Подробная программа конференции «Нейроинформатика-2026»

Регистрация, Главный корпус, 1 этаж

Кофе-брейк, Главный корпус, 2 этаж, Фойе концертного зала

Главный корпус, Концертный зал

Лекция Школы-Семинара 1

Председатель: Я.Н. Артамонова, к.ф.н.

История нейроинформатики в СССР и в России.

Дунин-Барковский Виталий Львович, д.ф.-м.н., профессор, заведующий отделом нейроинформатики;

Смирнитская Ирина Аркадьевна, к.ф.-м.н., старший научный сотрудник сектора динамических нейросетей.

Центр оптико-нейронных технологий НИЦ «Курчатовский институт» — НИИСИ

Главный корпус, 2 этаж, Фойе концертного зала

Выставка

Главный корпус, Концертный зал

Лекция Школы-Семинара 2

Председатель: Я.Н. Артамонова, к.ф.н.

Причуды эволюции: от питекантропа до Эйнштейна и обратно — до ИИ.

Парин Сергей Борисович, д.б.н., профессор кафедры психофизиологии, ведущий научный сотрудник лаборатории цифровой психофизиологии;

Полевая Софья Александровна, д.б.н., заведующая кафедрой психофизиологии, главный научный сотрудник лабораторий цифровой психофизиологии и «ИИ в превентивной медицине».

Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского

Главный корпус, 2 этаж, Фойе концертного зала

Выставка

Главный корпус, Концертный зал

Туториал

Председатель: Д.А. Юдин, к.т.н.

Использование инструмента ResearcherOS для автоматизации научных исследований, Воловикова Зоя Александровна, к.т.н., научный сотрудник лаборатории когнитивных систем ИИ AIRI, сотрудник МФТИ

Главный корпус, 2 этаж, Фойе концертного зала

Выставка

Перерыв

Главный корпус, Концертный зал

Торжественное открытие

Председатель: Д.А. Юдин, к.т.н.

Ливанов Дмитрий Викторович, д.ф.-м.н., профессор, ректор МФТИ;

Оселедец Иван Валерьевич, д.ф.-м.н., профессор РАН; генеральный директор AIRI, декан факультета искусственного интеллекта МГУ имени М.В. Ломоносова, председатель программного комитета конференции;

Дунин-Барковский Виталий Львович, д.ф.-м.н., профессор, заведующий отделом нейроинформатики, Президент-основатель Российской ассоциации нейроинформатики.

Главный корпус, Концертный зал

Пленарное заседание 1

Председатель: Д.А. Юдин, к.т.н.

Повышение эффективности работы интеллектуальных агентов

Оселедец Иван Валерьевич, д.ф.-м.н., профессор РАН; генеральный директор AIRI, декан факультета искусственного интеллекта МГУ имени М.В. Ломоносова

Главный корпус, 2 этаж, Фойе концертного зала

Выставка

Главный корпус, Концертный зал

Пленарное заседание 2

Председатель: Д.А. Юдин, к.т.н.

Тенденции развития и текущее состояние технологий ИИ.

Визильтер Юрий Валентинович, д.ф.-м.н., профессор РАН; научный директор Института ИИ МФТИ; директор по направлению ИИ ГосНИИАС

Главный корпус, 2 этаж, Фойе концертного зала

Выставка

Главный корпус, 2 этаж, Фойе концертного зала

Кофе-брейк

Главный корпус, Концертный зал

Памяти Александра Николаевича Горбаня

Круглый стол 1

Организатор: Дунин-Барковский Виталий Львович, д.ф.-м.н.

Нейрозой: что делать?

Модератор - Дунин-Барковский Виталий Львович, д.ф.-м.н., профессор, заведующий отделом нейроинформатики. Центр оптико-нейронных технологий НИЦ «Курчатовский институт» - НИИСИ

Главный корпус, 2 этаж, Фойе концертного зала

Выставка

Регистрация, Главный корпус, 1 этаж

Кофе-брейк, Главный корпус, 2 этаж, Фойе концертного зала

Главный корпус, Зал заседаний Ученого совета

Пленарное заседание 3

Председатель: Д.А. Юдин, к.т.н.

Social Robotics: Risk, Optimization and Learning

Гонзало Феррер (Gonzalo Ferrer), PhD; Associate Professor, руководитель лаборатории мобильной робототехники Сколтеха

Главный корпус, Зал заседаний Ученого совета

Пленарное заседание 4

Председатель Д.А. Юдин, к.т.н.

Towards Human-level Physical Intelligence: Robot Hands That Grasp, Feel, and See.

Исинь Чжу (Yixin Zhu), PhD; Доцент Школы психологических и когнитивных наук и Института ИИ Пекинского университета (Peking University), руководитель CoRe Lab (онлайн)

СЕКЦИЯ 1

Председатель: Иванов Леонид Андреевич, МФТИ

Прикладные нейросетевые системы I

• FreDAM: Frequency-Domain Adaptive Mamba for Uncertainty-Aware Bearing Prognostics in Industrial Rotating Machinery*GUO C.¹, POTEKHIN V.V.¹
• Learning Dynamic Neural Potential Fields from Sequential Map Inputs for Safe Human-Centered Navigation*KASYMOVA A.¹, LAPIN B.², STAROVEROV A.³˒⁴˒¹, PANOV A.³˒¹
• Medi-Det: Medical Adaptive Detection Transformer for Chest Lesion DetectionGUO X.¹, MALYKHINA G.F.
• CT-Explain: Explaining Continuous-Time Dynamic Graph Neural Networks with Conformal Safety Certification for Human–AI Collaboration*ANAEDEVHA R.N., TROFIMOV A.G.

