Подробная инструкция по поступлению! https://clck.ru/WASdg

Но чтоб поступить к нам требуется заполнить анкету. Если в каких-то полях нечего написать, ничего страшного, просто поставьте прочерк😉

Анекта - https://clck.ru/VqUnT

Сегодня в 17:00 состоится онлайн-встреча для поступающих в магистратуру МФТИ. Подключайтесь!
https://youtu.be/1gbDrrvsZ3o

Гладиаторы, настал этот день!

Сегодня вы ещё можете подать заявку, а завтра вас ждёт магистратура и аспирантура, где вы освоите и научитесь владеть одним из самых важных направлений на сегодня - искусственным интеллектом!

Заполнить анкету в мир ИИ и роботов👉🏻https://clck.ru/VKr3M

Поздравляем всех участников нашего канала, а также, - студентов, магистров, аспирантов, преподавателей и остальных сотрудников Центра с Днем Знаний!

Впереди нас ждет новый учебный год - стажировки, серия открытых семинаров, публикации на научных конференциях, прикладные проекты, роботы и много интересных мероприятий!
Будем держать вас в курсе всех актуальных новостей! 🔥🎓

Вчера наш Центр и Dragon Tree Labs поучаствовали в церемонии открытия 13-го общежития МФТИ!

По традиции в новый дом первой запускают кошку, ну а в нашем случае за эту роль взялся робокот наших партнеров! Вначале механический друг на задних лапах поприветствовал прибывшего В.Н. Фалькова, министра науки и высшего образования, которого встретил Д.В. Ливанов, ректор МФТИ. После чего Unitree A1 забежал в здание и станцевал зажигательный танец, ознаменовав открытие нового корпуса.

Управлял питомцем один из стажеров DTL, только что закончивший программу летней стажировки, а в конце мероприятия дал небольшое интервью каналу Долгопрудный😎

Поздравляем студентов с новым общежитием, вид с 11-го этажа впечатляет! Отличное киберначало учебного года🤖

https://mipt.ru/news/podarok_k_novomu_uchebnomu_godu_v_mfti_otkryli_novoe_obshchezhitie

Начался прием заявок на отборочный этап 64-й Всероссийской научной конференции МФТИ, которая пройдет с 29 ноября по 3 декабря.

Конференция МФТИ — одно из ключевых мероприятий Физтеха, направленное на развитие научной мысли и поддержку студентов, желающих связать свою жизнь с наукой. В этом году принимаются доклады по физическим, биологическим, компьютерным, социальным и гуманитарным наукам. Всего на конференции представлено 9 направлений. В том числе, по направлению прикладной математики и информатики есть наша секция технологий искусственного интеллекта (https://conf.mipt.ru/view/conference?category=0J/QnNCY).

Участие в мероприятии дает не только опыт публичного выступления перед известными учеными и дополнительные баллы при поступлении в магистратуру и аспирантуру, но и возможность опубликоваться в «Трудах МФТИ», включенных в перечень ВАК и индексируемых РИНЦ.

Подать заявку можно до 18 октября на официальном сайте конференции: conf.mipt.ru.

​​Начинаем осенний цикл семинаров 2021!🔥

Нашим фокусом остаются два направления: обзор актуальных работ с ведущих конференций по тематикам лабораторий и выступления студентов и аспирантов с реультатами (итоговыми и промежуточными) проектов, в которых они участвуют.

По тематике мы условно выделям следующие направления:
- Обучение с подкреплением (RL);
- Компьютерное зрение (CV);
- Планирование поведения и управление (Plan);
- Робототехника (Robo);
- Нейронауки (Neuro);
- Общий искусственный интеллект (AGI).

Семинары как и раньше будут проходить еженедельно в четверг в 17.00.

Вы можете присутсвовать, задавать вопросы и общаться со спикерами и другими участниками семинаров неопсредственно в Zoom: https://vk.cc/c5W7rA
Или следить за транлсяцией на нашем Youtube-канале, и также задавать там вопросы: https://vk.cc/bXpFy9

Наши семинары открытые - приглашаем принять участие всех желающих. Если у вас есть тема, которая укладывается в наши направления, пишите по нашим контактам - мы рады расширению сообщества и включим ваш доклад в программу!

