«Столь высокая оценка нашего проекта мотивирует продолжать исследования»
Доклад студентов МИЭМ получил престижную награду на 44-й международной конференции International Conference on Telecommunications and Signal Processing, посвященной телекоммуникациям. Организатор конференции — Технический университет города Брно (Чешская Республика). Доклад вышкинцев был признан оргкомитетом лучшей студенческой работой.
Конференция состоялась в конце июля в режиме онлайн из-за связанных с COVID-19 ограничений. В ней приняли участие студенты МИЭМ НИУ ВШЭ Николай Степанов, Альберт Вепрев и Александра Шарапова (научный руководитель Александр Омётов). Их доклад получил престижную награду Best Student Paper Award как лучшая студенческая работа.
Технический университет города Брно, Чехия (Brno University of Technology, Czech Republic), является главным организатором конференции, которая впервые состоялась в 1977 году, а с 1980 года имеет статус международной. В настоящее время конференция проводится в кооперации с 18 университетами со всего мира. В этом году в форуме приняли участие исследователи более чем из 30 стран.
Студенты МИЭМ НИУ ВШЭ выступили с докладом “On Machine Learning Applicability to Transaction Time Prediction for Time-Critical C-ITS Applications”. Соавторами исследования также являются Михаил Комаров (профессор департамента бизнес-информатики ВШБ ВШЭ), Дарья Алексеева (PhD student, Tampere University, Finland), Елена Симона Лоэн (профессор Tampere University, Finland), Александр Омётов (постдок Tampere University, Finland).
В работе был предложен метод оптимизации транзакций в сетях C-ITS (Cooperative Intelligent Transport Systems) c помощью машинного обучения. Были представлены модели машинного обучения, предсказывающие время транзакции, рассмотрено несколько алгоритмов, решающих два типа задач — классификации и регрессии. Использование алгоритмов позволяет учитывать параметры интеллектуальной транспортной системы и влияющие на нее факторы окружающей среды, оптимизирует работу системы, делая передачу данных более быстрой и надежной. С помощью разработанных алгоритмов транспортное средство может автоматически выбирать оптимальный канал для передачи данных и, например, быстрее отправлять сообщение о критической ситуации на дороге, тем самым повышая уровень безопасности дорожного движения.
Материалы конференции изданы в виде сборника, индексируемого во всех основных наукометрических базах (Scopus, DBLP, Google Scholar, IEEE Xplore digital library).
Александр Омётов, научный руководитель, постдок Tampere University
Приятно видеть, когда молодые и талантливые отечественные специалисты присутствуют на конференции не как слушатели, а представляют собственные наработки и получают признание международного сообщества. Студенты МИЭМ вселяют гордость в сердца своих учителей!
Николай Степанов, 4-й курс МИЭМ
Получение Best Student Paper Award стало для нас крайне неожиданным, так как на конференции было представлено много сильных студенческих работ, написанных в основном аспирантами. Столь высокая оценка нашего проекта мотивирует продолжать исследования и получать качественные научные результаты. Отдельно хочется поблагодарить нашего научного руководителя Александра Ярославича Омётова, экспертиза и поддержка которого помогли получить результаты высокого уровня.
Александра Шарапова, 4-й курс МИЭМ
Благодаря междисциплинарному характеру проектной деятельности в МИЭМ нам удалось собрать команду студентов с разных направлений, компетенции которых гармонично дополняли друг друга и помогли провести исследование на стыке двух областей — машинного обучения и телекоммуникаций. Работа над междисциплинарным проектом позволила закрепить приобретенные в ходе обучения навыки и получить новые знания из смежных областей.
Альберт Вепрев, 4-й курс МИЭМ
Участие в конференции позволило нам представить результаты нашего исследования на международном уровне и обсудить его дальнейшее развитие с ведущими мировыми учеными. Было крайне интересно принять участие в мероприятии такого уровня и узнать о новейших разработках в сфере беспроводных сетей из первых уст. К сожалению, из-за связанных с COVID-19 ограничений конференция в этом году прошла в онлайн-формате, но мы продолжаем исследования и рассчитываем представить новые результаты уже на офлайн-конференции.