Перерыв

СЕКЦИЯ 2

Председатель: С.А. Доленко, к.ф.-м.н.

Нейронные сети в математическом моделировании и управлении

• Nonlinear Modeling of UAV Dynamics Using LSTM Network with Incomplete Source DataSTEPANOVA E.Y., TIUMENTSEV Y.V.
• Neural Network Approximation of Aircraft Aerodynamic CharacteristicsSTEPANOVA E.Y., TIUMENTSEV Y.V.
• Change Point Detection with Generative Models*RAMAZYAN T., DERKACH D., HUSHCHYN M.
• Physics-Informed and Physics-Based Neural Architectures for Data-Driven Modelling of Ammonium Nitrification*LAZOVSKAYA T., SHATROV A., TARASOV V., TARKHOV D.
• Two-Stage Training of Compact Physics-Based Neural Architectures for the Korteweg–de Vries Equation*ALODZHANTS A., LAZOVSKAYA T., MINCHENKOV S., TARKHOV D.
• Neural Network Mapping as a Tool for Analyzing and Controlling Approximation in Deep ReLU Networks*LI S.¹, WANG S.¹, SMOLIN V.²
• Numerical Simulations of the Bio-Inspired Wing at Low Frequencies*KHALID W.¹, KASTALSKIY I.A.¹˒², KAZANTSEV V.B.¹˒²˒³

СЕКЦИЯ 3

Председатель: В.Л. Ушаков, к.б.н.

Нейронные сети в компьютерном зрении и сенсорных системах I

• Contactless Object Dimensioning from Image Sets via Open-Vocabulary Segmentation and 3D Reconstruction*TEYMUROV Z.Z., SOROKA A.A., TROFIMOV A.G.
• Code-Based versus Image-Based Feature Sources for Predicting Web Interface Perceptual Ratings*DMITRICHENKO D., BAKAEV M.
• Sequential Clustering, Geometric Triangulation and Neural Network Classification for 3D Reconstruction of UAVs from LiDAR Point Clouds*KERIMOVA J.R.¹, MOKHAMMED M.N.¹, PANASIUK K.D.¹, KANEV A.I.¹
• Detection and 6DOF Object Pose Estimation for Obstacles on a Runway using Depth-guided Transformer Decoder*KNIAZ V.¹˒², LAPSHIN V.¹, ALEKSANDROV V.¹, GRESHNIKOV I.¹, KNYAZ V.¹˒², ANIKIN A.¹
• Experimental Evidence for Neighbor Information in Visual Feature Tensors*ALLAKHVERDOV E.S.
• Two-Level Risk-Aware Visual SLAM with Vision Transformers*KIRNOS V.P., MOGULEV M.A., PRIOROV A.L.
• Сравнительный анализ параметрических и нейросетевых моделей в задачах оценки Value-at-Risk на российском рынкеНОСОВ А.С., ГАБДРАХМАНОВА Н.Т.
• Finding Eigenvalues on Physics-Informed Radial Basis Function Networks*STENKIN D.A., GORBACHENKO V.I.

СЕКЦИЯ 4

Председатель: С.А. Доленко, к.ф.-м.н.

Нейронные сети и фундаментальные науки

• Neural Graph Agglomeration for Fast Next-Hop Routing in Large-Scale Weighted NetworksCHURUKSAEV I.V.¹, DEEV A.D.², ALODJANTS A.P.¹

*STENKIN D.A., GORBACHENKO V.I.

Penza State University

Finding Eigenvalues on Physics-Informed Radial Basis Function Networks

Кофе-брейк

Главный корпус, 2 этаж, Фойе концертного зала

СТЕНДОВАЯ СЕССИЯ 1.

