Конференции

64-я Всероссийская научная конференция МФТИ

Список разделов ИНБИКСТ - Секция информатики и вычислительных сетей

Секция принимает работы в области обработки больших данных для решения научных задач в различных областях, в том числе для задач мегасайенс, в области теории алгоритмов, применения методов машинного обучения для решения научных задач, визуализации научных данных, а также в области робототехники.

  • Об экспериментах в области возможности создания искусственного интеллекта

    В работе рассматриваются трудности создания интегрального искусственного интеллекта. Данны основные задачи: определение понятий интеллекта и искусственного интеллекта, анализ основных проблем. Несмотря на активные исследования в области искусственного интеллекта, и по сей день ученые и философы не пришли к однозначному мнению по поводу возможности построения искусственного интеллекта, который бы функционировал по аналогии с интеллектом человека (естественным).

  • Теория формальных грамматик в распознавании образов

    Рассматривается формирование грамматики, описывающей структурную информацию образа с целью его распознавания. Предлагается использование многоуровневой грамматики, включающей задачу синтаксического анализа последовательности изображений, а также задачу синтаксического анализа объектов. Излагаются некоторые основные положения, присущие структурным методам описания и распознавания сцены.

  • Автоматическая генерация дерева зависимостей с использованием статистики совместной встречаемости конструкций
    Задача генерации осмысленных предложений и текстов уже давно находится в фокусе внимания компьютерной лингвистики. На данный момент лучшие результаты показывают решения, основанные на нейросетевых технологиях. Альтернативой является подход, при котором вначале генерируется дерево зависимостей предложения. Целью данной работы было создание алгоритма генерации деревьев зависимостей без нейросетей, но с использованием статистики совместной встречаемости конструкций. 
  • Применение технологии Apache Solr в облачной инфраструктуре НИЦ КИ для задачи поиска информации в больших массивах специализированных текстовых данных

    В работе представлено исследование функционала решения Apache Solr для организации поисковой системы по неструктурированным метаданным. Поисковая система на основе пакета Apache Solr была развёрнута в контейнеризированой среде Docker. Для исследований использовались наборы данных Common Crawl а также метаданные банка данных EMBL-EBI. Результатами работы стали измерения зависимости производительности системы в зависимости от количества документов в коллекции а также от количества узлов кластера.

  • Реализация механизма любопытства на основе функции ценности в задачах обучения с подкреплением

    Основными проблемами в обучении с подкреплением являются увеличение эффективности использования данных для настройки весов алгоритма, работа с редкой наградой и баланс между эксплуатацией обученного алгоритма и разведкой новых данных, необходимых для дальнейшего обучения. Одним из методов, помогающим справиться в той или иной мере с каждой из обозначенных проблем, является обучение с применением механизмов внутреннего любопытства.

  • Модель машинного обучения для предсказания температуры разложения ионных жидкостей

    Температура термического разложения ионных жидкостей является важным свойством, которое устанавливает верхний рабочий предел для многих приложений. На платформе для онлайн-химического моделирования (OCHEM) были построены количественные прогностические модели для предсказания этого свойства. Лучшие результаты для температуры термического разложения были получены для модели имеющей коэффициент корреляции R2=0.7 и среднеквадратичную ошибку RMSE=43.7 °C.

  • Использование свёрточной нейросети для решения задач гуманитарных наук как пример междисциплинарности НБИКСТ

    В работе изучаются тенденции межотраслевого применения кибернетических методов. С этой целью рассматриваются теоретические аспекты сходства междисциплинарного характера NBIC-конвергенции и характерных черт нейросетей. Проводится эксперимент по созданию, обучению и использованию нейросети для выполнения конкретных задач гуманитарных наук. Полученные эмпирические данные позволяют сделать выводы о перспективах  более широкого употребления нейросетей в социально-гуманитарных науках.