💯 — Вчера прошел День карьеры МФТИ
Спасибо всем, кто посетил мероприятие, были рады пообщаться, рассказать о нашей магистратуре, аспирантуре, стажировках и других возможностях. Познакомить с роботом Husky, обсудить темы искусственного интеллекта и просто поделиться cool story от сотрудников и руководителей Центра😎
Многие получили крутые наборы стикерпаков, а кто-то даже сумел выйграть фирменный мерч, пройдя суперквиз!💪🏻
Спасибо всем, было здорово!
Спасибо всем, кто посетил мероприятие, были рады пообщаться, рассказать о нашей магистратуре, аспирантуре, стажировках и других возможностях. Познакомить с роботом Husky, обсудить темы искусственного интеллекта и просто поделиться cool story от сотрудников и руководителей Центра😎
Многие получили крутые наборы стикерпаков, а кто-то даже сумел выйграть фирменный мерч, пройдя суперквиз!💪🏻
Спасибо всем, было здорово!
🎓 — Семинар 11. 64-я Всероссийская научная конференция МФТИ | Доклады секции технологии искусственного интеллекта
На этот раз семинар пройдет в рамказ 64-ой Всероссийской научной конференции МФТИ – это образовательная площадка, которая включает в себя десятки секций по самым передовым направлениям современной науки. Конференция даст возможность вступить в активную научную среду, отточить мастерство выступления, рассказать о своей работе именитым ученым и не только. Лучшие доклады войдут в сборник «Труды МФТИ», включенный в перечень ВАК и индексируемый РИНЦ. А лучшие участники получат льготы при поступлении в магистратуру или аспирантуру.
Секция: https://conf.mipt.ru/view/conference/view_division/2702351
👉🏻 Дата: 02.12.21, четверг с 11:00
Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!
На этот раз семинар пройдет в рамказ 64-ой Всероссийской научной конференции МФТИ – это образовательная площадка, которая включает в себя десятки секций по самым передовым направлениям современной науки. Конференция даст возможность вступить в активную научную среду, отточить мастерство выступления, рассказать о своей работе именитым ученым и не только. Лучшие доклады войдут в сборник «Труды МФТИ», включенный в перечень ВАК и индексируемый РИНЦ. А лучшие участники получат льготы при поступлении в магистратуру или аспирантуру.
Секция: https://conf.mipt.ru/view/conference/view_division/2702351
👉🏻 Дата: 02.12.21, четверг с 11:00
Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!
Последние дни, чтоб зарегистрироваться на олимпиаду "Я-Профессионал"👇🏻
https://cogmodel.mipt.ru/aiprofi
https://cogmodel.mipt.ru/aiprofi
cogmodel.mipt.ru
Олимпиада Я-Профессионал, трек - искусственный интеллект
🎓 — Семинар 12. Обзор работ по нейросетевому трекингу объектов по RGB-D изображениям c конференций ICCV, ECCV, CVPR | Илья Башаров
Современные нейросетевые алгоритмы успешно выполняют задачи локализации и индентификации. Однако они все еще недостаточно хорошо справляются с задачей обнаружения частично заслоненных, состоящих из многих частей и распределенных в пространстве объектов. Понимание окружающей сцены необходимо для выявления связей между объектами и более точного слежения.
Перспективно помимо RGB-данных использовать дополнительную информацию о трехмерном представлении среды в виде канала глубины, чтобы неявно генерировать вектора признаков окружающей сцены и по ним производить обнаружение и одновременный трекинг объектов.
На данном семинаре будут рассмотрены работы по нейросетевому трекингу объектов по RGB-D изображениям, представленных на конференциях ICCV, ECCV, CVPR и другим.
👉🏻 Дата: 09.12.21, четверг в 17:00
Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!
Современные нейросетевые алгоритмы успешно выполняют задачи локализации и индентификации. Однако они все еще недостаточно хорошо справляются с задачей обнаружения частично заслоненных, состоящих из многих частей и распределенных в пространстве объектов. Понимание окружающей сцены необходимо для выявления связей между объектами и более точного слежения.
