Весенний цикл семинаров 2023
Центра когнитивного моделирования ФПМИ МФТИ
Еженедельно по четвергам в 17:00
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.
В первом докладе будут описаны свежие работы по тематике многоагентного обучения с подкреплением, представленные на последних конференциях AAMAS, NeurIPS, ICLR. Отдельно будет рассмотрена задача обучения многоагентной системы на нескольких заданиях, а также будут представлены наши результаты в этом направлении.
Второй доклад будет отведен Монте-Карло поиску по дереву и обучению с подкреплением в задаче многоагентного планирования. Рассмотрим применения MCTS в этой задаче, его улучшения и возможности для ускорения.
ФПМИ | Секция технологий искусственного интеллекта
В качестве семинара пройдут выступления на 65-я Всероссийской научной конференции МФТИ ФПМИ - Секции технологий искусственного. От нашего Центра будет много докладов наших стажеров, магистров и аспирантов.
Подробно со списком докладчиков можно ознакомиться тут
Чт, 30 марта 17:00
Использование запросов для повышения качества сегментации изображений - актуальная задача для воплощенного искусственного интеллекта (Embodied AI). На семинаре будет представлен анализ современных нейросетевых методов, использующих текстовые запросы и запросы категорий для предсказания масок запрашиваемых объектов. Также будут рассмотрены методы, в которых действия интеллектуального агента направлены на улучшение качества сегментации (активная сегментация), и наборы данных для управляемой сегментации.
Отдельно будет рассмотрено применение адаптеров к трансформерам в задаче мультиклассовой сегментации. Добавление эмбеддингов задачи и адаптеров в трансформерные сети позволяет генерировать бинарные маски отдельно для каждого класса. Такой подход позволяет строить универсальные модели, которые удобно расширять на произвольное количество категорий без изменения архитектуры нейронной сети.
| Зоя Воловикова
Чт, 23 марта 17:00
В докладе будут рассмотрены следующие темы:
- Задача рекомендательных систем в целом: что обычно рекомендуют, кому и специфика рекомендаций в зависимости от сервиса.
- Как можно внедрить обучение с подкреплением в рекомендательные системы и настроить MDP для RecSys задач.
- Способы кодирования истории взаимодействия пользователей с сервисом.
- Алгоритмы автономного обучения с подкреплением для задачи рекомендательных систем.
- Сложности оценки влияния RL на задачи рекомендательных систем: можно ли понять на что влияет долгосрочная оптимизация награды? Как интерпретировать поведение агента?
Чт, 16 марта 17:00
На предстоящем семинаре у нас выступят два приглашенных аспиранта из университета Сколтеха.
Первый доклад:
Для получения надёжных результатов во многих задачах машинного обучения и анализа данных требуются обучающие выборки значительного объема. Однако получить достаточное количество данных для обучения не всегда возможно. В таких ситуациях одним из решений является обогащение обучающих выборок синтетическими данными, искусственно созданными генеративной моделью.
В докладе будут представлены методы генерации синтетических последовательностей изображений, разработанные в рамках кандидатской диссертации докладчика. Мы рассмотрим следующие задачи: генерация трёхмерных воксельных структур, генерация видео, а так же очистка растровых изображений.
Второй доклад:
Трехмерная реконструкция реальных сцен становится более сложной задачей, поскольку для многих прикладных сценариев требуется реконструкция мелкомасштабных частей объектов. При реальном сканировании на качество результата могут существенно повлиять шум, недостающие части объектов и другие артефакты, такие как размытие при движении объектов и/или сенсора.
Доклад посвящен способам нахождения эффективного использования информации на уровне частей для улучшения качества методов понимания крупномасштабных трехмерных сцен. В частности, будут представлены:
- метод деформации синтетических CAD моделей, направленный на приближение к геометрии реального объекта при сохранении информации на уровне частей объектов;
- полуавтоматический способ переноса синтетической разметки частей объектов на реальные данные;
- применение полученной разметки для задачи пополнения трехмерных объектов и задачи трехмерной семантической сегментации в реальных сценах
Чт, 9 марта 17:00
Идея распутанных представлений (disentangled representations) заключается в том, чтобы свести данные к набору генерирующих факторов, которые их порождают.
На семинаре будет предложен подход, в котором каждый генеративный фактор представляется в виде вектора той же размерности, что и результирующее представление. Это возможно благодаря использованию векторно-символьных архитектур (Vector-Symbolic Architercutres VSA) - фреймворка, в котором символы представляются в виде высокоразмерных векторов и который позволяет оперировать полученными векторами для интерпретируемой модификации объектов в латентном пространстве.
Получившиеся представления отдельных признаков и операции с ними будут продемонстрированы на объектах из наборов данных CLEVER и dSprites.
Чт, 2 марта 17:00
На семинаре будет представлен обзор современных методов Place Recognition, одновременно использующих данные разных модальностей — изображения с камер и лидарные облака точек. Будут рассмотрены и сравнены между собой актуальные публикации по тематике.
Также будут описаны существующие мультимодальные датасеты, подходящие для обучения и тестирования методов Place Recognition.
Расскажем об актуальных работах в этой области, а также о возможных направлениях модификации.
Чт, 16 февраля 17:00
Алгоритм model predictive control (MPC) исследуется для оптимизации траектории движения четырехколесного мобильного робота Husky.
Случай перемещения робота через узкий проем решается с использованием алгоритма MPC. Представлен новый алгоритм для обнаружения препятствий, окружающих глобальный путь.
Решение сформулированной задачи MPC дано с помощью численного решателя "Acados".
Расскажем об актуальных работах по данной тематике, а также о возможных направлениях модификации.
Чт, 9 февраля 17:00
На семинаре будет рассмотрена задача нейросетевой реконструкции трехмерных сцен, путем формирования их дифференцируемого представления.
В частности такие подходы, как дифференцируемый рендеринг (NeRF), знаковые поля расстояний (SDF) и объединение множества изображений с различных точек зрения (MVS).
Расскажем об актуальных работах по данной тематике, а также о возможных направлениях их модификации
Чт, 2 февраля 17:00
Классические алгоритмы поиска используют эвристические функции, которые не учитывают информацию о препятствиях, методы машинного обучения могут быть использованы для улучшения этого аспекта. На семинаре будет представлен обзор современных подходов к интеграции машинного обучения для повышения эффективности алгоритмов эвристического поиска, а также будет рассказано о нашей работе в этом направлении.
Cтраница проекта: https://airi-institute.github.io/TransPath/