Заключили соглашение о сотрудничестве с Академией наук Республики Татарстан 💡

Генеральный директор Института AIRI Иван Оселедец и Президент Академии наук Республики Татарстан Рифкат Минниханов подписали меморандум о стратегическом сотрудничестве, направленном на развитие научно-исследовательской деятельности в сфере искусственного интеллекта.

Подписание состоялось на площадке XVI Международного экономического форума «Россия – Исламский мир: KazanForum».

В рамках соглашения стороны сосредоточатся на разработке инновационных решений, включая LLM-модели, адаптированные для тюркских языков. Это поможет преодолеть барьеры в их цифровой обработке и сохранить языковое наследие.

Рады начать работу над общими задачами!

В следующую среду встречаемся на #AIRI_Seminars в нашем офисе и онлайн⤵️

21 мая в 17:00 руководитель группы «Базовые Модели» лаборатории «Сильный ИИ в медицине» AIRI Дмитрий Умеренков рассмотрит базовые модели в медицинском CV и их применение к рентгенам ОГК — классификация, генерация текста, visual grounding. Также докладчик расскажет о задачах, которые пока остаются нерешёнными.

Оппонентом выступит Максим Шараев, кандидат физико-математических наук, старший преподаватель Центра ИИ и руководитель лаборатории Биомедицинского ИИ Сколтеха.

📌Регистрация на семинар на сайте.

VK Видео | YouTube

В новом дайджесте — подборка свежих материалов с участием исследователей AIRI ⤵️

⚫️Доктор физико-математических наук, профессор РАН, генеральный директор AIRI Иван Оселедец на канале «Основа» — большой выпуск о том, как устроен искусственный интеллект: VK Видео, YouTube.

⚫️Совместно с TRASSIR завершили первый этап исследования применения мультимодальных моделей для задач видеоаналитики — рассказываем, какие выводы сделали.

⚫️Доктор компьютерных наук, руководитель группы «Прикладное NLP» AIRI, старший научный сотрудник ИСП РАН Елена Тутубалина выступила на международном экономическом форуме «Россия — Исламский мир: KazanForum» в сессии «ИИ в области NLP: состояние и перспективы».

⚫️Колонка руководителя группы мультимодального ИИ лаборатории Fusion Brain AIRI Елизаветы Гончаровой в Снобе про то, как устроен процесс сравнения моделей: какие существуют универсальные бенчмарки, и почему невозможно полностью повторить результаты тестов.

⚫️Команда «Доверенные и безопасные интеллектуальные системы» AIRI рассказала о том, как современные технологии делают жизнь людей безопаснее, — в эфире программы «Зелёный переход» на телеканале Россия 24 (таймкод: 6:22).

⚫️Иван Оселедец стал лауреатом премии AI Awards 2025, организованной командой по развитию ИИ и больших данных — билайн Big Data & AI, в номинации «Личный вклад в развитие ИИ». Увидеть список всех победителей можно в материале на сайте издания «Код Дурова».

⚫️Новый инструмент LLM — Deep Research: что это такое, как он помогает исследователям и может ли изменить подход к науке. Подробности — в первом выпуске совместного блога AIRI и N + 1.

⚫️Колонка младшего научного сотрудника группы «Прикладное NLP» AIRI Никиты Сушко для проекта «Неискусственный интеллект» про то, чем Ян Лекун предлагает заменить LLM.

⚫️Запись пленарной сессии с участием Ивана Оселедца в рамках международного научного форума «Шаг в будущее: глобальный форсайт, искусственный интеллект и стратегическое лидерство».

⚫️Новый блог AIRI и N + 1 про программирование с помощью ИИ: что такое вайб-программирование, почему оно стало популярным, и какие риски несёт автоматизация кода.

#дайджест_AIRI

Как стать востребованным специалистом в ИИ — в новой колонке для РБК Трендов ⤵️

Доктор компьютерных наук, руководитель группы «Прикладное NLP» в AIRI и старший научный сотрудник ИСП РАН Елена Тутубалина рассказывает, с чего начать путь в области искусственного интеллекта и какие навыки действительно ценятся на рынке.

📎Читайте материал по ссылке.

Исследователи AIRI разработали новую архитектуру LAGNet, ускоряющую расчет электронной плотности молекул для создания новых лекарств с помощью нейросетей 💡

При предсказании свойств химических веществ часто необходимо вычислять электронную плотность молекул. Нейросети позволяют проводить эту работу быстрее традиционных подходов, но требуют огромных ресурсов для начального обучения модели.

