Нейроинформатика 2026 - Подробная программа

XXVIII Международная научно-техническая конференция

НЕЙРОИНФОРМАТИКА-2026

19–23 октября 2026 · МФТИ, Долгопрудный

Для участия в конференции необходимо сначала зарегистрироваться, а затем, при необходимости, оплатить организационный взнос

Зарегистрироваться Оплатить организационный взнос

Подробная программа

19 октября 2026 года (понедельник)

19 октября (понедельник)09:30 – 10:30

Основной трекГлавный корпус, 1 этаж

Регистрация

Дополнительный трекГлавный корпус, 2 этаж, Фойе концертного зала

Кофе-брейк

19 октября (понедельник)10:30 – 11:30

Основной трекГлавный корпус, Концертный зал

Лекция Школы-Семинара 1: 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

Дополнительный трекГлавный корпус, 2 этаж, Фойе концертного зала

Выставка

19 октября (понедельник)11:30 – 12:30

Основной трекГлавный корпус, Концертный зал

Лекция Школы-Семинара 2: 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

Дополнительный трекГлавный корпус, 2 этаж, Фойе концертного зала

Выставка

19 октября (понедельник)12:30 – 13:00

Основной трекГлавный корпус, Концертный зал

Туториал: Использование инструмента ResearcherOS для автоматизации научных исследований,

Воловикова Зоя Александровна, к.т.н., научный сотрудник лаборатории когнитивных систем ИИ AIRI, сотрудник МФТИ

Дополнительный трекГлавный корпус, 2 этаж, Фойе концертного зала

Выставка

19 октября (понедельник)13:00 – 13:30

Основной трекГлавный корпус, Концертный зал

Туториал: Особенности разработки и применения нейросетевой модели AliceAI-Foundation,

Андрющенко Антон (согласовывается)

Дополнительный трекГлавный корпус, 2 этаж, Фойе концертного зала

Выставка

19 октября (понедельник)13:30 – 14:00

Основной трек

Перерыв

19 октября (понедельник)14:00 – 14:05

Основной трек

Торжественное открытие:

Ливанов Дмитрий Викторович, д.ф.-м.н., профессор, ректор МФТИ; Крыжановский Борис Владимирович, д.ф.-м.н., член-корреспондент РАН, руководитель Центра оптико-нейронных технологий НИЦ Курчатовский институт - НИИСИ, председатель конференции; 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

19 октября (понедельник)14:05 – 15:05

Основной трекГлавный корпус, Концертный зал

Пленарное заседание 1 -

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

Дополнительный трекГлавный корпус, 2 этаж, Фойе концертного зала

Выставка

19 октября (понедельник)15:05 – 16:05

Основной трекГлавный корпус, Концертный зал

Пленарное заседание 2 -

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

Дополнительный трекГлавный корпус, 2 этаж, Фойе концертного зала

Выставка

19 октября (понедельник)16:30 – 17:30

Основной трекГлавный корпус, Концертный зал

Пленарное заседание 3 - Докладчик и тема на согласовании

Дополнительный трекГлавный корпус, 2 этаж, Фойе концертного зала

Выставка

19 октября (понедельник)17:30 – 19:00

Основной трекГлавный корпус, Концертный зал

Круглый стол 1: Нейрозой: что делать?

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

Дополнительный трекГлавный корпус, 2 этаж, Фойе концертного зала

Выставка

20 октября 2026 года (вторник)

20 октября (вторник)09:30 – 10:00

Основной трекГлавный корпус, 1 этаж

Регистрация

Дополнительный трекГлавный корпус, 2 этаж, Фойе концертного зала

Кофе-брейк

20 октября (вторник)10:00 – 11:00

Основной трекГлавный корпус, Зал заседаний Ученого совета

Пленарное заседание 4:

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

20 октября (вторник)11:00 – 12:00

Основной трекГлавный корпус, Зал заседаний Ученого совета

Пленарное заседание 5:

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

20 октября (вторник)12:00 – 13:00

Основной трекГлавный корпус, Зал заседаний Ученого совета

Секционные доклады

СЕКЦИЯ 1. 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

¹ - School of Cyber-Physical Systems, Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University, 195251, Saint-Petersburg, Russia

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

¹ - Moscow Institute of Physics and Technology
² - Sber Robotics Center
³ - Artificial Intelligence Research Institute
⁴ - National University of Science and Technology MISIS

Medi-Det: Medical Adaptive Detection Transformer for Chest Lesion Detection

GUO X.¹, MALYKHINA G.F.

Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University, St. Petersburg, Russia

CT-Explain: Explaining Continuous-Time Dynamic Graph Neural Networks with Conformal Safety Certification for Human–AI Collaboration

*ANAEDEVHA R.N., TROFIMOV A.G.

Institute of Cyber Intelligent Systems, National Research Nuclear University MEPhI (Moscow Engineering Physics Institute), Moscow, Russia

20 октября (вторник)13:00 – 14:00

Основной трек

Перерыв

20 октября (вторник)14:00 – 16:00

Основной трекГлавный корпус, Зал заседаний Ученого совета

Секционные доклады

СЕКЦИЯ 2. Нейронные сети в математическом моделировании и управлении

Nonlinear Modeling of UAV Dynamics Using LSTM Network with Incomplete Source Data

STEPANOVA E.Y., TIUMENTSEV Y.V.

Moscow Aviation Institute (National Research University), Moscow, Russia

Neural Network Approximation of Aircraft Aerodynamic Characteristics

STEPANOVA E.Y., TIUMENTSEV Y.V.

Moscow Aviation Institute (National Research University), Russia

Change Point Detection with Generative Models

*RAMAZYAN T., DERKACH D., HUSHCHYN M.

HSE University, Moscow, Russia

Physics-Informed and Physics-Based Neural Architectures for Data-Driven Modelling of Ammonium Nitrification

*LAZOVSKAYA T., SHATROV A., TARASOV V., TARKHOV D.

Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University, St. Petersburg, Russia

Two-Stage Training of Compact Physics-Based Neural Architectures for the Korteweg–de Vries Equation

*ALODZHANTS A., LAZOVSKAYA T., MINCHENKOV S., TARKHOV D.

Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University, St. Petersburg, Russia

Neural Network Mapping as a Tool for Analyzing and Controlling Approximation in Deep ReLU Networks

*LI S.¹, WANG S.¹, SMOLIN V.²

¹ - Lomonosov Moscow State University, Moscow, Russia
² - Keldysh Institute of Applied Mathematics, Moscow, Russia

Numerical Simulations of the Bio-Inspired Wing at Low Frequencies

*KHALID W.¹, KASTALSKIY I.A.¹˒², KAZANTSEV V.B.¹˒²˒³

¹ - Laboratory of Neurobiomorphic Technologies, Moscow Institute of Physics and Technology, Dolgoprudny, Moscow Region, Russia
² - Lobachevsky University (UNN), Nizhny Novgorod, Russia
³ - Russian State Scientific Center for Robotics and Technical Cybernetics (RTC), St. Petersburg, Russia

СЕКЦИЯ 4. Нейронные сети и фундаментальные науки

Neural Graph Agglomeration for Fast Next-Hop Routing in Large-Scale Weighted Networks

CHURUKSAEV I.V.¹, DEEV A.D.², ALODJANTS A.P.¹

¹ - ITMO University, Saint Petersburg, Russia
² - Moscow Institute of Physics and Technology, Dolgoprudny, Russia

Дополнительный трекГлавный корпус, 1 корпус, Физтех.Гараж

Секционные доклады

СЕКЦИЯ 3. 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.

NRNU MEPhI, Moscow, Russia

Code-Based versus Image-Based Feature Sources for Predicting Web Interface Perceptual Ratings

*DMITRICHENKO D., BAKAEV M.

Novosibirsk State Technical University, Novosibirsk, Russia

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

¹ - Bauman Moscow State Technical University, Moscow, Russia

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

¹ - State Res. Institute of Aviation Systems (GosNIIAS), Moscow, Russia
² - Moscow Institute of Physics and Technology (MIPT), Russia

Experimental Evidence for Neighbor Information in Visual Feature Tensors

*ALLAKHVERDOV E.S.

FusionBrain Lab, Moscow, Russia

Two-Level Risk-Aware Visual SLAM with Vision Transformers

*KIRNOS V.P., MOGULEV M.A., PRIOROV A.L.

Dept. of Digital Technologies and Machine Learning, Physics and Technology Faculty, P.G. Demidov Yaroslavl State University, Yaroslavl, Russia

20 октября (вторник)16:00 – 16:30

Основной трек

Кофе-брейк

20 октября (вторник)16:30 – 18:00

Основной трекГлавный корпус, 2 этаж, Фойе концертного зала

СТЕНДОВАЯ СЕССИЯ 1.
Нейронные сети в компьютерном зрении и сенсорных системах
Нейронные сети в молекулярной биологии и фармакологии
Прикладные нейросетевые системы

Нейронные сети в компьютерном зрении и сенсорных системах

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

¹ - State Scientific Research Institute of Aviation Systems, Moscow, Russia
² - Moscow Institute of Physics and Technology, Moscow, Russia

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

¹ - State Res. Institute of Aviation Systems (GosNIIAS), Moscow, Russia
² - Moscow Institute of Physics and Technology (MIPT), Russia

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

¹ - Московский физико-технический институт (государственный университет), Россия, Долгопрудный
² - Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского, Россия, Нижний Новгород
³ - Центральный научно-исследовательский и опытно-конструкторский институт робототехники и технической кибернетики, Россия, Санкт-Петербург

Влияние характеристик обучающих данных на качество U-Net при сегментации аэрофотоснимков

*ЕРМАКОВ И.А., КАНЕВ А.И.

Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана, Москва

An Interpretable Hybrid Neural-Symbolic System for Monitoring Regulated Actions in Industrial Video Streams

MAKSIMOVA A.Y., CHERNYADIEV I.V., LAMCEV O.A.

Institute of Applied Mathematics and Mechanics, Donetsk, Russian Federation

Нейронные сети в молекулярной биологии и фармакологии

Применение спектральных графовых вейвлетов для предсказания белок-белковых взаимодействий

АНТОНОВ В.Д., КОЧКАРОВ А.А.

Московский физико-технический институт (государственный университет), Долгопрудный,
ФИЦ Биотехнологии РАН, Москва

Прикладные нейросетевые системы

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

¹ - Russian State Geological Prospecting University named after Sergo Ordzhonikidze, Moscow, Russian Federation
² - Skobeltsyn Research Institute of Nuclear Physics, Moscow State University, Moscow, Russian Federation

Доверенное OCR-распознавание на основе калибровки уверенности и выборочного принятия результатов

*ФИЛИППОВ И.И.

Новгородский государственный университет имени Ярослава Мудрого, Россия, Великий Новгород

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

¹ - Computer Science and Cyber Security, Peter the Great Saint Petersburg Polytechnic University, Saint Petersburg, Russia
² - Computer Science and Cyber Security, Peter the Great Saint Petersburg Polytechnic University, Saint Petersburg, Russia

An OLAP Fourier Transformer with a Fuzzy Attention Mechanism for the Electricity Transformer Temperature Forecasting

ENGEL E.A.

Katanov State University of Khakassia, Abakan, Russia

Кластеризация фрагментов на стороне клиента в браузере для локальной мультимодальной RAG-системы

*КАНЕВ А.И.

МГТУ им. Н.Э. Баумана

TranAD-Ensemble with Top-K Aggregation for Critical Transition Analysis in Complex Systems

*LIANG C., PRIBADI P.O.A.

