Весенний цикл семинаров

2022
Центра когнитивного моделирования МФТИ

Еженедельно по четвергам в 17:00
Осенняя серия семинаров, которую организует наш Центр, будет включать в себя два направления: обзор актуальных работ с ведущих конференций по тематикам наших лабораторий и выступления студентов и аспирантов с результатами (итоговыми и промежуточными) проектов, в которых они участвуют. По тематике семинаров мы условно выделяем четыре топика: обучение с подкреплением (RL), компьютерное зрение (CV), планирование поведения и управление (Plan, Control), общий искусственный интеллект (Sign, Neuro).

Наши семинары открытые - приглашаем принять участие всех желающих. Если у вас есть тема, которая укладывается в наши направления, пишите по нашим контактам - мы рады расширению сообщества и включим все достойные доклады в программу.


Партнеры
График
Обзор задач навигации и соревнований в рамках конференции CVPR 2022 | Алексей Староверов

Чт, 3 Марта 17:00


В данном семинаре будут рассмотрены соревнования, которые будут участвовать в конференции CVPR 2022,

в особенности Habitat 2022 и Teach.

Так же мы поговорим о новых подходах для решения задач навигации и

о нашем новом методе для ObjectNav Habitat.

Методы топологического картирования и локализации | Кирилл Муравьев

Чт, 24 феварля 17:00


В докладе Кирилл рассмотрит методы топологического SLAM и Exploration,

в которых карта представляется в виде графа локаций и/или набора локальных карт.

Задача открытия дверей и применение N-ODE для управления манипуляторами | Константин Миронов, Андрей Городецкий

Чт, 17 феварля 17:00


Задача открытия двери робототехническими манипуляторами актуальна для обеспечения мобильности робототехническим систем в indoor-средах.

В первой части семинара Константин Миронов расскажет о существующих работах в этой области, достигнутых результатах и разрабатываемом в Центре Когнитивного Моделирования подходе на основе методов оптимального управления.

Во второй части семинара Андрей Городецкий расскажет об аппроксимации функций динамики с помощью Neural Ordinary Differential Equations.

В рамках предлагаемого подхода N-ODE применяются для аппроксимации зависимости производных состояния объекта управления от текущих состояний и управляющих воздействий.

Анализ методов SLAM на основе данных радаров. Обзор новых публикаций в IROS, ICRA | Андрей Криштопик

Чт, 10 феварля 17:00


Анализ радарных методов SLAM, учитывающих разреженность и зашумлённость радарных данных, а также использующих доплеровские скорости точек, измеряемые радаром. Обзор новых нейросетевых подходов с передовых конференций для радарного SLAM.

Flatland Challenge 3: Multi-agent Reinforcement Learning on Trains
Обзор решения 1-2го места | Зейн Али, Инна Минашина

Чт, 3 феварля 17:00


Семинар отведен опыту участия в соревновании Flatland, в котором предлагается решить ключевую проблему в сфере транспорта: как эффективно управлять плотным трафиком на сложных железнодорожных сетях. Данное соревнование проводится на платформе AICrowd при поддержке Швейцарских, Французских и Немецких федеральных железных дорог, а также совместно с ведущими конефернециями в области машинного обучения такими как NeurIPS, AMLD и ICAPS.



В соревнование есть два трека (решения на основе обучения с подкреплением и с помощью других методов), а также общий зачет. В первом докладе Зейн Али расскажет про свое решение, с которым он занял 2-ое место в общем зачете. Во втором докладе Инна раскажет про решение команды из лаборатории волновых процессов и систем управления, которому удалось занять 1-ое место в треке Reinforcement Learning. Поздравляем ребят с прекрасным результатом и желаем новых побед и публикаций!


Сореванование: https://www.aicrowd.com/challenges/flatland-3

Обзором моделей и методов планирования и управления в области современной антропоморфной робототехнике | Дмитрий Макаров

Чт, 27 января 17:00


Доклад посвящен текущему положению дел в области современной антропоморфной робототехники. Рассматривается классификация таких роботов, некоторые современные платформы (Atlas от Boston Dynamics, HRP от National Institute of Advanced Industrial Science and Technology, Cassie от Oregon State University и др.), а также математические модели и методы, используемые в задачах планирования и управления (метод коллокации, Differential Dynamic Programming, Hybrid Zero Dynamics и др.).