Перспективно помимо RGB-данных использовать дополнительную информацию о трехмерном представлении среды в виде канала глубины, чтобы неявно генерировать вектора признаков окружающей сцены и по ним производить обнаружение и одновременный трекинг объектов.
На данном семинаре будут рассмотрены работы по нейросетевому трекингу объектов по RGB-D изображениям, представленных на конференциях ICCV, ECCV, CVPR и другим.
👉🏻 Дата: 09.12.21, четверг в 17:00
Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!
🎓 — Семинар 13. Интеллектуальное управление робототехническими манипуляторами в материалах конференций ICRA и IROS | Андрей Городецкий, Даниил Пушкарев
Применение моделей, обученных с помощью алгоритмов обучения с подкреплением, напрямую к управлению приводами робота может приводить к "дрожащему" движению и потере устойчивости. Это ограничивает практическое применение алгоритмов RL в задачах робототехники.
В докладе будет представлен обзор нескольких работ по обучению с подкреплением с ICRA 2021, которые пытаются преодолеть эти и другие проблемы и потенциально могут быть применены для управления манипуляционными роботами.
Вторая презентация будет посвящена интеллектуальным методы управления манипуляторами и планирования безопасных траекторий на основе нейросетей. Будет сделан обзор нескольких статей из этой области с конференций IROS & ICRA
👉🏻 Дата: 16.12.21, четверг в 17:00
📹 Трансляция Youtube: https://vk.cc/bXpFy9
Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!
Применение моделей, обученных с помощью алгоритмов обучения с подкреплением, напрямую к управлению приводами робота может приводить к "дрожащему" движению и потере устойчивости. Это ограничивает практическое применение алгоритмов RL в задачах робототехники.
В докладе будет представлен обзор нескольких работ по обучению с подкреплением с ICRA 2021, которые пытаются преодолеть эти и другие проблемы и потенциально могут быть применены для управления манипуляционными роботами.
Вторая презентация будет посвящена интеллектуальным методы управления манипуляторами и планирования безопасных траекторий на основе нейросетей. Будет сделан обзор нескольких статей из этой области с конференций IROS & ICRA
👉🏻 Дата: 16.12.21, четверг в 17:00
📹 Трансляция Youtube: https://vk.cc/bXpFy9
Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!
⚡ — Начинаем семинар, присоединяйтесь!
https://youtu.be/mSPs2PNKl3Ihttps://youtu.be/xWQm0NyNPZU
https://youtu.be/mSPs2PNKl3Ihttps://youtu.be/xWQm0NyNPZU
🎓 Дмитрий Юдин — заведующий лабораторией интеллектуального транспорта МФТИ-НКБ ВС — стал гостем программы "Ученый свет" на радио Говорит Москва
👨🎓 В эфире ученый рассказал про искусственный интеллект и беспилотные автомобили. Рекомендуем всем заинтересовавшимся послушать интервью: https://govoritmoskva.ru/broadcasts/111/
💡 Напомним, что команда лаборатории интеллектуального транспорта МФТИ-НКБ ВС принимает активное участие в составлении задач для направления Искусственный интеллект Олимпиады студентов «Я — профессионал»
👨🎓 В эфире ученый рассказал про искусственный интеллект и беспилотные автомобили. Рекомендуем всем заинтересовавшимся послушать интервью: https://govoritmoskva.ru/broadcasts/111/
💡 Напомним, что команда лаборатории интеллектуального транспорта МФТИ-НКБ ВС принимает активное участие в составлении задач для направления Искусственный интеллект Олимпиады студентов «Я — профессионал»
🎓 — Семинар 14. Мультисенсорные методы локализации и построения карты сконференций IROS/ICRA | Ярослав Соломенцев, Денис Маматин
SLAM - задача определения местоположения и ориентации автономных роботов на заранее неизвестной им местности, а также, для обновления или дополнения уже известных карт окружающего пространства.
На текущий момент представлено большое число однокамерных режимов SLAM Mono/Stereo/RGBD, введение же многокамерности позволит улучшить точность SLAM.