Institute of Cybersecurity and Computer Science, Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University, Russia, St. Petersburg

Do Fusion Strategies Matter for Black-Box Behavioral Embeddings in Bank Lead Generation?

*ANTIPOV T.I., GAPANYUK Y.E.

Bauman Moscow State Technical University, Moscow, Russia

From Smoothing to Pinpointing: A Focal Loss Classification Framework for Routing Congestion Hotspots in VLSI Design

*SAIBODALOV M.¹˒²

¹ - NRC “Kurchatov Institute” – SRISA, Moscow, Russia
² - RUDN University, Moscow, Russia

Autoencoder with Physically Informed Bottleneck for Controlled and Consistent Generation of Spectroscopic Data

*MUSHCHINA A.¹˒², ISAEV I.², DOLENKO S.²

¹ - Physical Department, Lomonosov Moscow State University, Moscow, Russian Federation
² - Skobeltsyn Institute of Nuclear Physics, Lomonosov Moscow State University, Moscow, Russian Federation

Dual-Stage Computational Modeling for Radioligand Therapy: Extrapolating Macro-Kinetic and Structural Affinities from Prostate to Breast Cancer Receptors

*FANDRESENA M., GAVRILOV A.I.

Moscow Polytechnic University, Russia

20 октября (вторник)18:00 – 20:00

Основной трекГлавный корпус, Зал заседаний Ученого совета

Секционные доклады

СЕКЦИЯ 5. Нейронные сетии и когнитивные науки

Initiation and Completion of Cortical Processing Across Neural Populations During Visual Pattern Recognition

VVEDENSKY V.¹, VERKHLYUTOV V.², GURTOVOY K.¹

¹ - RNC Kurchatov Institute, Moscow, Russia
² - Institute of Higher Nervous Activity and Neurophysiology of RAS, Moscow, Russia

Инсулин и поддержание баланса возбуждения/торможения в мозге

ПРОСКУРА А.Л., ЛИСАЧЕВ П.Д., РАТУШНЯК А.С.

Федеральный исследовательский центр информационных и вычислительных технологий, Новосибирск, Россия

Population Model of Interval Timing

ZHILYAKOVA L.

V. A. Trapeznikov Institute of Control Sciences, Russian Academy of Sciences, Moscow, Russia

Transformation of the "Stimulus-Response" System of the Brain in Successive Line of Vertebrate Evolutionary Precursors

SMIRNITSKAYA I.A.

Scientific Research Institute for System Analysis of the National Research Centre “Kurchatov Institute”, Moscow, Russia

A Cognitive-Oriented Active Learning Method to Reduce the Cost of Data Labeling for Image Classification

*GUDKOVA D., TROFIMOV A.

National Research Nuclear University “MEPhI”, Moscow, Russia

Критерии когнитивной интерпретации адаптивного поведения Physarum polycephalum

*МУСАЕВ М.Ш., ТЮГОВА В.И., ГУРЬЯНОВ Д.О., ВОЛОСОВА А.В.

Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана

СЕКЦИЯ 7. Глубокое обучение

FastMem-RMT: External Adaptive Memory State for Continual Learning

*SULIMAN A.¹, BULATOV A.²˒³

¹ - Center for Cognitive Modeling, MIPT, Moscow, Russia
² - Neural Networks and Deep Learning Lab, MIPT, Moscow, Russia
³ - AIRI, Moscow, Russia

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

¹ - The Northcap University, Gurugram, India
² - Doceree, Noida, India
³ - IIT Bombay, Mumbai, India

Дополнительный трекГлавный корпус, 1 корпус, Физтех.Гараж

Секционные доклады

СЕКЦИЯ 6. 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.

National Research Nuclear University MEPhI, Moscow, Russia

Modeling the Dynamics of Social Relations Based on Moral-Ethical Cognitive Agents in a Virtual Environment

*KORNISHEV M.O., SAMSONOVICH A.V.

National Research Nuclear University MEPhI, Moscow, Russia

Key-Value Cache Lossless Compression for Multimodal Large Models

*DEMIDOVSKIJ A.¹˒², BLYUDOVA V.¹˒², ZHARIKOV E.¹˒²

¹ - Huawei Lomonosov Research Institute, Nizhny Novgorod, Russia
² - National Research University Higher School of Economics, Nizhny Novgorod, Russia

On Perspectives of Restricted Boltzmann Machine for Efficient LoRA Fine-Tuning

*SALNIKOV I.¹, DEMIDOVSKIJ A.¹

Higher School of Economics, Nizhniy Novgorod, Russia

Audio-Visual Stuttering Detection in Russian Video Recordings

*IVANKIN E.¹˒², BAZENKOV N.¹˒²

¹ - Moscow Institute of Physics and Technology, Moscow, Russia
² - Trapeznikov Institute of Control Sciences, Moscow, Russia

Greedy Spectral Semantic Aggregation for Vector Database Compression

*RUBINSHTEIN I., NOSKOV A., BELIKOV K., TOROPYGIN A., ZADEBA M., BIKMATOV D., GAPANYUK Y.E.

Bauman Moscow State Technical University, Moscow, Russia

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

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

Variance Floors in Small-Corpus Document-Level Biomedical Relation Extraction: A Pre-Registered Multi-Seed Evaluation Protocol

*VALIEV A.A., TUTUBALINA E.

HSE University, Moscow, Russia

21 октября 2026 года (среда)

21 октября (среда)09:30 – 10:00

Основной трекГлавный корпус, 1 этаж

Регистрация

Дополнительный трекГлавный корпус, 2 этаж, Фойе концертного зала

Кофе-брейк

21 октября (среда)10:00 – 11:00

Основной трекГлавный корпус, Зал заседаний Ученого совета

Пленарное заседание 6:

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

21 октября (среда)11:00 – 12:00

Основной трекГлавный корпус, Зал заседаний Ученого совета

Пленарное заседание 7: 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 (согласовывается)

21 октября (среда)12:00 – 13:00

Основной трекГлавный корпус, Зал заседаний Ученого совета

Лекция Школы-Семинара 3: Графы, гиперграфы, сети высокого порядка и все такое.