LAGNet решает эту проблему, используя решетку Лебедева — математический подход, разработанный в СССР в 1980-х для оптимального распределения точек на сфере. Примененный к новой постановке задачи, он сокращает объем данных для обучения в 42 раза и требования к хранилищу — в 8 раз. LAGNet обучается в 4 раза быстрее аналогов за счет снижения нагрузки на каналы передачи данных и показывает лучшую точность при работе с лекарственными молекулами.

Научная статья вышла в журнале Journal of Cheminformatics, а код уже доступен на GitHub.

🔖Подробнее — в материале ТАСС.

Будущее медицины — там, где встречаются наука и технологии. Именно это обсудим на следующем Большом Семинаре AIRI — кардиологию и искусственный интеллект📌

Семинар пройдет во вторник 27 мая в нашем офисе в Сити, регистрация уже открыта по ссылке. Сбор гостей в 18:30, начало — 19:00.

Гость встречи — профессор, руководитель центра диагностики и инновационных медицинских технологий Геннадий Коновалов.

Модератор — доктор физико-математических наук, профессор РАН, генеральный директор AIRI Иван Оселедец:

Большой Семинар AIRI — это открытая площадка для диалога учёных, врачей, инженеров и всех, кто интересуется наукой. Мы говорим о важнейшем: как объединение разных дисциплин помогает решать реальные задачи и двигать науку вперёд.

До встречи на семинаре!

Сегодня делимся расписанием докладов исследователей Института на Data Fest 2025 ⤵️

24 мая в гостях у VK
⚫️15:10 — Евгений Фролов «Ускоряем инференс на графовых моделях для теплого старта»
⚫️16:40 — Данил Гусак «Масштабирование функций потерь для последовательных рекомендаций с большими каталогами айтемов»

25 мая в офисе Яндекса
⚫️17:10 — Виктория Чекалина «Быстрая аппроксимация матрицы Фишера с помощью факторизации Кронекера для эффективного сжатия LLM»
⚫️17:40 — Милена Газдиева «Генеративные модели, устойчивые к несовершенствам данных, на основе теории несбалансированного оптимального транспорта»

30 мая в офисе Сбера
⚫️11:40 — Иван Оселедец «Большие языковые модели в эпоху ризонинга»
⚫️13:20 — Андрей Кузнецов «Generative Design for Construction and Industry»
⚫️13:20 — Айдар Булатов «Как научить LLM работать с огромным контекстом»
⚫️15:20 — Постерная сессия с исследователями AIRI
⚫️16:45 — Дмитрий Юдин «Фундаментальные модели для построения карт знаний в современной робототехнике»

Увидимся!

Следующий Большой Семинар AIRI, посвященный кардиологии и искусственному интеллекту, пройдет уже завтра ⤵️

Обращаем внимание на обновлённое расписание: сбор гостей — с 18:30, начало лекции — в 19:00. Регистрация на семинар открыта до 20:00 сегодня, 26 мая. Трансляции: в VK Видео и на YouTube.

А пока предлагаем посмотреть предыдущие выпуски Большого Семинара AIRI:

⚫️Александр Корсунский «Практика и перспективы применения методов машинного обучения в материаловедении»

⚫️Александр Яковенко «Тенденции мирового развития»

⚫️Валентин Анаников «Искусственный интеллект в химии»

До встречи!

Приглашаем на следующий AIRI Seminars, который пройдет 4 июня в 17:00 ⤵️

⚫️Тема: «Исследование методов и разработка алгоритмов топологического картирования и локализации».

⚫️Докладчик: Кирилл Муравьев, аспирант и младший научный сотрудник ФИЦ ИУ РАН, научный сотрудник Центра когнитивного моделирования МФТИ.

⚫️Оппонент: Александр Катруца, старший научный сотрудник в AIRI и научный сотрудник в Сколтехе.

Подробное описание и регистрация на офлайн-формат на сайте.

YouTube | VK Видео

Сегодня подписали соглашение о сотрудничестве с Фондом Сколково 🚀

На технологической конференции Startup Village доктор физико-математических наук, профессор РАН, генеральный директор AIRI Иван Оселедец и управляющий директор Центра экспертизы и коммерциализации в секторе информационных и финансовых технологий Фонда «Сколково» Павел Новиков торжественно заключили соглашение.

Начинаем сотрудничество с инициатив в рамках платформы ProGenAI, направленной на внедрение технологий генеративного ИИ в промышленный сектор. Этот проект объединяет усилия ведущих технокомпаний, научных центров и промпредприятий для создания комплексной экосистемы разработки и внедрения инновационных решений.

Рады начать совместную работу!

Сразу три исследователя AIRI — лауреаты Премии Посла Китая в области искусственного интеллекта 💡

Премия учреждена в 2020 году РосСНИО и Посольством Китая по инициативе Чрезвычайного и Полномочного Посла КНР Чжан Ханьхуэя и с тех пор ежегодно поддерживает выдающихся российских специалистов.