Председатель: И.В. Исаев

• MCA-SE: Multi-Scale Convolutional Adapter with Squeeze-and-Excitation for Object Detection*LACHIN S.¹˒², CHILILOVA A.¹˒², GORBACHEV V.¹˒², NIKITIN A.¹˒²
• MultilayerAnnotator: Generation of Synthetic Datasets and Bounding Box Annotations with Controllable Overlapping Objects*KNIAZ V.¹˒², MOSHKANTSEV P.¹, PASHTANOV V.¹, KNYAZ V.¹˒²
• Трёхмерный гауссов сплаттинг для синтеза эгоцентрических изображений в манипуляционных задачах гуманоидных роботов*ГРОМОВОЙ С.С.¹, АРУТЮНЯН А.Г.¹, АНДРУЛИС В.В.¹, ГУБА А.В.¹, КОВАЛЁВ Н.А.¹, ХАЛИД В.¹, ЛЕВИЧЕВ М.Ю.¹, КАЗАНЦЕВ В.Б.¹˒²˒³
• Влияние характеристик обучающих данных на качество U-Net при сегментации аэрофотоснимков*ЕРМАКОВ И.А., КАНЕВ А.И.
• An Interpretable Hybrid Neural-Symbolic System for Monitoring Regulated Actions in Industrial Video StreamsMAKSIMOVA A.Y., CHERNYADIEV I.V., LAMCEV O.A.
• Применение спектральных графовых вейвлетов для предсказания белок-белковых взаимодействийАНТОНОВ В.Д., КОЧКАРОВ А.А.
• Application of Local Neural Network Approximators in EM Monitoring Problems*SHIMELEVICH M.I.¹, OBORNEV E.A.¹, OBORNEV I.E.², RODIONOV E.A.¹
• Доверенное OCR-распознавание на основе калибровки уверенности и выборочного принятия результатов*ФИЛИППОВ И.И.
• A Data-Driven Predictive Control Framework for Industrial Steam Boilers Based on Neural Dynamic Modelling, LSTM Forecasting, and Lyapunov Stability Analysis*YADHUKRISHNAN C.J.¹, MALYKHINA G.F.²
• An OLAP Fourier Transformer with a Fuzzy Attention Mechanism for the Electricity Transformer Temperature ForecastingENGEL E.A.
• Кластеризация фрагментов на стороне клиента в браузере для локальной мультимодальной RAG-системы*КАНЕВ А.И.
• Do Fusion Strategies Matter for Black-Box Behavioral Embeddings in Bank Lead Generation?*ANTIPOV T.I., GAPANYUK Y.E.
• From Smoothing to Pinpointing: A Focal Loss Classification Framework for Routing Congestion Hotspots in VLSI Design*SAIBODALOV M.¹˒²
• Autoencoder with Physically Informed Bottleneck for Controlled and Consistent Generation of Spectroscopic Data*MUSHCHINA A.¹˒², ISAEV I.², DOLENKO S.²
• Dual-Stage Computational Modeling for Radioligand Therapy: Extrapolating Macro-Kinetic and Structural Affinities from Prostate to Breast Cancer Receptors*FANDRESENA M., GAVRILOV A.I.

СЕКЦИЯ 5

Председатель: В.Л. Ушаков, к.б.н.

Нейронные сети и когнитивные науки

• Initiation and Completion of Cortical Processing Across Neural Populations During Visual Pattern RecognitionVVEDENSKY V.¹, VERKHLYUTOV V.², GURTOVOY K.¹
• Инсулин и поддержание баланса возбуждения/торможения в мозгеПРОСКУРА А.Л., ЛИСАЧЕВ П.Д., РАТУШНЯК А.С.
• Population Model of Interval TimingZHILYAKOVA L.
• Transformation of the "Stimulus-Response" System of the Brain in Successive Line of Vertebrate Evolutionary PrecursorsSMIRNITSKAYA I.A.
• A Cognitive-Oriented Active Learning Method to Reduce the Cost of Data Labeling for Image Classification*GUDKOVA D., TROFIMOV A.
• Критерии когнитивной интерпретации адаптивного поведения Physarum polycephalum*МУСАЕВ М.Ш., ТЮГОВА В.И., ГУРЬЯНОВ Д.О., ВОЛОСОВА А.В.

СЕКЦИЯ 6

Председатель: В.Г. Редько, д.ф.-м.н.

Нейронные сети в обработке естественного языка. Большие языковые модели I

• An Adaptive Virtual Tutoring System for Programming Education Based on Self-Regulated Learning and Moral Schemas*MACHULIN V.V., SULIMENKO I.D., SAMSONOVICH A.V.
• Modeling the Dynamics of Social Relations Based on Moral-Ethical Cognitive Agents in a Virtual Environment*KORNISHEV M.O., SAMSONOVICH A.V.
• Key-Value Cache Lossless Compression for Multimodal Large Models*DEMIDOVSKIJ A.¹˒², BLYUDOVA V.¹˒², ZHARIKOV E.¹˒²
• On Perspectives of Restricted Boltzmann Machine for Efficient LoRA Fine-Tuning*SALNIKOV I.¹, DEMIDOVSKIJ A.¹
• Audio-Visual Stuttering Detection in Russian Video Recordings*IVANKIN E.¹˒², BAZENKOV N.¹˒²
• Greedy Spectral Semantic Aggregation for Vector Database Compression*RUBINSHTEIN I., NOSKOV A., BELIKOV K., TOROPYGIN A., ZADEBA M., BIKMATOV D., GAPANYUK Y.E.
• AESOP-RU: Syntactically-Controlled Paraphrase Generation for Behavioral Auditing of Russian-Language Transformer Classifiers*TUESTA LLAJA JUAN CARLOS.¹, CHUDOVA N.V.¹, DEVYATKIN D.A.²
• Variance Floors in Small-Corpus Document-Level Biomedical Relation Extraction: A Pre-Registered Multi-Seed Evaluation Protocol*VALIEV A.A., TUTUBALINA E.

СЕКЦИЯ 7

Председатель: Киселёв Михаил Витальевич, к.т.н.

Глубокое обучение

• FastMem-RMT: External Adaptive Memory State for Continual Learning*SULIMAN A.¹, BULATOV A.²˒³
• Lyapunov-Stable Contractive Residual Networks: Explicit ODE Well-Posedness, Depth-Independent Gradient Bounds and Width-Based Universal Approximation*MALIK N.¹, KUMAR A.²˒³

*TUESTA LLAJA JUAN CARLOS.¹, CHUDOVA N.V.¹, DEVYATKIN D.A.²

¹ - Moscow Institute of Physics and Technology (MIPT), Dolgoprudny, Russia

² - Federal Research Center Computer Science and Control of the Russian Academy of Sciences (FRC CSC RAS), Moscow, Russia

AESOP-RU: Syntactically-Controlled Paraphrase Generation for Behavioral Auditing of Russian-Language Transformer Classifiers

Регистрация, Главный корпус, 1 этаж

Кофе-брейк, Главный корпус, 2 этаж, Фойе концертного зала

Главный корпус, Зал заседаний Ученого совета

Пленарное заседание 5

Председатель: Д.А. Юдин, к.т.н.