Макаренко Николай Григорьевич, д.ф.-м.н., главный научный сотрудник, заведующий сектором математического моделирования нелинейных процессов в гелиофизике Главной (Пулковской) астрономической обсерватории РАН, Санкт-Петербург. (согласовывается)

Дополнительный трекГлавный корпус, 1 корпус, Физтех.Гараж

Мастер-класс/семинар партнеров 1: Фреймоворк для моделирования спайковых сетей.

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

21 октября (среда)13:00 – 14:00

Основной трек

Перерыв

21 октября (среда)14:00 – 15:00

Основной трекГлавный корпус, Зал заседаний Ученого совета

Лекция Школы-Семинара 4:

Крыжановский Владимир Михайлович, к.ф.-м.н.; (согласовывается)

Дополнительный трекГлавный корпус, 1 корпус, Физтех.Гараж

Мастер-класс 2: 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.

21 октября (среда)15:00 – 16:15

Основной трекГлавный корпус, Зал заседаний Ученого совета

Секционные доклады

СЕКЦИЯ 8. 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 System

MIGALEV A.S.¹˒², GOTOVTSEV P.M.¹˒²

¹ - Institute for Information Transmission Problems (A.A. Kharkevich Institute), Russian Academy of Sciences, Moscow
² - Federal State Autonomous Educational Institution of Higher Education “Bauman Moscow State Technical University”, Moscow

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.

Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова, факультет психологии, кафедра психофизиологии

Boundaries of the Desynchronization Effect of Symmetric Rectifying Electrical Synapses Between Neurons

LEBEDEV A.E.¹, MOROZ D.N.², DUNIN-BARKOWSKI W.L.¹˒²

¹ - Scientific Research Institute for System Analysis, RAS, Moscow, Russia
² - Moscow Institute of Physics and Technology, Dolgoprudny, Moscow Region, Russia

СЕКЦИЯ 9. Интерфейс "мозг-компьютер". Нейротехнологии

State-Specific EEG Parameters Improve Neural Classification of Mental Fatigue and Monotony for BCI

KIROY V.N., ASLANYAN E.V., BAKHTIN O.M., KRIVKO E.M., SHERBINA D.N., SHAPOSHNIKOV D.G.

Research Center of Neurotechnologies, Southern Federal University, Rostov-on-Don, Russia

Кибернетическая нейробиология и экспериментальный стенд для исследования нейроинтерфейсов"

РЫБАЛКО А.В.¹˒², БАБИЧ Н.А.¹, ФРАДКОВ А.Л.¹˒²

¹ - Институт проблем машиноведения РАН
² - Санкт-Петербургский государственный университет

Дополнительный трекГлавный корпус, 1 корпус, Физтех.Гараж

Мастер-класс/семинар партнеров 3: Вычислительные устройства с GPU для обучения нейронных сетей, перспективные технологии для развития ИИ.

Егоршев Валерий Вадимович, генеральный директор ООО «Когнитар».

21 октября (среда)16:15 – 16:30

Основной трекГлавный корпус, 2 этаж, Фойе концертного зала

Кофе-брейк

21 октября (среда)16:30 – 18:00

Основной трекГлавный корпус, 2 этаж, Фойе концертного зала

СТЕНДОВАЯ СЕССИЯ 2
Интерфейс "мозг-компьютер". Нейротехнологии
Глубокое обучение
Эволюционное моделирование и многоагентные системы
Нейросетевые парадигмы и архитектуры
Нейронные сети в математическом моделировании и управлении
Нейрокомпьютеры, нейроморфные вычисления и импульсные нейронные сети
Нейронные сети и фундаментальные науки

Интерфейс "мозг-компьютер". Нейротехнологии

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.

Научно-исследовательский технологический центр нейротехнологий, Южный федеральный университет

A Multidimensional Neural Fingerprint of Imagined Words from EEG: Integrating Temporal, Spatial, Spectral, and Explainable-AI Evidence

*DEEB M.

Bauman Moscow State Technical University (BMSTU), Moscow, Russia

Глубокое обучение

Neural Mapping of Hidden-Layer Activity Spaces and Orthogonalization Conditions in Deep Neural Networks

*WANG S.¹, LI S.¹, SMOLIN V.S.²

¹ - Lomonosov Moscow State University, Moscow, Russia
² - Keldysh Institute of Applied Mathematics, Moscow, Russia

Эволюционное моделирование и многоагентные системы

Agents Are the New Gasoline?: Benchmarking Multi-Agent Architectures for AI-Based Generation of Web User Interfaces

VOLOGDIN D., BAKAEV M.

Novosibirsk State Technical University, Novosibirsk, Russia

Нейросетевые парадигмы и архитектуры

Доработка генеративных нейронных сетей для анализа аномалий в данных об энергопотреблении

МАРЬЯСИН О.Ю., ТИХОМИРОВ Л.И.

Ярославский государственный технический университет

Самоподобные нейронные сети глубокого обучения для авторегрессионного языкового моделирования

СЛЕПОВИЧЕВ И.И.

Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н.Г. Чернышевского, Россия

Нейронные сети в математическом моделировании и управлении

Сравнительный анализ параметрических и нейросетевых моделей в задачах оценки Value-at-Risk на российском рынке

НОСОВ А.С., ГАБДРАХМАНОВА Н.Т.

Математический институт им. С.М. Никольского, Российский университет дружбы народов имени Патриса Лумумбы

Finding Eigenvalues on Physics-Informed Radial Basis Function Networks

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

Penza State University

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 Sections

RUCHKIN C.

