Учёные из Института AIRI разработали универсальный симулятор дорожных сцен для тестирования автопилотов 🔖

Симулятор моделирует работу камер и лидаров, создавая фотореалистичные новые сценарии и дорожные ситуации на основе реальных проездов. Это позволяет исследовать сложные и редкие сценарии, которые трудно воспроизвести на реальных дорогах.

Главная особенность — симулятор не привязан к конкретной модели автомобиля и работает с любыми наборами данных, что делает его удобным инструментом для разработки и проверки алгоритмов автономного вождения. Технология объёмного рендеринга обеспечивает высокое качество визуализации даже при экстремальных ракурсах.

📎Подробнее – в материале ТАСС.

В финальный научный день AIJ Институт AIRI представил GigaEvo — платформу для автоматизации научных экспериментов по ИИ 🔖

В отличие от существующих решений, GigaEvo использует эволюционный поиск стратегий обучения, что позволяет системе самостоятельно находить и улучшать лучшие подходы без постоянного участия специалистов.

Платформа автоматизирует подбор архитектур, оптимизацию гиперпараметров и тестирование моделей, сокращая время исследований и повышая качество результатов. GigaEvo интегрируется с AutoML и MLOps, поддерживает облачные и корпоративные среды, а также обеспечивает полный контроль над экспериментами в реальном времени.

Тесты показали, что GigaEvo успешно воспроизводит сложные математические задачи и масштабирует исследовательские процессы, которые раньше требовали дорогой инфраструктуры. В перспективе платформа поможет ускорить научные и прикладные разработки в разных сферах — от Data Science до промышленности и финансов.

Интерфейс | GitHub | ТАСС

Институт AIRI презентовал Maestro на AIJ 🔖

Maestro — фреймворк для создания интеллектуальных ИИ-агентов, которые мыслят и работают как настоящие эксперты. Он строит цепочки рассуждений на основе реальных кейсов и разбивает сложные задачи на мини-агентов, каждый из которых отвечает за свой навык.

Платформа обеспечивает полный технологический стандарт: от авторизации и хранения контекста до оркестрации агентов и модерации контента с защитой от jailbreak-атак. Maestro подходит для критически важных сфер, где важна точность и безопасность. Качество подтверждено тестами и реальным внедрением в СберЗдоровье, СберМедИИ и ЦРТ Сбера.

Страница фреймворка | Forbes

Исследователи Института AIRI, Сколтеха и МГУ представили новую программную среду для адаптивной глубокой стимуляции мозга при болезни Паркинсона 🔖

Этот инструмент даёт возможность разрабатывать и тестировать алгоритмы, которые в реальном времени регулируют работу имплантируемых электродов, подавляя симптомы заболевания с минимальными побочными эффектами и энергозатратами.

Адаптивная глубокая стимуляция позволяет автоматически подстраивать параметры воздействия на мозг в зависимости от состояния пациента — например, при ходьбе, сне или бодрствовании. Это важно, поскольку традиционные методы требуют ручной перенастройки врачом, а побочные эффекты, такие как нарушения речи, остаются проблемой.

Платформа моделирует реакцию нейронов на стимуляцию и учитывает нейропластичность — изменения в поведении мозга со временем. Она подходит как для простых алгоритмов, так и для сложных моделей с ИИ, позволяя обучать и тестировать их на виртуальных данных.

Исследование опубликовано в материалах 31-й Международной конференции по обнаружению знаний и анализу данных (KDD 2025).

Статья | ТАСС

Save the date: 4 декабря в 14:00 ИИшница | Accept нельзя reject

Исследователи AIRI расскажут про статьи, которые были поданы на конференцию NeurIPS в этом году. Скоро поделимся подробным расписанием онлайн-митапа.

Сохраняйте ссылку на трансляцию, чтобы не пропустить: YouTube, ВК 🍿

#AIRI_Seminars в эфире! Подключайтесь к трансляции на YouTube или в VK Видео 🍿

В Сириусе проходит V Конгресс молодых учёных, рассказываем, в каких дискуссиях можно послушать исследователей AIRI💡

📆26 ноября
Транспорт будущего: междисциплинарные вызовы высокой скорости
Дмитрий Юдин, ведущий научный сотрудник лаборатории когнитивных систем искусственного интеллекта AIRI
Запись

📆27 ноября 12:00
AI Journey: путешествие в мир искусственного интеллекта
Дмитрий Юдин
Трансляция

📆27 ноября 12:00
Аналитика будущего: искусственный интеллект в прогнозировании рисков и источников чрезвычайных ситуаций
Александр Панов, директор лаборатории когнитивных систем искусственного интеллекта AIRI
Трансляция

📆27 ноября 14:00
Вложить нельзя отложить: наука как ключевой актив бизнеса
Егор Ершов, руководитель группы «Цветовая вычислительная фотография» AIRI
Трансляция

📆28 ноября 16:00
Трансформационные достижения в области искусственного интеллекта: формирование будущего науки, исследований и образования
Александр Антропов, научный сотрудник AIRI и
Вениамин Фишман, ведущий научный сотрудник группы «Биоинформатика»
Трансляция

📎Подробная программа и трансляция – на сайте.

Учёные из AIRI, ФИЦ ИУ РАН, ИСП РАН, МФТИ, РУДН и MBZUAI провели исследование, чтобы понять, насколько хорошо современные языковые модели умеют выявлять признаки депрессии в русскоязычных текстах 🔖

В сравнении участвовали классические алгоритмы машинного обучения, трансформеры и большие языковые модели. Результаты показали, что LLM значительно лучше справляются с задачей, особенно на небольших и «шумных» наборах данных. Однако модели с психолингвистическими признаками и трансформеры, обученные на клинически валидированных данных, показывают сопоставимую точность.

При этом объяснения, которые дают LLM для выявления депрессии, пока оставляют желать лучшего — клинические психологи оценили их всего на 2.84 из 5 баллов, отметив ошибки и искажения. Это значит, что такие модели могут помочь в предварительном скрининге, но пока не готовы к полноценному внедрению в медицинскую практику.

Статья | ТАСС

Приглашаем на следующий #AIRI_Seminars, который пройдёт 3 декабря в 17:00 ⤵️

Тема: «Фреймворк Каппа для управления датасетами и бенчмаркинга моделей».

Докладчик: Евгений Павловский, кандидат физико-математических наук, ведущий научный сотрудник Центра ИИ НГУ, заведующий лабораторией аналитики потоковых данных и машинного обучения ММФ НГУ

Оппонент: Андрей Кузнецов, кандидат технических наук, директор лаборатории FusionBrain Института AIRI

Подробное описание и регистрация на офлайн-формат на сайте.

YouTube | VK Видео