Эмоциональный искусственный интеллект

Савченко Андрей Владимирович, д.т.н., управляющий директор по исследованию данных Центра практического ИИ ПАО Сбербанк; профессор кафедры информационных систем и технологий и ведущий научный сотрудник лаборатории алгоритмов и технологий анализа сетевых структур НИУ ВШЭ — Нижний Новгород

Главный корпус, Зал заседаний Ученого совета

Пленарное заседание 6

Председатель: Д.А. Юдин, к.т.н.

От семантических пространств и моральных схем – к метакогнитивной автономии агентного ИИ,

Самсонович Алексей Владимирович, PhD, профессор кафедры кибернетики, научный руководитель Института интеллектуальных кибернетических систем НИЯУ МИФИ

Главный корпус, Зал заседаний Ученого совета

Онлайн стендовая сессия

Председатель: С.А. Доленко, к.ф.-м.н.

• TranAD-Ensemble with Top-K Aggregation for Critical Transition Analysis in Complex Systems*LIANG C., PRIBADI P.O.A.
• Adapting LLMs to French Healthcare: The Dominance of Multi-Task Fine-Tuning in Medical QAABODO ELOUNDOU B.D.¹, MALYKH V.²˒¹
• Распознавание ключевых слов русского языка в режиме нулевого обучения на основе межмодального предобученного выравниванияЛИНЬ Ю.
• GNFF: A Graph-Based Negative Feedback Fine-Tuning Technique to Prevent Deceptive Alignment in Large Language ModelsDEROY A.

Главный корпус, 1 корпус, Физтех.Гараж

Мастер-класс/семинар партнеров 1

Председатель: М.В. Киселёв, к.т.н.

Фреймворк для моделирования спайковых сетей.

Киселёв Михаил Витальевич, к.т.н., руководитель лаборатории нейроморфных вычислений Чувашского государственного университета им. И.Н. Ульянова

Перерыв

Главный корпус, Зал заседаний Ученого совета

Лекция Школы-Семинара 4

Председатель: С.А. Доленко, к.ф.-м.н.

Современные методы ускорения диффузионных нейросетей на основе структурного прунинга.

Крыжановский Владимир Михайлович, к.ф.-м.н.,

Начальник отдела Ускорения и сжатия нейронных сетей, Лаборатория фундаментальных исследований и алгоритмов искусственного интеллекта

Главный корпус, 1 корпус, Физтех.Гараж

Мастер-класс 2

Председатель: Д.А. Юдин, к.т.н.

Электромиографический интерфейс управления роботами.

Казанцев Виктор Борисович, д.ф.-м.н., профессор, заведующий кафедрой нейротехнологий ННГУ им. Н.И. Лобачевского, заведующий лабораторией нейробиоморфных технологий МФТИ;

Лобов Сергей Анатольевич, д.ф.-м.н., профессор кафедры нейротехнологий ННГУ им. Н.И. Лобачевского.

СЕКЦИЯ 8

Председатель: В.Л. Ушаков, к.б.н.

Вычислительные исследования принципов и механизмов работы естественных нейронных систем (Computational Neuroscience)

• Reduction of a Conductance-Based Neuron Model with Persistent Sodium and Potassium A Channels to a Three-Dimensional Dynamical SystemMIGALEV A.S.¹˒², GOTOVTSEV P.M.¹˒²
• Глубокое обучение на функциональной связности корковых ЭЭГ-источников предсказывает уровень подвижного интеллекта*ДЕМКИНА Е.И., МИХЕЙКИН М.Е., ГОРШКОВА Т.А., АЛЕКСЕЕВА В.М., ТАРАСОВА Д.М., МИТЮРЕВА Д.Г., СКРИПКИНА С.М., АБРОСИМОВА В.Д., КИСЕЛЬНИКОВ А.А.
• Boundaries of the Desynchronization Effect of Symmetric Rectifying Electrical Synapses Between NeuronsLEBEDEV A.E.¹, MOROZ D.N.², DUNIN-BARKOWSKI W.L.¹˒²

Главный корпус, 1 корпус, Физтех.Гараж

Мастер-класс/семинар партнеров 4

Председатель: В.М. Крыжановский, к.ф.-м.н.

DaMN: Удаление и перенос слоёв нормализации из трансформеров.

Рябыкин Алексей Сергеевич, ведущий инженер\научный сотрудник, отдел Ускорения и сжатия нейронных сетей, Лаборатория фундаментальных исследований и алгоритмов искусственного интеллекта

СЕКЦИЯ 9

Председатель: Д.Н. Щербина, к.б.н.