“CR Soft”, Donetsk, Russia

Нейрокомпьютеры, нейроморфные вычисления и импульсные нейронные сети

Распределенная нейроморфная система принятия решений на основе планарных мемристорных структур

ЮДКИН Ф.А., ФИРСОВ А.А., ОРАНОВ А.А.

НИЦ «Курчатовский институт» - НИИСИ

Investigation of Coding Protocols in a Spiking Neuron with STRDP Plasticity

KONSTANTINOVA D.A., GARAMOV K.A., LOBOV S.A.

Moscow Institute of Physics and Technology (National Research University), Dolgoprudny, Moscow Region, Russia

Квантовая теория диффузионных мемристоров: аналитический и первопринципный подходы

КАРИМУЛЛИНА Л.Б.¹, КВАШНИН Д.Г.¹˒², БРИЛЛИАНТОВ Н.В.¹˒²

¹ - Сколковский институт науки и технологий
² - Институт биохимической физики им. Н.М. Эмануэля РАН

Resistor-Capacitor Array as an Optimization Tool

KOTOV V.B., SOKHOVA Z.B.

Scientific Research Institute for System Analysis of the National Research Centre “Kurchatov Institute”, Moscow, Russian Federation

The Simplest Hopfield Neural Network with Only Four Synapses

*BOYA B.F.B.A., BABENKO L.K.

Institute of Computer Technology and Information Security, Southern Federal University, Taganrog, Russia

Нейронные сети и фундаментальные науки

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

¹ - National Research Center Kurchatov Institute - NIISI, Moscow, Russia
² - Moscow Institute of Physics and Technology (National Research University), Moscow, Russia
³ - Peoples' Friendship University of Russia (RUDN University), Moscow, Russia

21 октября (среда)18:00 – 19:00

Основной трекГлавный корпус, Зал заседаний Ученого совета

Круглый стол 2: Генеративные модели для робототехнических симуляторов и цифровых двойников на производстве

(спикеры согласовываются, 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)

21 октября (среда)19:00 – 19:45

Основной трекГлавный корпус, Зал заседаний Ученого совета

Секционные доклады

СЕКЦИЯ 10. 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.

HSE University, Moscow, Russia

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

¹ - NRC “Kurchatov Institute”, Moscow, Russia

ProMiNER: Profile-Based Medical Named Entity Reranker for Russian Medical Concept Normalization

*BORISOVSKII L., LOUKACHEVITCH N.

Lomonosov Moscow State University, Moscow, Russia

22 октября 2026 года (четверг)

22 октября (четверг)09:30 – 10:00

Основной трекГлавный корпус, 1 этаж

Регистрация

Дополнительный трекГлавный корпус, 2 этаж, Фойе концертного зала

Кофе-брейк

22 октября (четверг)10:00 – 11:00

Основной трекГлавный корпус, Зал заседаний Ученого совета

Пленарное заседание 8:

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

22 октября (четверг)11:00 – 12:00

Основной трекГлавный корпус, Зал заседаний Ученого совета

Пленарное заседание 9:

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

22 октября (четверг)12:00 – 13:00

Основной трекГлавный корпус, Зал заседаний Ученого совета

Секционные доклады

СЕКЦИЯ 11. 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

¹ - Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Москва
² - Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, Москва

GATE: Gamma-Adaptive Trust Estimation for Reinforcement Learning Algorithms

*SINITSKIY M., KUDEROV P.

Moscow Institute of Physics and Technology (MIPT), Dolgoprudny

Применение алгоритма обучения с подкреплением TD3 в задаче планирования траектории движения неполноприводного сфероробота

ЗВОНАРЕВ И.С., КАРАВАЕВ Ю.Л.

Ижевский государственный технический университет имени М.Т. Калашникова

VICONav: Vectorized Isaac Configurable Object Navigation Benchmark

*OSKOLKOV N.¹, MAKAROV D.²

¹ - Moscow Institute of Physics and Technology (MIPT), Dolgoprudny
² - Federal Research Center for Computer Science and Control of Russian Academy of Sciences, Moscow

Дополнительный трекГлавный корпус, 1 корпус, Физтех.Гараж

Секционные доклады

СЕКЦИЯ 12. 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.

Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ», Санкт-Петербург

Оценка энергоэффективности импульсных и формальных нейросетей в цифровом и аналоговом аппаратном исполнении

*ДУДКИН А.П., РЫНДИН Е.А., АНДРЕЕВА Н.В.

Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина), Санкт-Петербург

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

¹ - NRC “Kurchatov Institute”, Moscow, Russia
² - National Research Nuclear University MEPhI, Moscow, Russia

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

¹ - Moscow Institute of Physics and Technology, Dolgoprudny, Moscow Region, Russia
² - Lobachevsky State University of Nizhny Novgorod, Nizhny Novgorod, Russia
³ - National Research Centre Kurchatov Institute, Moscow, Russia
⁴ - Skolkovo Institute of Science and Technology, Moscow, Russia

22 октября (четверг)13:00 – 14:00

Основной трек

Перерыв

22 октября (четверг)14:00 – 15:00

Основной трекГлавный корпус, Зал заседаний Ученого совета

Секционные доклады

СЕКЦИЯ 13. 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

¹ - NRC “Kurchatov Institute”, Moscow, Russia
² - National Research University MIPT, Dolgoprudny, Russia
³ - National Research Nuclear University MEPhI, Moscow, Russia

Вычисления в физических резервуарах на основе мемристоров: краткий обзор

ТАРКОВ М.С.

Институт физики полупроводников СО РАН им. А.В. Ржанова, Новосибирск
Новосибирский государственный университет, Новосибирск

Toward a Purely Spiking Implementation of Model-Based Reinforcement Learning

KISELEV M.