Программа семинаров - https://cogmodel.mipt.ru/seminars-autumn-2021

​​🎓 — Семинар 1. Reinforcement Learning in Navigation: Landmark Policy Optimization for Object Navigation Task | Алексей Староверов

На семинаре Алексей расскажет о своей работе, в которой изучается задача навигации по объектной цели, заключающаяся в переходе к ближайшему объекту, относящемуся к заданной семантической категории в неизвестной среде.

Недавние работы показали значительные достижения как в подходе к сквозному обучению с подкреплением, так и в модульных системах, но для обеспечения надежности и оптимальности требуется большой шаг вперед. Мы предлагаем иерархический метод, включающий стандартную постановку задачи и дополнительные знания о местности в качестве ориентиров, с возможностью их извлечения.

В иерархии низкий уровень состоит из отдельно обученных алгоритмов для наиболее интуитивных навыков,
а высокий уровень решает, какой навык нужен в данный момент. Со всеми предлагаемыми решениями мы достигаем показателя успеха 0,75 в реалистичном симуляторе среды обитания Habitat. После небольшого этапа дополнительного обучения модели в реконструированной виртуальной зоне на тренажере, мы успешно подтвердили наши результаты на практике.

Habitat: https://aihabitat.org/

👉🏻 Дата: 16.09.21, четверг в 17:00

💬 Трансляция Zoom: https://vk.cc/c5W7rA
📹 Трансляция Youtube: https://vk.cc/bXpFy9

Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!

#семинары #осень2021 #reinforcementlearning

Начинаем семинар, присоединяйтесь!
https://www.youtube.com/watch?v=xOfW3HWp9MM

​​🎓 — Семинар 2. Hierarchical Intrinsically Motivated Agent Planning Behavior with Dreaming in Grid Environments | Петр Кудеров

В исследованиях нашей команды мы в большей степени опираемся на биологически правдоподобные методы обучения и вычислительные нейробиологические модели. Такой подход может помочь найти ключевые шаги для построения автономных интеллектуальных агентов, способных решать широкий класс задач.

В своем докладе Петр расскажет о своей текущей работе, в которой он с командой предлагает и исследует иерархическую модель агента, действующего в незнакомой среде и движимого сигналом подкрепления.

В предложенной архитектуре мы используем:
а) временную память для обучения разреженного представления состояний-действий и постепенного построения модели среды, а также б) модель базальных ганглий для обучения стратегии на разных уровнях абстракции.

Обученная модель среды используется нами для генерации сигнала внутренней мотивации в отсутствие внешней мотивации и как основа для способности агента оперировать в воображении.

Мы тестируем нашу архитектуру на задаче поиска ресурсов в клеточных средах (в т.ч. 4 комнаты). В докладе Петр расскажет, каких результатов они уже добились, какие есть сложности и открытые вопросы, а также обозначу перспективные направления для дальнейшего исследования

👉🏻 Дата: 23.09.21, четверг в 17:00

💬 Трансляция Zoom: https://vk.cc/c5W7rA
📹 Трансляция Youtube: https://vk.cc/bXpFy9

Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!

⚡️ — Начинаем семинар, присоединяйтесь!
https://www.youtube.com/watch?v=5vNvj-RZR44

Приглашаем всех на фестиваль науки, технологий и юмора FestTech 2021!

В рамках научпоп марафона выступит и наш Центр, где поговорим о том, какие задачи можно решать, с известным для наших стажеров и подписчиков, роботом Unitree A1 от наших партнеров Dragon Tree Labs и перспективах в робототехнике.

На мероприятии подготовлена насыщенная программа, будет интересно!

Телеграм бот: https://news.1rj.ru/str/festtechbot

Сайт фестиваля: https://festtech.ru

​​🔥 — Осенняя стажировка по новым темам!

