовой поддержке Фонда «Интеллект» у нас получилось продвинуться на пути решения этой проблемы. Был разработан метод предварительной обработки спектров КР на основе нейронных сетей, а также были выявлены КР-маркеры опухоли и, что гораздо важнее, предопухолевой области, метаболические изменения в которой ранее были практически не изучены. Мы также разработали метод регистрации спектров КР от тканей мозга in vivo, позволяющий в дальнейшем адаптировать наш метод к диагностическим задачам.
За время поддержки проект существенно расширился, что позволило нам сотрудничать с другими научными группами и дополнять наши результаты новой информацией. На данный момент мы планируем сделать ещё один шаг в направлении исследований опухолей in vivo: планируется проведение экспериментов на животных с ксенотрансплантатами опухолевых тканей человека, а также эксперименты по выявлению КР-маркеров в крови пациентов с различными заболеваниями.
Я очень благодарна Фонду «Интеллект» за поддержку моего исследования, которая позволила существенно продвинуться на пути разработки методов диагностики опухолей головного мозга и дала возможность развиваться как исследователю высокого уровня. Результаты моей работы неоднократно представлялись на крупнейших международных и российских конференциях, а готовящиеся публикации подаются в высокоимпактные журналы» – отметила Ксения.
3) Диффинэ Екатерина Андреевна (Институт перспективных исследований мозга МГУ) с темой: «Экспериментальное моделирование и исследование принципов быстрого классификационного обучения в системах биологического интеллекта».
Екатерина комментирует свою работу так: «Целью проекта было экспериментально смоделировать и выявить принципы быстрого классификационного обучения в системах биологического интеллекта, а также сопоставить эти принципы с вычислительными моделями.
Была создана и провалидирована универсальная поведенческая парадигма «бусиничный пол», которая позволяет количественно оценивать процесс формирования категории «несъедобные объекты» в естественном поведении.
Показано, что новорождённые цыплята способны сформировать новую категорию за один сеанс обучения, причём для такой категоризации требуется определённое число ошибочных проб. Затем возникает обобщение на объекты нового цвета, то есть формирование категории, а не «запоминание одной бусины». Модель также адаптирована также для взрослых зебровых амадин (птица семейства вьюрковых ткачиков – прим.ред.) и проведены полевые эксперименты на диких сизых голубях.
Нами впервые описан однонаправленный интерокулярный перенос категоризационной памяти через 24 часа, что указывает на вклад межполушарной асимметрии в процесс категоризации. Выполнено крупномасштабное c-Fos-картирование мозга и определены структуры, связанные с категоризационным обучением биологических систем. Создан виртуальный агент, реализующий поведенческую задачу в разработанной виртуальной среде и обучающийся по принципам обучения с подкреплением.
При поддержке Фонда «Интеллект» была создана экспериментальная база, которая позволила вести многоуровневые исследования механизмов зрительной категоризации.
В дальнейшем мы планируем продолжить развитие направления в сторону биологически правдоподобных моделей обучения и сравнения биологических и вычислительных механизмов, расширяя уже созданную экспериментальную базу, а также развивать разработанную виртуальную среду и виртуального агента обучения с подкреплением как платформу для тестирования гипотез о механизмах категоризации».
4) Ярынич Юлия Ивановна (Научно-исследовательский вычислительный центр) с темой: «Искусственный интеллект для анализа и прогноза интенсивных осадков в Московском регионе».
Юлия также поделилась итогом своей исследовательской работы: «Цель моего исследования – разработка технологии, позволяющей наименее вычислительно затратно детализировать данные об осадках, в том числе интенсивных, из данных гидродинамических моделей атмосферы. Мы обучали статистические модели (модели машинного обучения) на данных наблюдений за осадками за 33 года в Московском регионе и данных о крупномасштабных предикторах осадков из реанализа ERA5.
Полученные модели позволяют восстановить подсеточную функцию распределения осадков по пространству из наиболее доступных данных гидродинамических моделей: значений температуры, влажности, давления (геопотенциала) и компонент скорости ветра в толще тропосферы.
Поддержка от Фонда «Интеллект» оказалась решающей для меня в возможности проведения исследования: получилось сосредоточиться на том, чтобы освоить сложные методы машинного обучения, работать с большими данными (около 10 ТБ). Благодаря этому результаты были доложены на 4-х международных конференциях, подана статья в журнал второго квартиля. Результаты, полученные за эти три года, составляют основу моей кандидатской диссертации, и я очень благодарна Фонду «Интеллект» за возможность разобраться в сложной теме и стать ближе к защите.