Интерфейс "мозг-компьютер". Нейротехнологии

• State-Specific EEG Parameters Improve Neural Classification of Mental Fatigue and Monotony for BCIKIROY V.N., ASLANYAN E.V., BAKHTIN O.M., KRIVKO E.M., SHERBINA D.N., SHAPOSHNIKOV D.G.
• Кибернетическая нейробиология и экспериментальный стенд для исследования нейроинтерфейсовРЫБАЛКО А.В.¹˒², БАБИЧ Н.А.¹, ФРАДКОВ А.Л.¹˒²

Главный корпус, 2 этаж, Фойе концертного зала

Кофе-брейк

Главный корпус, 2 этаж, Фойе концертного зала

СТЕНДОВАЯ СЕССИЯ 2

Председатель: В.П. Дорофеев

• A Multidimensional Neural Fingerprint of Imagined Words from EEG: Integrating Temporal, Spatial, Spectral, and Explainable-AI Evidence*DEEB M.
• Neural Mapping of Hidden-Layer Activity Spaces and Orthogonalization Conditions in Deep Neural Networks*WANG S.¹, LI S.¹, SMOLIN V.S.²
• Agents Are the New Gasoline?: Benchmarking Multi-Agent Architectures for AI-Based Generation of Web User InterfacesVOLOGDIN D., BAKAEV M.
• Доработка генеративных нейронных сетей для анализа аномалий в данных об энергопотребленииМАРЬЯСИН О.Ю., ТИХОМИРОВ Л.И.
• Самоподобные нейронные сети глубокого обучения для авторегрессионного языкового моделированияСЛЕПОВИЧЕВ И.И.
• Phase-Aware Executive Control of a Biomorphic Flapping-Wing Actuator*ANDRULIS V.V.¹, KHALID W.¹, GROMOVOI S.¹, GUBA A.¹, KOVALEV N.¹, KAZANTSEV V.B.¹˒²˒³
• Contrastive Loss p-Laplacian Propagation Method for Classifying Regular Regimes in Hamiltonian Systems on the Poincaré SectionsRUCHKIN C.
• Распределенная нейроморфная система принятия решений на основе планарных мемристорных структурЮДКИН Ф.А., ФИРСОВ А.А., ОРАНОВ А.А.
• Investigation of Coding Protocols in a Spiking Neuron with STRDP PlasticityKONSTANTINOVA D.A., GARAMOV K.A., LOBOV S.A.
• Квантовая теория диффузионных мемристоров: аналитический и первопринципный подходыКАРИМУЛЛИНА Л.Б.¹, КВАШНИН Д.Г.¹˒², БРИЛЛИАНТОВ Н.В.¹˒²
• Resistor-Capacitor Array as an Optimization ToolKOTOV V.B., SOKHOVA Z.B.
• The Simplest Hopfield Neural Network with Only Four Synapses*BOYA B.F.B.A., BABENKO L.K.
• Stiffness of Chemical Kinetics as an Error Source in Neural Network Approximations*KOLESNIKOVA O.P.¹˒², KHARCHENKO O.V.², MALSAGOV M.YU.¹, KARANDASHEV I.M.¹˒³

Главный корпус, 1 корпус, Физтех.Гараж

Мастер-класс/семинар партнеров 5

Председатель: В.М. Крыжановский, к.ф.-м.н.

Квантование нейронных сетей на основе линейных путей минимума функции потерь.

Проценко Владимир Сергеевич, ведущий инженер\научный сотрудник, отдел Ускорения и сжатия нейронных сетей, Лаборатория фундаментальных исследований и алгоритмов искусственного интеллекта

Главный корпус, Зал заседаний Ученого совета

Круглый стол 2

Модератор - Юдин Д.А., к.т.н., заведующий лабораторией интеллектуального транспорта МФТИ–НКБ ВС (Центр когнитивного моделирования), доцент кафедры Фундаментальных методов ИИ МФТИ, ведущий научный сотрудник AIRI)

Генеративные модели для робототехнических симуляторов и цифровых двойников на производстве

Спикеры: Иван Сосин, Центр робототехники Сбера; Дмитрий Сенюшкин, AIRI, МГУ; Владислав Шахуро AIRI, МИСиС; Чжан Хучжэньюй, Shanghai AI Lab

СЕКЦИЯ 10

Председатель: В.Л. Введенский, к.ф.-м.н.

Нейронные сети в обработке естественного языка. Большие языковые модели II

• Verified Synthetic Augmentation with Cross-Model Verification for Rare-Class Document-Level Biomedical Relation Extraction*VALIEV A.A., TUTUBALINA E.V.
• Two-Stage Medical Entity Normalization in Drug Reviews Using Large Language Models and MedDRA Grounding*SBOEV A.G.¹, MIKHAILOVA A.A.¹, MOLOSHNIKOV I.A.¹, RYBKA R.B.¹, SBOEVA S.G.¹, ZAKIROVA S.D.¹
• ProMiNER: Profile-Based Medical Named Entity Reranker for Russian Medical Concept Normalization*BORISOVSKII L., LOUKACHEVITCH N.
• Towards 2:4 Sparsication of Attention Mechanism in Large ModelsDEMIDOVSKIY A.¹˒², TUGARYOV A.¹˒²

Регистрация, Главный корпус, 1 этаж

Кофе-брейк, Главный корпус, 2 этаж, Фойе концертного зала

Главный корпус, Зал заседаний Ученого совета

Пленарное заседание 7

Председатель: В.Г. Редько, д.ф.-м.н.

Обучение малых когнитивных поведенческих моделей в среде без демонстраций.

Панов Александр Игоревич, д.ф.-м.н., профессор РАН, директор лаборатории когнитивных систем ИИ AIRI, директор Центра когнитивного моделирования МФТИ

Главный корпус, Зал заседаний Ученого совета

Пленарное заседание 8

Председатель: В.Г. Редько, д.ф.-м.н.