Chuvash State University, Cheboksary, Russia

Self-Verifying Neuromorphic Systems: A Categorical Framework for Online Reliability Assurance

DOROFEEV V.¹

SRISA, Moscow, Russia

Дополнительный трекГлавный корпус, 1 корпус, Физтех.Гараж

Секционные доклады

СЕКЦИЯ 14. 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

¹ - МГУ им. М.В. Ломоносова, Москва
² - Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, Москва
³ - Московский инженерно-физический институт (национальный исследовательский университет)

Self-Supervised Gaussian Intra-Group Consensus: Merged Latent Communication for Multi-Agent Reinforcement Learning

*ZHANG C.¹, TEREKHOV V.¹, ZHU H.²

¹ - Department of Information Processing and Control Systems, Bauman Moscow State Technical University, Moscow
² - Department of Automatic Control Systems, Bauman Moscow State Technical University, Moscow

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

¹ - MIRAI, Moscow
² - AXXX, Moscow

Главный корпус, Зал заседаний Ученого совета

СЕКЦИЯ 15. Нейронные сети в молекулярной биологии и фармакологии

Knowledge Graph-Enhanced Ensembling: Boosting Open LLMs for Medical Error Correction

*VALIEV A.¹, TUTUBALINA E.¹˒²

¹ - HSE University, Moscow, Russia
² - Kazan Federal University, Kazan, Russia

22 октября (четверг)15:00 – 16:00

Основной трекГлавный корпус, 2 этаж, Фойе концертного зала

СТЕНДОВАЯ СЕССИЯ 3
Обучение с подкреплением в нейронауках и в системах искусственного интеллекта
Нейронные сети и когнитивные науки
Нейронные сети в обработке естественного языка. Большие языковые модели

Обучение с подкреплением в нейронауках и в системах искусственного интеллекта

A Modular Analysis of Communication, Temporal Encoding, and Structure-Invariant Representation in RL-Based Traffic Signal Control

DUDKO I.¹˒², KUDEROV P.²

¹ - National University of Science and Technology MISIS, Moscow, Russia
² - Moscow Institute of Physics and Technology, Moscow, Russia

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

¹ - Moscow Institute of Physics and Technology, Dolgoprudny, Russia
² - Lobachevsky State University of Nizhny Novgorod, Nizhny Novgorod, Russia
³ - National Research Centre Kurchatov Institute, Moscow, Russia
⁴ - Skolkovo Institute of Science and Technology, Moscow, Russia

Знаниевый и интеграционный дефицит: диагностика узкого места переноса у агента с моделью мира

*ЛЯТИФОВ Р.Э.

МГТУ им. Н.Э. Баумана, Москва, Россия

Нейронные сети и когнитивные науки

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

¹ - Российский университет дружбы народов, Москва
² - НИЦ «Курчатовский институт» - НИИСИ
³ - Институт теоретической и экспериментальной биофизики РАН, Пущино, Московская обл.

Impact of Environmental Predictability on Structural and Functional Characteristics of Neural Network Model Objects

MARKOVA G.M.¹˒², BARTSEV S.I.¹˒²

¹ - Institute of Biophysics SB RAS, Krasnoyarsk, Russia
² - Siberian Federal University, Krasnoyarsk, Russia

Нейронные сети в обработке естественного языка. Большие языковые модели

Adapting LLMs to French Healthcare: The Dominance of Multi-Task Fine-Tuning in Medical QA

ABODO ELOUNDOU B.D.¹, MALYKH V.²˒¹

¹ - ITMO University, Saint Petersburg, Russia
² - MTS Web Services, Saint Petersburg, Russia

Мультимодальный сентимент-анализ коммуникаций в продуктовых IT-командах: роль спикер-диаризации и детекции иронии

ФАЗУЛЬЯНОВ Д.В., ГУСЕВА А.И.

Национальный ядерный университет «МИФИ», Москва, Российская Федерация

Depression Recognition from Speech with Speaker Identity Feature Suppression

KIRILENKOV K.V.¹, BONDARENKO I.YU.²

¹ - Moscow Institute of Physics and Technology (National Research University), Moscow, Russia
² - Novosibirsk State University (National Research University), Novosibirsk, Russia

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

¹ - Университет науки и технологий МИСИС, Москва, Россия
² - Университет ИТМО, Санкт-Петербург, Россия
³ - Международный университет информационных технологий, Алматы, Казахстан

Распознавание ключевых слов русского языка в режиме нулевого обучения на основе межмодального предобученного выравнивания

ЛИНЬ Ю.

МГТУ им. Н. Э. Баумана, Москва, Россия

Cognitively-Oriented Management of Large Language Models for Cross-Genre Text Adaptation

*SUNGUROVA A.¹, ISAEVA E.²

¹ - NUST MISIS, Moscow, Russia
² - Perm State University, Perm, Russia

GNFF: A Graph-Based Negative Feedback Fine-Tuning Technique to Prevent Deceptive Alignment in Large Language Models

DEROY A.

Independent Researcher

Дополнительный трекГлавный корпус, Зал заседаний Ученого совета

Лекция Школы-семинара 5: TEVSER: как эволюция сложных систем порождает субъектность, сознание и интеллект.

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

22 октября (четверг)16:00 – 16:30

Основной трекГлавный корпус, 2 этаж, Фойе концертного зала

Кофе-брейк

22 октября (четверг)16:30 – 18:00

Основной трекГлавный корпус, Зал заседаний Ученого совета

Секционные доклады

СЕКЦИЯ 16. Нейросетевые парадигмы и архитектуры

HYBRID ANN-SNN PIPELINE WITH LOCAL PLASTICITY

LARIONOV D.¹˒², SHTANCHAЕV K.³˒⁴, KISELEV M.¹˒², KOROVIN M.⁴, TUGOY I.⁴˒²

¹ - Chuvash State University, Cheboksary, Russia
² - LLC NForm, Moscow, Russia
³ - Dagestan State Technical University, Makhachkala, Russia
⁴ - LLC 1T, Moscow, Russia

Ортогональные нейронные сети быстрого обучения

ДОРОГОВ А.Ю.