Мои дальнейшие планы посвящены прежде всего апробации полученных статистических моделей на других регионах и на данных других гидродинамических моделей, соответствующей доработке методов и защите кандидатской диссертации. Очень хочется, чтобы метод был полезным для существующих оперативных метеорологических и гидрологических прогнозов.
5) Студеникина Ксения Андреевна (Филологический факультет) с темой: «Автоматическое моделирование правил согласования».
«Цель моего исследования состояла в том, чтобы протестировать, способны ли большие языковые модели оценивать приемлемость предложений по градуальной шкале. Результаты показали, что для достижения высокого качества является значимым как объем русскоязычных данных при обучении моделей, так и количество их параметров, поскольку мультиязычные модели справляются не хуже русскоязычных. Все модели отлично справились с однозначно грамматичными и неграмматичными предложениями. Наибольшие затруднения вызвали контексты с вариативным согласованием, где приемлемость зависит от различных синтаксических и семантических факторов.
Конкурс молодых ученых, организованный Фондом «Интеллект» в 2022 г., был направлен на поддержку исследований на стыке искусственного интеллекта и других научных областей. В лингвистике существует довольно большая пропасть между теоретическим анализом и применением технологий NLP, и в своем проекте я хотела найти способ их объединить. Появление подобных междисциплинарных исследований стало возможным именно благодаря поддержке Фонда. Исследования, связанные с большими языковыми моделями, требуют определенных финансовых затрат. Многие передовые модели являются закрытыми и доступны только по API, тогда как для работы с открытыми моделями нужны серьезные вычислительные ресурсы. Благодаря поддержке Фонда «Интеллект» у меня появилась возможность провести обширное тестирование различных моделей» – отметила Ксения.
6) Шутова Ксения Юрьевна (Факультет вычислительной математики и кибернетики) с темой: «Задачи управления группой мобильных роботов».
Ксения рассказала, что целью ее исследования была разработка децентрализованного метода равномерного размещения мобильных агентов в областях произвольной формы на основе локальной информации и R-функций.
«За время моего исследования был получен алгоритм для размещения в прямоугольной области (опубликован), его обобщение на невыпуклые области и первые результаты применения этих идей к задачам кластеризации данных.
Поддержка Фонда «Интеллект» дала возможность выделять стабильное время именно на исследование, а не только на учебную и прикладную нагрузку, создать и запустить спецкурс по групповому управлению и участвовать в профильных школах и конференциях, где формируются новые совместные проекты.
Без этой поддержки были бы крайне затруднительны задачи, требующие длительной сосредоточенной работы и очной апробации: доведение алгоритма равномерного размещения до публикации в журнале, систематические эксперименты с R-функциями и связь с задачами кластеризации, а также разработка насыщенного практикой спецкурса.
В дальнейшем я планирую продолжить исследование равномерного размещения с учётом запаздываний и шума в данных, обобщить подход на трёхмерное пространство, реализовать алгоритмы на реальных робототехнических системах и максимум в течение ближайших двух лет завершить и защитить диссертацию, параллельно развивая собственный спецкурс как постоянную образовательную программу» – поделилась итогами своей исследовательской работы Ксения.
7) Лазухин Иван Сергеевич (Факультет вычислительной математики и кибернетики) с темой: «Разработка методов прогнозирования и оптимизации производственных процессов нефтепереработки на основе методов искусственного интеллекта».
Отметим, что в рамках комплексной поддержки со стороны Московского университета и Фонда «Интеллект» молодые ученые получают финансирование ставки в структурном подразделении МГУ сроком до 3 лет. Благодаря этому у аспирантов и постдоков есть возможность реализовывать свой научный потенциал и расширять исследовательские возможности.
Фонд «Интеллект» выражает благодарность Фонду «Вольное дело» и его основателю Олегу Дерипаска за содействие в развитии науки и предоставленные возможности молодым ученым МГУ для реализации исследований.
Посмотреть видеозапись отчетной конференции молодых ученых можно в сообществе Фонда «Интеллект» во Вконтакте по ссылке https://vk.cc/cRM2vC
Фото с конференции можно посмотреть по ссылке: https://vk.cc/cRU8uz