Многоагентное планирование траектории: на что способны современные алгоритмы и обучаемые методы

(Multi-agent Path Finding: State Of The Art In Classical and Learnable Approaches).

Яковлев Константин Сергеевич, д.ф.-м.н.; ведущий научный сотрудник AIRI, доцент СПбГУ, старший научный сотрудник Центра когнитивного моделирования МФТИ

СЕКЦИЯ 11

Председатель: Н.И. Базенков, к.т.н.

Обучение с подкреплением в нейронауках и в системах искусственного интеллекта I

• Повышение эффективности алгоритма PPO в задаче PushWorld за счёт модификации среды*ЛЮБИН М.В.¹, ЯКОВЛЕВ К.С.²
• GATE: Gamma-Adaptive Trust Estimation for Reinforcement Learning Algorithms*SINITSKIY M., KUDEROV P.
• Применение алгоритма обучения с подкреплением TD3 в задаче планирования траектории движения неполноприводного сферороботаЗВОНАРЕВ И.С., КАРАВАЕВ Ю.Л.
• VICONav: Vectorized Isaac Configurable Object Navigation Benchmark*OSKOLKOV N.¹, MAKAROV D.²
• Impact of Environmental Predictability on Structural and Functional Characteristics of Neural Network Model ObjectsMARKOVA G.M.¹˒², BARTSEV S.I.¹˒²

СЕКЦИЯ 12

Председатель: Я.М. Карандашев, к.ф-.м.н.

Нейрокомпьютеры, нейроморфные вычисления и импульсные нейронные сети I

• Аппаратное исполнение импульсных нейроморфных архитектур, ориентированных на повышение энергоэффективности устройств периферийного искусственного интеллекта*ХАМИТОВ К.А., РЫНДИН Е.А., АНДРЕЕВА Н.В.
• Оценка энергоэффективности импульсных и формальных нейросетей в цифровом и аналоговом аппаратном исполнении*ДУДКИН А.П., РЫНДИН Е.А., АНДРЕЕВА Н.В.
• Conversion from ANN to SNN Using Bipolar Spiking Neuron to Reduce Premature Spiking Problem*RYBKA R.B.¹, DYAKOVA E.O.¹˒², SERENKO A.V.¹, SBOEV A.G.¹˒²
• A Spiking Neural Framework for Closed-Loop Neuromechanical Locomotion Control*KOVALEV N.¹˒², GUBA A.¹˒²˒³, GROMOVOI S.¹, ANDRULIS V.¹˒², ZHARINOV A.¹˒², KAZANTSEV V.B.¹˒²˒⁴
• HYBRID ANN-SNN PIPELINE WITH LOCAL PLASTICITYLARIONOV D.¹˒², SHTANCHAЕV K.³˒⁴, KISELEV M.¹˒², KOROVIN M.⁴, TUGOY I.⁴˒²

Перерыв

СЕКЦИЯ 13

Председатель: Я.М. Карандашев, к.ф-.м.н.

Нейрокомпьютеры, нейроморфные вычисления и импульсные нейронные сети II

• Correlation-Based Local Synaptic Plasticity for Real-Time Continual Learning in Spiking Neural Networks*BROVKO I.S.¹˒², RYBKA R.B.¹˒², SERENKO A.V.¹, SBOEV A.G.¹˒³, DEMIN V.A.¹
• Вычисления в физических резервуарах на основе мемристоров: краткий обзорТАРКОВ М.С.
• Toward a Purely Spiking Implementation of Model-Based Reinforcement LearningKISELEV M.

СЕКЦИЯ 14

Н.И. Базенков, к.т.н.

Обучение с подкреплением в нейронауках и в системах искусственного интеллекта II

• Управление скелетно-мышечной моделью человека на основе методов обучения с подкреплением*СВИРИДОВ Н.Н.¹, БАЗЕНКОВ Н.И.²˒³
• Self-Supervised Gaussian Intra-Group Consensus: Merged Latent Communication for Multi-Agent Reinforcement Learning*ZHANG C.¹, TEREKHOV V.¹, ZHU H.²
• Disentangling Task from Style for Zero-Shot Visual Generalization in Reinforcement Learning*ZELEZETSKY D.¹, CHEREPANOV E.¹˒², PANOV A.I.¹˒², KOVALEV A.K.¹˒²
• Knowledge Graph-Enhanced Ensembling: Boosting Open LLMs for Medical Error Correction*VALIEV A.¹, TUTUBALINA E.¹˒²

