На прошлой неделе прошла 39-я ежегодная конференция по искусственному интеллекту AAAI в Филадельфии⤵️

В этом году очно на мероприятии выступили Елена Тутубалина, руководитель группы «Прикладное NLP», Александр Панченко, руководитель группы «Вычислительная семантика» и научный сотрудник AIRI Олег Сомов.

От AIRI было представлено несколько статей:

◼️Confidence Estimation for Error Detection in Text-to-SQL Systems

В статье Олега Сомова и Елены Тутубалиной изучается интеграция внешних классификаторов в системы Text-to-SQL для улучшения их надежности. Авторы построили набор Text-to-SQL систем c внешним классификатором и провели анализ качества поиска некорректных генераций с помощью оценки неопределенности. Эксперименты показали: модели архитектуры энкодер-декодер лучше калиброваны, чем декодер-модели, и позволяют лучше детектировать некорректные генерации.

◼️From Logistic Regression to the Perceptron Algorithm: Exploring Gradient Descent with Large Step Sizes

В статье, подготовленной Александром Тюриным, объясняется, почему логистическая регрессия с градиентным спуском работает при больших шагах, как это связано с перцептроном, а также предлагается более эффективный подход для решения задач классификации.

◼️Certification of Speaker Recognition Models to Additive Perturbations

Статья, написанная Дмитрием Коржом, Эльвиром Каримовым, Михаилом Паутовым, Олегом Роговым и Иваном Оселедцем, посвящена применению методов сертификации и устойчивости моделей идентификации по голосу.

◼️MAPF-GPT: Imitation Learning for Multi-Agent Pathfinding at Scale

Антон Андрейчук, Константин Яковлев, Александр Панов, Алексей Скрынник разработали MAPF-GPT — первую фундаментальную модель для многоагентного обучения с подкреплением в задаче планирования путей, которая работает эффективнее существующих обучаемых и классических солверов.

◼️UniDet3D: Multi-dataset Indoor 3D Object Detection

В статье, написанной Максимом Колодяжным, Матвеем Скрипкиным, Антоном Конушиным, Анной Воронцовой и Данилой Руховичем, представлен простой, но эффективный универсальный метод 3D-обнаружения объектов в помещениях, обученный на объединённых наборах данных, который демонстрирует значительное улучшение точности на шести различных бенчмарках благодаря унификации пространств меток и использованию трансформер-энкодера.

Делимся фотографиями с конференции!

В начале марта в Сингапуре прошла конференция Global Conference on Gerophysics 2025, посвящённая исследованиям на стыке физики, биологии старения и компьютерных наук 💡

От AIRI в ней приняла участие группа «Исследования биомаркеров» лаборатории «Сильный ИИ в медицине». Руководитель группы Дмитрий Крюков представил доклад «Estimating Uncertainty in Biological Age Prediction: A Fundamental Challenge», посвященный неопределенности в измерении биологического возраста. Почитать подробнее про исследование можно в статье на нашем Хабре.

Также от Института были представлены постеры:

⚫«Benchmarking epigenetic aging clocks: towards a standardized and clinically relevant methodology» — в работе, представленной младшим научным сотрудником AIRI Евгением Ефимовым, рассматриваются методы оценки эпигенетических часов старения и их стандартизация для клинического применения.

⚫«Modeling Age-Associated Neural Oscillations to Advance Adaptive Therapies in Parkinson’s Disease» — Екатерина Кузьмина, младший научный сотрудник AIRI, рассказала про исследование моделирования возрастных изменений нейронных осцилляций и адаптивные терапевтические стратегии при болезни Паркинсона.

⚫«Evaluating the Impact of Somatic Mutations on Aging: A Dynamical Systems Approach» — Влад Федотов, младший научный сотрудник AIRI, представил результаты динамического моделирования влияния соматических мутаций на процесс старения.

Делимся фотографиями с конференции!