ПАО «Информационные телекоммуникационные технологии» («Интелтех»), Россия, Санкт-Петербург
Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ», Россия

Enhancing Wood Defect Detection through Synthetic Data Generation and FID-Based Filtering

*SYROVATKIN S.

Moscow Institute of Physics and Technology, Dolgoprudny, Russia

Механизм самовнимания для обучения эвристических функций поиска на графах Кэли

*ДРОЗДОВ Д.П., ЯКОВЛЕВ К.С.

Санкт-Петербургский государственный университет

Влияние обучающих данных на качество нейросетевой эвристики в среде PushWorld

*АНАНИКЯН А.Г., ЯКОВЛЕВ К.С.

Санкт-Петербургский государственный университет, Россия, Санкт-Петербург

LOKAN: Learnable Summation and Multiplication in Kolmogorov–Arnold Networks

*SHEPELEV D., DEMYANENKO Y.

Institute of Mathematics, Mechanics and Computer Science, Southern Federal University, Rostov-on-Don, Russia

Дополнительный трекГлавный корпус, 1 корпус, Физтех.Гараж

Секционные доклады

СЕКЦИЯ 17. Эволюционное моделирование и многоагентные системы

Modeling Information Exchange in a Team of Agents

RED’KO V.G.

Scientific Research Institute for System Analysis of the National Research Centre “Kurchatov Institute”, Moscow, Russian Federation

Evolutionary Probabilistic Algorithms vs Evolutionary Quantum Algorithms

SKOBTSOV Y., SKOBTSOV V.

Saint Petersburg State University of Aerospace Instrumentation, St. Petersburg

Evolutionary Optimization of Locomotive Assignment in Railway Transport Using a Graph-Based Genetic Algorithm

*ISAEV S.

Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University, St. Petersburg, Russia

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

¹ - Faculty of Physics, M.V. Lomonosov Moscow State University, Moscow, Russia
² - D.V. Skobeltsyn Institute of Nuclear Physics, M.V. Lomonosov Moscow State University, Moscow, Russia

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

¹ - D.V. Skobeltsyn Institute of Nuclear Physics, M.V. Lomonosov Moscow State University, Moscow, Russia
² - Physics Department, M.V. Lomonosov Moscow State University, Moscow, Russia
³ - National Research Nuclear University MEPhI, Moscow, Russia

From Individual Consciousness to Collective Consciousness: The World of Agents

KOTOV V.B., SOKHOVA Z.B.

Scientific Research Institute for System Analysis of the National Research Centre “Kurchatov Institute”, Moscow, Russian Federation

22 октября (четверг)18:00 – 19:00

Основной трекГлавный корпус, Зал заседаний Ученого совета

Пленарное заседание 10: 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

22 октября (четверг)19:00 – 20:00

Основной трекГлавный корпус, Зал заседаний Ученого совета

Пленарное заседание 11: 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

23 октября 2026 года (пятница)

23 октября (пятница)09:30 – 10:00

Основной трекГлавный корпус, 1 этаж

Регистрация

Дополнительный трекГлавный корпус, 2 этаж, Фойе концертного зала

Кофе-брейк

23 октября (пятница)10:00 – 11:00

Основной трекГлавный корпус, Зал заседаний Ученого совета

Пленарное заседание 12: 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

23 октября (пятница)11:00 – 12:15

Основной трекГлавный корпус, Зал заседаний Ученого совета

Секционные доклады

СЕКЦИЯ 18. Нейронные сети в компьютерном зрении и сенсорных системах III

Structural Optimization of Neural Detectors for Small-Scale Microorganism Detection via Divergence-Aware Pruning

SAMARIN 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

¹ - ITMO University, St. Petersburg, Russia
² - St. Petersburg State University, St. Petersburg, Russia
³ - St. Petersburg Electrotechnical University “LETI”, St. Petersburg, Russia
⁴ - International IT University, Almaty, 050000 Kazakhstan

ReGraF: Relation-Aware Scene Graph Forecasting Under Partial Observability

TRUNOVA A.¹, YUDIN D.¹˒²

¹ - Moscow Institute of Physics and Technology, Center for Cognitive Modeling, Dolgoprudny, Russian Federation
² - AIRI, Moscow, Russian Federation

Vision-Language Trajectory Planning with Perception Grounding

IVANOV L.¹, YUDIN D.²

¹ - MIRIAI, Moscow, Russia
² - Cognitive AI Systems Lab, Moscow, Russia

Divergence-Aware Compression of Attention-Enhanced Networks for Bacilli Segmentation in Microscopy Images

SAMARIN 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

¹ - ITMO University, St. Petersburg, 197101 Russia
² - St. Petersburg State University, St. Petersburg, 199034 Russia
³ - St. Petersburg Electrotechnical University “LETI”, St. Petersburg, 197022 Russia
⁴ - International IT University, Almaty, 050000 Kazakhstan

Training Binary-Output Feedforward Networks Without Batch Normalization for Neuromorphic Inference

KOTOV V.¹, PUSHKAREVA M.², RYBKA R.³, KARANDASHEV I.¹˒⁴

¹ - National Research Center Kurchatov Institute - NIISI, Moscow, Russia
² - Polus Trading Company LLC, Tomsk, Russia
³ - National Research Center Kurchatov Institute, Moscow, Russia
⁴ - Peoples’ Friendship University of Russia (RUDN University), Moscow, Russia

23 октября (пятница)12:15 – 13:00

Основной трекГлавный корпус, Зал заседаний Ученого совета

Секционные доклады

СЕКЦИЯ 19. Нейроинформатика и искусственный интеллект

Autonomous AI Systems for Corporate Governance: A Framework Bridging Computational Law, Operational Context, and Multi-Level Oversight

ROMANOVA A.S.