Главный корпус, 2 этаж, Фойе концертного зала

СТЕНДОВАЯ СЕССИЯ 3

Председатель: М.Х. Сайбодалов

Обучение с подкреплением в нейронауках и в системах искусственного интеллекта

Нейронные сети и когнитивные науки

Нейронные сети в обработке естественного языка. Большие языковые модели

• A Modular Analysis of Communication, Temporal Encoding, and Structure-Invariant Representation in RL-Based Traffic Signal ControlDUDKO I.¹˒², KUDEROV P.²
• A Hybrid Biomorphic Benchmark Combining Spiking Neural Dynamics with Nonlinear Muscle Actuation*GUBA A.¹˒²˒³, KOVALEV N.¹˒², ZHARINOV A.¹˒², GROMOVOI S.¹, ANRULIS V.¹˒², LEVICHEV M.¹, DEMIN V.³, KAZANTSEV V.B.¹˒²˒⁴
• Знаниевый и интеграционный дефицит: диагностика узкого места переноса у агента с моделью мира*ЛЯТИФОВ Р.Э.
• Граф посещённых областей для выбора промежуточных целей при навигации в среде с препятствиями*ГЕРГЕДАВА Д.А.¹, КАРАНДАШЕВ Я.М.¹˒², МЫСИН И.Е.³
• Мультимодальный сентимент-анализ коммуникаций в продуктовых IT-командах: роль спикер-диаризации и детекции иронииФАЗУЛЬЯНОВ Д.В., ГУСЕВА А.И.
• Depression Recognition from Speech with Speaker Identity Feature SuppressionKIRILENKOV K.V.¹, BONDARENKO I.YU.²
• Применение верификаторов для улучшения качества ответов на открытые вопросы с использованием базы знаний*МАРТИРОСЯН З.К.¹, МАЦАКОВ Б.В.², КОНОВАЛОВ М.А.², КАРАСАЕВ Д.С.², МАЛЫХ В.А.³
• Cognitively-Oriented Management of Large Language Models for Cross-Genre Text Adaptation*SUNGUROVA A.¹, ISAEVA E.²

Главный корпус, Зал заседаний Ученого совета

Лекция Школы-семинара 5

Председатель: В.Л. Ушаков, к.б.н.

TEVSER: как эволюция сложных систем порождает субъектность, сознание и интеллект.

Пивоваров Игорь Олегович, Руководитель аналитического центра Института ИИ МФТИ, Руководитель оргкомитета конференции OpenTalks.AI

Главный корпус, 2 этаж, Фойе концертного зала

Кофе-брейк

СЕКЦИЯ 16

Председатель: К.С. Яковлев, д.ф.-м.н.

Нейросетевые парадигмы и архитектуры

• LOKAN: Learnable Summation and Multiplication in Kolmogorov–Arnold Networks*SHEPELEV D., DEMYANENKO Y.
• Ортогональные нейронные сети быстрого обученияДОРОГОВ А.Ю.
• Enhancing Wood Defect Detection through Synthetic Data Generation and FID-Based Filtering*SYROVATKIN S.
• Механизм самовнимания для обучения эвристических функций поиска на графах Кэли*ДРОЗДОВ Д.П., ЯКОВЛЕВ К.С.
• Влияние обучающих данных на качество нейросетевой эвристики в среде PushWorld*АНАНИКЯН А.Г., ЯКОВЛЕВ К.С.
• Метод пространственной интерполяции ЭЭГ-сигналов с помощью сети радиальных базисных функций для идеомоторных паттернов в мобильных интерфейсах мозг-компьютер*ШАПОШНИКОВ П.Д., ЩЕРБАНЬ И.В.

СЕКЦИЯ 17

Председатель: З.Б. Сохова, к.т.н.

Эволюционное моделирование и многоагентные системы

• Modeling Information Exchange in a Team of AgentsRED’KO V.G.
• Evolutionary Probabilistic Algorithms vs Evolutionary Quantum AlgorithmsSKOBTSOV Y., SKOBTSOV V.
• Evolutionary Optimization of Locomotive Assignment in Railway Transport Using a Graph-Based Genetic Algorithm*ISAEV S.
• The Applicability Limit of Genetic Algorithms for Vibrational Spectrum Decomposition under Degeneracy of Closely Spaced Bands*NOVIKOV G.¹, KUPRIYANOV G.¹˒², ISAEV I.², DOLENKO S.²
• Emergent Behavior of Self-Organizing Parametric Agents: Reproducing Algorithmic Cooperative Agent Strategies in the “Stones” Multi-Agent Environment*ISAEV I.¹, CHERNOV K.², GUSKOV A.¹˒², KUPRIYANOV G.¹˒², MAKAROV A.², MUSHCHINA A.¹˒², SAMSONOVICH A.³, DOLENKO S.¹
• From Individual Consciousness to Collective Consciousness: The World of AgentsKOTOV V.B., SOKHOVA Z.B.

Главный корпус, Зал заседаний Ученого совета

Пленарное заседание 10

Председатель: В.Г. Редько, д.ф.-м.н.

The advanced complex adaptive systems, evolution with multilevel selection and reservoir computing.

Саакян Давид Багратович, д.ф.-м.н.; ведущий научный сотрудник Национальной научной лаборатории им. А.И. Алиханяна (Ереванский физический институт), Ереван, Армения

Главный корпус, Зал заседаний Ученого совета

Пленарное заседание 10

Председатель: В.Г. Редько, д.ф.-м.н.

4D-графы сцены.

Юдин Дмитрий Александрович, к.т.н., заведующий лабораторией интеллектуального транспорта МФТИ–НКБ ВС (Центр когнитивного моделирования), доцент кафедры Фундаментальных методов ИИ МФТИ, ведущий научный сотрудник AIRI

Регистрация, Главный корпус, 1 этаж

Кофе-брейк, Главный корпус, 2 этаж, Фойе концертного зала

Главный корпус, Зал заседаний Ученого совета

Пленарное заседание 11

Председатель: В.Г. Редько, д.ф.-м.н.

Эволюция когнитивности: актуальные вопросы исследования процессов сознания в искусственных и естественных нейронных сетях.

Ушаков Вадим Леонидович, к.б.н., ведущий научный сотрудник Института перспективных исследований мозга МГУ имени М.В. Ломоносова

СЕКЦИЯ 18

Председатель: М.Ю. Мальсагов, к.ф.-м.н.