Мы приглашаем на стажировку студентов и аспирантов, молодых и опытных программистов. Вам будут предложены интересные и нетривиальные задачи по разработке систем глубокого обучения с подкреплением, систем управления роботами и манипуляторами, беспилотным транспортом, нейросетевых методов в компьютерном зрении.

💡Темы проектов:
— Обучение с подкреплением для многоагентных систем;
— Разработка базовых решений, в т.ч. на основе обучения с подкреплением, для симулятора игры Heroes of Might and Magic 3;
— Планирование траекторий для колесных платформ с экспериментами на реальном роботе;
— Обнаружение, трекинг и предсказание движения трехмерных объектов по изображениям и облакам точек лидаров;
— Другие (подробнее в анкете и на сайте).

🚀Преимущества:
— Оплачиваемая
— Актуальные прикладные и научные проекты;
— Работа под руководством ведущих специалистов в своих областях исследований;
— Участие в подготовке публикаций в главные журналы и конференции в области искусственного интеллекта;
— Совмещение с курсовой и выпускной работой.

Мы регулярно объявляем набор желающих без ограничений на то, являетесь ли вы студентом или уже закончили обучение. Главное требование - выполнить тестовое задание и быть готовым работать в лаборатории 20 часов в неделю.

👉🏻 Для участия достаточно заполнить анкету: https://clck.ru/TnLyJ

Подробнее: https://cogmodel.mipt.ru/internship

​​🎓 — Семинар 3. Visual Question Answering: Применение сценариев и способ их извлечения из текста | Алексей Ковалев, Александр Корчемный

В последнее время мультимодальные постановки задач привлекают всё больше исследователей. Пример такой мультимодальной задачи - ответ на вопрос по изображению (Visual Question Answering). На вход модели подается изображение и вопрос на естественном языке об изображении, а модель должна выдать ответ. Существует множество наборов данных для этой задачи (VQA, CLEVR, Visual Genome, VixWiz и др.), но основной объем вопросов в этих данных носит объектный характер.

Вопросы спрашивают: о наличии\отсутствии конкретных объектов, их свойствах (цвет, размер, форма, вегетарианский продукт или нет и т.д.), отношении этих свойств, взаимном расположении и отношении объектов друг к другу (слева-справа, часть-целое и т.д.). Очевидно, что такие вопросы покрывают не всё многообразие доступных вариантов.

В наборе данных VCR (Visual Commonsense Reasoning) предлагается отвечать на вопросы о ситуациях (сцена в ресторане, ограбление банка, уличный перформанс, и д.р.) и давать объяснения этим ответам. Составители VCR предполагают, что при ответе на такие вопросы, должен использоваться «здравый смысл». В нашей работе мы предлагаем использовать в качестве «здравого смысла» типичные сценарии поведения людей в той или иной ситуации, выделяемые из текстов.

На семинаре мы конкретизируем постановку задачи, предложим способ выделения и хранения сценариев, которые могут быть использованы в VQA.

👉🏻 Дата: 30.09.21, четверг в 17:00

💬 Трансляция Zoom: https://vk.cc/c5W7rA
📹 Трансляция Youtube: https://vk.cc/bXpFy9

Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!

⚡️ — Начинаем семинар, присоединяйтесь!
https://www.youtube.com/watch?v=oFxuUVFF6eU

Наш партнер Dragon Tree Labs вместе с их роботом-аватаром Джонни на полуфинальном тестировании ANA Avatar XPRIZE, которое прошло с 10 по 21 сентября в Майами, Флорида.

Жюри конкурса оценивало 37 аватаров из 15 стран.

Системы аватаров, разрабатываемые командами-участницами на протяжении 2 лет с момента старта соревнования, демонстрировали не только способность выполнить задания и решить задачи тестового сценария, но и передать ощущения удаленного присутствия как для оператора, так и человека, взаимодействующего с ним.

Ведь, основная цель – это сочетание физического взаимодействия роботизированного аватара и создания ощущения личного присутствия удаленного участника, что позволит расширить границы человеческого общения.

20 лучших команд выйдут в финал конкурса, который пройдет осенью 2022 года. С нетерпением ждем оглашения результатов полуфинального теста и держим кулачки за Джонни!