GSOM SPbU, St. Petersburg, Russia

Using Synergetics Ideas to Understand Cognitive Development Processes in Artificial Intelligence

MALINETSKY G., PODOPROSVETOV A., SMOLIN V.

Keldysh Institute of Applied Mathematics, Moscow, Russia

Adaptive RAG for Multi-Hop Question

BEREZIN D.¹, SOMOV O.²˒¹

¹ - Moscow Institute of Physics and Technology, Moscow, Russia
² - AIRI, Moscow, Russia

23 октября (пятница)13:00 – 14:00

Основной трек

Перерыв

23 октября (пятница)14:00 – 14:45

Основной трекГлавный корпус, Зал заседаний Ученого совета

Секционные доклады

14:00 – 14:45СЕКЦИЯ 20. Нейронные сети в обработке естественного языка. Большие языковые модели III

Суммаризация диалогов

МАЛЫХ В.А.

Университет ИТМО, г. Санкт-Петербург

Towards 2:4 Sparsication of Attention Mechanism in Large Models

DEMIDOVSKIY A.¹˒², TUGARYOV A.¹˒²

¹ - Huawei Lomonosov Research Institute, Nizhny Novgorod, Russia
² - National Research University Higher School of Economics, Nizhny Novgorod, Russia

When Does a Language Model Need SELF-REFINE? Adaptive Routing Based on Self-Report Signals in ToolUse Tasks

TROFIMOVA M.¹, KRATKOV E.

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

23 октября (пятница)14:45 – 16:00

Основной трекГлавный корпус, Зал заседаний Ученого совета

Секционные доклады

14:45 – 16:00СЕКЦИЯ 21. Прикладные нейросетевые системы II

Improving the Classification of Intermediate Gleason Patterns (3–4) Using a Partially Fine-Tuned DeiT Transformer

SHELOMENTSEVA I.G.¹, CHENTSOV S.V.²

¹ - Krasnoyarsk State Medical University named after Professor V.F. Voino-Yasenetsky, Krasnoyrsk, Russia
² - Siberian Federal University, Krasnoyrsk, Russia

Human-Aligned Numerical Quantification: Validated Baselines, Financial Time Series, and Bootstrap Evidence

SAXENA A.¹, KOLONIN A.¹˒²˒³

¹ - Novosibirsk State University, Russia
² - Artificial Intelligence Research Center, Novosibirsk State University, Russia
³ - SingularityNET Foundation, Switzerland

Liquid Reputation and Rationality-Based Synthetic Additive Cause Indicator for Crypto-Assets

SAXENA A.¹, KOLONIN A.¹˒²˒³

¹ - Novosibirsk State University, Russia
² - Artificial Intelligence Research Center, Novosibirsk State University, Russia
³ - SingularityNET Foundation, Switzerland

A Neural Network-Based Recommendation System for Attracting New Customers: Data Preparation for the subsequent clustering of the target audience

SOKOLOV A.¹, SHUTKIN A.², ISAEVA E.³, BEKLARYAN A.⁴

¹ - Autonomous non-profit organisation of higher education ‘Innopolis University’, Innopolis, Russia
² - Autonomous non-profit organisation of higher education ‘Innopolis University’, Innopolis, Russia
³ - Perm State University, Perm, Russia
⁴ - National Research University Higher School of Economics, Moscow, Russia

PixelNav: Towards Model-Based Vision-Only Navigation with Topological Graphs

BAKULIN S.¹˒², AKHTYAMOV T.¹, FATYKHOV D.¹, DEVCHICH G.¹, FERRER G.¹

¹ - Skolkovo Institute of Science and Technology, Moscow, Russia
² - Sber Robotics Center, Moscow, Russia

23 октября (пятница)16:00 – 16:30

Основной трекГлавный корпус, 2 этаж, Фойе концертного зала

Кофе-брейк

23 октября (пятница)16:30 – 17:30

Основной трекГлавный корпус, Зал заседаний Ученого совета

Секционные доклады

16:30 – 17:00СЕКЦИЯ 22. Теория нейронных сетей

Stochastic Estimation of the Layer-Wise Hessian Trace for Monitoring Neural-Network Training

BOLSHIM M.A., KUGAEVSKIKH A.V.

ITMO University, St. Petersburg, Russia

The Inverse Temperature as a Control Parameter of Associative Memory: Phase Geometry, Dynamical Robustness and Novelty-Modulated Metaplasticity

MASLENNIKOV O.

Federal Research Center A.V. Gaponov-Grekhov Institute of Applied Physics of the Russian Academy of Sciences, Nizhny Novgorod, Russia

17:00 – 17:30СЕКЦИЯ 23. Современные методы и технологии в нейронауках

Оценка процессов обучения мышей питьевой задаче в виртуальной реальности на основе комплекса поведенческих метрик

ГАЛЬТЯЕВ А.В.¹, СВАРНИК О.Е.²

¹ - Московский физико-технический институт (государственный университет)
² - Национальный исследовательский центр «Курчатовский институт», Москва

Различение дельта- и тета-ритмов сигналов локальных потенциалов мозга животных

ГРАЧЕВ Д.Р.², ВИНОГРАДОВА Л.В.³, СУЛЕЙМАНОВА Е.М.³, СЫСОЕВ И.В.²˒¹

¹ - Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского
² - Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
³ - Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН

Дополнительный трекГлавный корпус, 1 корпус, Физтех.Гараж

Мастер-класс/семинар партнеров 5: 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».

23 октября (пятница)17:30 – 18:00

Основной трекГлавный корпус, Зал заседаний Ученого совета

Награждение победителей конкурса и лауреатов почетных наград и закрытие конференции

Made on

Tilda