Нейронные сети в компьютерном зрении и сенсорных системах II

• Structural Optimization of Neural Detectors for Small-Scale Microorganism Detection via Divergence-Aware PruningSAMARIN A.¹, MAMAEVA A.¹, KOTENKO E.², TOROPOV A.¹, NAZARENKO A.¹, SAVELEV A.³, NAZARENKO D.¹, AFONINA J.¹, MIKHAILOVA E.¹˒², MALYKH V.⁴
• ReGraF: Relation-Aware Scene Graph Forecasting Under Partial ObservabilityTRUNOVA A.¹, YUDIN D.¹˒²
• Vision-Language Trajectory Planning with Perception GroundingIVANOV L.¹, YUDIN D.²
• Divergence-Aware Compression of Attention-Enhanced Networks for Bacilli Segmentation in Microscopy ImagesSAMARIN A.¹, MAMAEVA A.¹, KOTENKO E.², TOROPOV A.¹, NAZARENKO A.¹, SAVELEV A.³, NAZARENKO D.¹, AFONINA J.¹, MIKHAILOVA E.¹˒², MALYKH V.⁴
• Training Binary-Output Feedforward Networks Without Batch Normalization for Neuromorphic InferenceKOTOV V.¹, PUSHKAREVA M.², RYBKA R.³, KARANDASHEV I.¹˒⁴

СЕКЦИЯ 19

Председатель: М.Ю. Мальсагов, к.ф.-м.н.

Нейроинформатика и искусственный интеллект

• Autonomous AI Systems for Corporate Governance: A Framework Bridging Computational Law, Operational Context, and Multi-Level OversightROMANOVA A.S.
• Using Synergetics Ideas to Understand Cognitive Development Processes in Artificial IntelligenceMALINETSKY G., PODOPROSVETOV A., SMOLIN V.
• Adaptive RAG for Multi-Hop QuestionBEREZIN D.¹, SOMOV O.²˒¹

Перерыв

СЕКЦИЯ 20

Председатель В.Л. Введенский, к.ф.-м.н.

Нейронные сети в обработке естественного языка. Большие языковые модели III

• Суммаризация диалоговМАЛЫХ В.А.
• When Does a Language Model Need SELF-REFINE? Adaptive Routing Based on Self-Report Signals in ToolUse TasksTROFIMOVA M.¹, KRATKOV E.
• Self-Verifying Neuromorphic Systems: A Categorical Framework for Online Reliability AssuranceDOROFEEV V.¹

СЕКЦИЯ 21

Председатель: С.А. Доленко, к.ф.-м.н.

Прикладные нейросетевые системы II

• Improving the Classification of Intermediate Gleason Patterns (3–4) Using a Partially Fine-Tuned DeiT TransformerSHELOMENTSEVA I.G.¹, CHENTSOV S.V.²
• Human-Aligned Numerical Quantification: Validated Baselines, Financial Time Series, and Bootstrap EvidenceSAXENA A.¹, KOLONIN A.¹˒²˒³
• Liquid Reputation and Rationality-Based Synthetic Additive Cause Indicator for Crypto-AssetsSAXENA A.¹, KOLONIN A.¹˒²˒³
• A Neural Network-Based Recommendation System for Attracting New Customers: Data Preparation for the subsequent clustering of the target audienceSOKOLOV A.¹, SHUTKIN A.², ISAEVA E.³, BEKLARYAN A.⁴
• PixelNav: Towards Model-Based Vision-Only Navigation with Topological GraphsBAKULIN S.¹˒², AKHTYAMOV T.¹, FATYKHOV D.¹, DEVCHICH G.¹, FERRER G.¹

Главный корпус, 2 этаж, Фойе концертного зала

Кофе-брейк

СЕКЦИЯ 22

Председатель Г.А. Бесхлебнова, к.т.н.

Теория нейронных сетей

• Stochastic Estimation of the Layer-Wise Hessian Trace for Monitoring Neural-Network TrainingBOLSHIM M.A., KUGAEVSKIKH A.V.
• The Inverse Temperature as a Control Parameter of Associative Memory: Phase Geometry, Dynamical Robustness and Novelty-Modulated MetaplasticityMASLENNIKOV O.

Главный корпус, 1 корпус, Физтех.Гараж

Мастер-класс/семинар партнеров 7

Председатель: Д.А. Юдин, к.т.н.

Применение нейронных сетей для железнодорожного транспорта.

Суханов Андрей Валерьевич, к.т.н., главный эксперт Департамента научных исследований, аналитики и совершенствования научно-технической деятельности АО «НИИАС».

СЕКЦИЯ 23

Председатель: В.Л. Ушаков, к.б.н.

Современные методы и технологии в нейронауках

• Оценка процессов обучения мышей питьевой задаче в виртуальной реальности на основе комплекса поведенческих метрикГАЛЬТЯЕВ А.В.¹, СВАРНИК О.Е.²
• Различение дельта- и тета-ритмов сигналов локальных потенциалов мозга животныхГРАЧЕВ Д.Р.², ВИНОГРАДОВА Л.В.³, СУЛЕЙМАНОВА Е.М.³, СЫСОЕВ И.В.²˒¹

Главный корпус, Зал заседаний Ученого совета

Награждение победителей конкурса и лауреатов почетных наград и закрытие конференции