Вам также может быть интересно:
«Цель школы Spring into ML — объединить молодых ученых, занимающихся математикой ИИ»
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Университет Иннополис провели для студентов, аспирантов и молодых ученых недельную школу, посвященную применению математики в машинном обучении и искусственном интеллекте. 50 участников Spring into ML прослушали 24 доклада о машинном обучении, участвовали в тематических питч-сессиях и прошли два мини-курса по диффузионным моделям — развивающейся области ИИ для генерации данных.
В России разработана программа для диагностики дислексии
Ученые НИУ ВШЭ создали инструмент, который оценивает наличие и степень дислексии у школьников, учитывая их пол, возраст, класс школы и данные видеоокулографии. В 2024 году планируется внедрение программы в клиническую практику. Исследования проводились специалистами в области машинного обучения и нейролингвистами в Центре искусственного интеллекта НИУ ВШЭ.
Студенты со всей России пройдут интенсив по компьютерным наукам от ВШЭ и «Яндекса»
С 1 по 13 апреля в Москве на базе факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ пройдет бесплатный студкемп по машинному обучению, организованный в рамках программы «Яндекса» для студентов IT-специальностей. За две недели студенты изучат материал, на освоение которого в рамках традиционных программ уходит от пары месяцев до нескольких семестров. Они получат фундаментальные знания в области искусственного интеллекта, а также познакомятся с практиками применения нейросетей в сервисах «Яндекса».
Нейросети всевластья: ИИ распутывает клубок взаимоотношений людей, эльфов и хоббитов
3 января родился один из самых популярных писателей прошлого века Джон Рональд Руэл Толкин. Исследователи из НИУ ВШЭ, AIRI и МИСИC использовали машинное обучение для исследования социальных связей между персонажами его вселенной Средиземья. Ученые считают, что этот подход найдет применение во многих сферах за пределами литературы. Результаты работы опубликованы в IEEE Xplore.
«Каждая статья на NeurIPS — значительный результат»
Сотрудники факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ представят 12 своих работ на 37-й конференции NeurIPS. Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems — одно из самых значительных событий в сфере искусственного интеллекта и машинного обучения. В этом году она пройдет с 10 по 16 декабря в Новом Орлеане (США).
Совместный проект ученых НИУ ВШЭ и СурГУ поможет предотвратить повторные инфаркты и инсульты
Один из проектов, победивших на конкурсе «Зеркальные лаборатории» НИУ ВШЭ в июне этого года, посвящен технологиям машинного обучения в прогнозировании исходов острого коронарного синдрома. Его реализуют Международная лаборатория биоинформатики НИУ ВШЭ и Научно-образовательный центр Медицинского института Сургутского государственного университета. Как зародился этот совместный проект, чем он поможет пациентам и как будет организована работа по его реализации, рассказывает заведующая Международной лабораторией биоинформатики, доцент ФКН НИУ ВШЭ Мария Попцова.
На факультете компьютерных наук открываются новые лаборатории
По итогам конкурса проектов на факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ открываются две новые лаборатории. Лабораторию матричных и тензорных методов в машинном обучении возглавит Максим Рахуба, доцент департамента больших данных и информационного поиска. Лабораторией облачных и мобильных технологий будет руководить профессор департамента программной инженерии Дмитрий Александров.
«Интерес к приложениям машинного обучения в биоинформатике с каждым годом растет»
28–30 августа, накануне нового учебного года, факультет компьютерных наук ВШЭ провел четвертую летнюю школу по машинному обучению в биоинформатике. В этом году на событие зарегистрировались 670 человек, более 300 посетили ее очно.
ФКН в четвертый раз проведет летнюю школу по машинному обучению в биоинформатике
На факультете компьютерных наук Вышки с 28 по 30 августа пройдет летняя школа по машинному обучению в биоинформатике. В течение трех дней участников ждут лекции и семинары от ведущих специалистов в данной области из ВШЭ, Сколтеха, AIRI, МГУ, МФТИ, Genotek, Sber Artificial Intelligence Laboratory.
Решение НИУ ВШЭ и Сбера позволит машинному обучению работать в десятки раз быстрее
Исследователи факультета компьютерных наук ВШЭ и Лаборатории искусственного интеллекта Сбера смогли увеличить скорость работы градиентного бустинга — одного из самых эффективных алгоритмов для решения задач машинного обучения. Предложенный подход позволит быстрее решать задачи классификации и регрессии машинного обучения. Результаты их работы были представлены на конференции NeurIPS.