С началом осени возвращаемся к регулярным научным семинарам #AIRI_Seminars — раз в две недели по средам ⤵️

10 сентября в 17:00 кандидат философских наук, доцент философского факультета МГУ, научный сотрудник Московского центра исследования сознания Антон Кузнецов прочитает лекцию о сознании искусственного интеллекта — теме вдвойне сложной, поскольку до сих пор не существует ни полноценной теории сознания, ни ясного понимания принципов работы ИИ-систем. Несмотря на это, размышления о возможности искусственного сознания продолжаются: в лекции будут рассмотрены как основания для его принципиальной реализуемости, так и препятствия, мешающие сегодня определённо высказываться на этот счёт.

Оппонентом выступит Пётр Анохин, кандидат биологических наук, руководитель группы «Нейрокогнитивные архитектуры» AIRI.

📌Регистрация на семинар на сайте.

VK Видео | YouTube

Опубликован новый фреймворк AFToolkit, позволяющий оценивать эффекты мутаций в белках и белковых комплексах ⤵️

Исследователи AIRI усовершенствовали модель AlphaFold2, предсказывающую 3D-структуру белков по аминокислотной последовательности. Новый инструмент точнее оценивает влияние мутаций на отдельные белки и комплексы, что важно для разработки лекарств.

Предсказания производятся на основе представлений белков и метрик качества, полученных с помощью модицифированной версии AlphaFold2. Оригинальная модель для таких задач не подходит: её механизм многократного использования шаблона исходной структуры делает предсказания для мутировавших и исходных белков слишком похожими. Учёные изменили алгоритм, ограничив повторное обращение к данным и «пряча» мутированные позиции, — это повысило чувствительность к изменениям.

Метод работает с разными типами мутаций, включая инсерции и делеции, а также их комбинациями, с чем не справлялись предыдущие подходы. Кроме того, ему не нужны данные о гомологичных белках, что позволяет применять его к принципиально новым белкам без известных аналогов. Исследование опубликовано в журнале Briefings in Bioinformatics.

Подробнее — в статье на хабре и в материале ТАСС.

Научная статья | GitHub

12 сентября встречаемся на big tech night ⤵️

«Ночь музеев» в мире IT пройдёт в офисах Яндекса, Сбера, X5, Т-Банка и Lamoda. Вас ждут экскурсии в компании, знакомство с технологиями и экспозоны с премьерами новых решений. Кандидат технических наук, директор лаборатории FusionBrain AIRI Андрей Кузнецов выступит с докладом про автоматизацию процессов через LLM и мультиагентные сценарии.

📌Регистрация и программа на сайте.

Запускаем рубрику #best_papers, в которой мы будем делиться статьями, отмеченными особым статусом на различных конференциях ⤵️

Сегодня рассказываем про статьи с ACL 2025, соавтором которых выступил руководитель группы «Вычислительная семантика» AIRI и руководитель группы NLP в Сколтехе Александр Панченко:

⚫️Статус Best Resource Paper получила статья BRIGHTER: BRIdging the Gap in Human-Annotated Textual Emotion Recognition Datasets for 28 Languages. В ней представлен новый датасет с аннотациями эмоций на 28 различных языках.

⚫️В рамках воркшопа SemEval-2025 конференции ACL статус Best Task Award выиграла статья SemEval-2025 Task 11: Bridging the Gap in Text-Based Emotion Detection. Её авторы представили задачу по распознаванию эмоций по тексту, охватывающую более 30 языков из семи различных языковых семей.

Сегодня все лайки — поздравления авторам!

Открываем прием заявок на этическую экспертизу биомедицинских исследований с применением ИИ⤵️

В проектах на стыке медицины и искусственного интеллекта важно обеспечить безопасность участников и соответствие международным этическим нормам. Независимый этический комитет AIRI оценивает такие исследования, помогая авторам повысить качество работ и соответствовать требованиям научных журналов.

Подать заявку могут исследователи, медики, аспиранты, авторы публикаций, а также организации-спонсоры через ответственных исполнителей.

Рассматриваются:
⚫️проекты с участием человека и технологий ИИ;
⚫️работы с использованием данных о здоровье (публикации, диссертации);
⚫️исследования анализа биоматериалов с помощью ИИ.

Инструкция по подаче заявки — на сайте.

Все лекции и семинары «Лето с AIRI 2025» теперь в открытом доступе 🔥

Собрали для вас записи выступлений ведущих исследователей и экспертов — от фундаментальных вопросов искусственного интеллекта до практических примеров его применения в науке и индустрии.

📎Сохраняйте ссылки на плейлисты: VK Видео, YouTube

Новая модель для генерации белковых молекул в 100 раз компактнее аналогов, при этом превосходит их в эффективности 👍

Машинное обучение открыло дорогу к более эффективному предсказанию аминокислотных последовательностей, которые могли бы обеспечить необходимые свойства белков. Обычно для этого применяют авторегрессионные подходы или дискретную диффузию, но существующие решения требуют большого размера моделей и огромного количества данных для обучения.

Ученые из Института AIRI и немецкого Constructor University предложили новую модель под названием DiMA, которая опирается на непрерывные представления белков и латентную диффузию. Эксперименты, проведённые авторами, показали, что DiMA генерирует белки с качеством, не уступающим таковому у моделей с миллиардами параметров, являясь при этом гораздо более компактной.

Статья с подробным описанием новой модели была представлена на конференции ICML 2025. Подробнее читайте в материале ТАСС.

Научная статья | GitHub

В свежем посте на Хабре Никита Драгунов из группы «Интерпретируемый ИИ» лаборатории FusionBrain AIRI рассказывает про новый способ обучения авторегрессионных LCM — SONAR-LLM⤵️

Современные большие языковые модели умеют создавать связные тексты, но делают это в потокенном режиме. Следствием этого является квадратичный рост вычислительной сложности с длиной текста и проблемы с пониманием глобальной структуры документа.

Одной из попыток справиться с этим стал предложенный в прошлом году подход на основе LCM (Large Concept Models), в котором от генерации токенов модели переходят к генерации целых предложений. Несмотря на интересную идею, авторегрессионная реализация LCM показала слабые результаты.

Исследователи из группы «Интерпретируемый ИИ» придумали способ улучшить такие модели, и назвали свой подход SONAR-LLM. С помощью серии экспериментов они показали, что генерация на уровне предложений вполне способна стать альтернативой традиционным LLM.

Научная статья | GitHub | Хабр

Сегодня делимся подборкой выступлений исследователей AIRI на этой неделе ⤵️

⚫️10 сентября в 18:40 Илья Макаров, PhD, ведущий научный сотрудник, руководитель группы «ИИ в промышленности» AIRI, выступит с докладом «GNN для транзакционных моделей в банках» на Data.Meetup. Регистрация открыта по ссылке.

⚫️Также завтра, 10 сентября, пройдет AIRI Seminars в нашем офисе в Сити. Кандидат философских наук, доцент философского факультета МГУ, научный сотрудник Московского центра исследования сознания Антон Кузнецов прочитает лекцию о сознании искусственного интеллекта. Оппонентом выступит Пётр Анохин, кандидат биологических наук, руководитель группы «Нейрокогнитивные архитектуры» AIRI. Не забудьте пройти регистрацию, если планируете быть на семинаре очно.

⚫️12 сентября кандидат технических наук, директор лаборатории FusionBrain AIRI Андрей Кузнецов выступит с докладом про автоматизацию процессов через LLM и мультиагентные сценарии на big tech night. Подробная программа мероприятия на сайте.

Увидимся! 💡