В этом году на премию было подано 152 заявки. По итогам отбора лауреатами стали 24 учёных и инженера. В направлении «Искусственный интеллект» победителями стали:

⚫️кандидат технических наук, директор лаборатории FusionBrain AIRI Андрей Кузнецов;

⚫️доктор физико-математических наук, ведущий научный сотрудник AIRI, руководитель Центра искусственного интеллекта Сколтеха Евгений Бурнаев;

⚫️научный консультант AIRI, управляющий директор по исследованию данных — начальник управления базовых моделей Kandinsky Денис Димитров.

Сегодня все сердца поста — победителям!

Исследователи снизили количество данных, нужное для нейросети, предсказывающей свойства материалов⤵️

Data-driven подходы к предсказанию свойств новых соединений уже прочно вошли в арсенал материаловедов. Но для таких инструментов порой требуется очень много данных, которые необходимо добывать с помощью ресурсоёмких квантовомеханических расчётов.

Исследовательская группа из AIRI, Сколтеха, Томского политехнического университета и Сбера разработала подход, который требует малого числа дополнительных вычислений благодаря интеллектуальному отбору примеров для дообучения графовой нейронной сети. Учёные применили его к проблеме поиска оптимального допанта (металла-заместителя) для высшего борида вольфрама — представителя семейства сверхтвёрдых материалов.

В общей сложности учёным удалось предсказать термодинамические свойства примерно в 375 тысячах структурных конфигураций, используя для обучения модели всего 200 результатов квантовомеханических расчётов. Последующий анализ показал, что как минимум три из рассмотренных металлов-заместителей могут приводить к образованию новых устойчивых соединений. Для одного из них прогноз был успешно проверен в ходе лабораторных тестов в Томском политехническом университете.

📎Статья с описанием модели и экспериментов опубликована в журнале npj Computational Materials.

Про международное соревнование по восстановлению томографических сканов сердца — в новом интервью Дмитрия Дылова для «Коммерсантъ Наука» ⤵️

О том, зачем учёные участвуют в соревнованиях по выполнению медицинских задач с помощью искусственного интеллекта, и перспективах его применения для кардиологического скрининга «Ъ-Науке» рассказывает Ph.D., руководитель лаборатории «Сильный ИИ в медицине» AIRI и руководитель лаборатории вычислительных методов формирования изображений Центра ИИ Сколтеха Дмитрий Дылов.

📎Читайте материал по ссылке.

Исследователи AIRI выяснили, сколько токенов можно уместить в один вектор языковой модели ⤵️

Когда текст поступает в языковую модель, он разбивается на токены — слова или их части, каждому из которых соответствует вектор (эмбеддинг), то есть упорядоченный набор из сотен или тысяч чисел. Несмотря на рост размеров моделей, их эмбеддинги всегда представляют один токен. Это требует значительных вычислительных ресурсов для хранения и обработки данных, поэтому активно развиваются методы сжатия, достигающие коэффициента 10–100.

Исследователи из AIRI, МФТИ и LIMS поставили рекорд в этом направлении: они смогли сжать 1568 токенов в один вектор, достигнув и, по сути, определив пределы вместимости современных языковых моделей. И хотя описанный метод всё ещё остаётся вычислительно тяжёлым, авторы смогли разобраться в аспектах сжатия информации в LLM. Оказалось, что ключевым свойством текста при этом является его сложность, определяемая через энтропию. Они также выяснили, что на практике модели используют лишь 10–30% потенциальной ёмкости векторов.

Исследование будет представлено на конференции ACL 2025. Подробнее — в материале ТАСС.

Статья | GitHub

Финальный доклад третьего сезона #AIRI_Seminars пройдет 18 июня в 17:00 ⤵️

⚫Тема: «Adaptive RAG: обзор методов условной генерации на основе контекста».

⚫Докладчик: PhD, руководитель группы «Вычислительная семантика» AIRI, доцент и руководитель группы NLP Сколтех Александр Панченко.

⚫Оппонент: руководитель отдела «Интеллектуальные технологии и системы» ФИЦ ИУ РАН Дмитрий Девяткин.

Описание доклада и регистрация на офлайн–формат уже на сайте.

VK Видео | YouTube

В новом Хабре кандидат технических наук, директор лаборатории FusionBrain AIRI Андрей Кузнецов рассказывает о поездке на MCS 2025 ⤵️

Весной в Дубае прошёл крупнейший ближневосточный саммит по компьютерному зрению Machines Can See 2025, который стал точкой соприкосновения учёных, представителей государств, бизнеса и разработчиков.

📎 Подробности о конференции — в нашем Хабре.