Сложности построения карты появляются в непредсказуемых условиях окружающей среды. К таким сложных условиях окружающей среды относятся в частности: движение в поле, движение в местах недоступные для спутниковой системы навигации, движение в темноте, движение в местности без текстур (например в белом пустом коридоре), движение в загазованной местности и многие другие сценарии.
Для преодоления проблем в вышеперечисленных сценарием следует использовать сенсоры разного типа. Например, при использовании большего количества камер можно добиться устойчивого движения в условиях с низким количеством текстур в окружающей среде. Или например в случае отказа по какой-либо причине (неподходящие условия местности) одного или нескольких сенсоров использовать данные других сенсоров.
В первой презентации Денис Маматин рассмотрит новые методы мультикамерной локализации и построения карты с IROS/ICRA, в том числе затрагивающие проблему асинхронности камер. Во второй презентации Ярослав Соломенцев расскажет об имеющихся современных подходах к комплексированию нескольких сенсоров, в частности лидара и камеры.
👉🏻 Дата: 23.12.21, четверг в 17:00
📹 Трансляция Youtube: https://clck.ru/XZbqq
Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!
SLAM - задача определения местоположения и ориентации автономных роботов на заранее неизвестной им местности, а также, для обновления или дополнения уже известных карт окружающего пространства.
На текущий момент представлено большое число однокамерных режимов SLAM Mono/Stereo/RGBD, введение же многокамерности позволит улучшить точность SLAM.
Сложности построения карты появляются в непредсказуемых условиях окружающей среды. К таким сложных условиях окружающей среды относятся в частности: движение в поле, движение в местах недоступные для спутниковой системы навигации, движение в темноте, движение в местности без текстур (например в белом пустом коридоре), движение в загазованной местности и многие другие сценарии.
Для преодоления проблем в вышеперечисленных сценарием следует использовать сенсоры разного типа. Например, при использовании большего количества камер можно добиться устойчивого движения в условиях с низким количеством текстур в окружающей среде. Или например в случае отказа по какой-либо причине (неподходящие условия местности) одного или нескольких сенсоров использовать данные других сенсоров.
В первой презентации Денис Маматин рассмотрит новые методы мультикамерной локализации и построения карты с IROS/ICRA, в том числе затрагивающие проблему асинхронности камер. Во второй презентации Ярослав Соломенцев расскажет об имеющихся современных подходах к комплексированию нескольких сенсоров, в частности лидара и камеры.
👉🏻 Дата: 23.12.21, четверг в 17:00
📹 Трансляция Youtube: https://clck.ru/XZbqq
Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!
📺 — Попали на Первый канал
Съемочная группа приезжала в гости в наш Центр МФТИ проведать нас и робота Husky в рамках репортажа, посвященному уходящему году науки и образования. Время подводить итоги. И нам тоже есть, чем гордиться!😉
"Счастье – когда тебя понимают. И наука готова сделать нас счастливее – российские ученые разрабатывают такой компьютер, который будет точно понимать, чего хочет человек, и выполнять поставленную задачу. По сути, в Московском физико-техническом институте бьются над тем, чтобы научить машину думать, и даже вступать в диалог. Когда-нибудь умные роботы станут лучшими персональными советчиками — где отдохнуть, с кем дружить, кого взять в партнеры по бизнесу? Такие помощники найдут все и всех даже на другом континенте."
В кадре: Дмитрий Юдин (зав. лаборатории Интеллектуального транспорта), Константин Миронов (старший научный сотрудник) и Даниил Пушкарев (сотрудник нашего Центра).
https://www.1tv.ru/n/418559
Съемочная группа приезжала в гости в наш Центр МФТИ проведать нас и робота Husky в рамках репортажа, посвященному уходящему году науки и образования. Время подводить итоги. И нам тоже есть, чем гордиться!😉
"Счастье – когда тебя понимают. И наука готова сделать нас счастливее – российские ученые разрабатывают такой компьютер, который будет точно понимать, чего хочет человек, и выполнять поставленную задачу. По сути, в Московском физико-техническом институте бьются над тем, чтобы научить машину думать, и даже вступать в диалог. Когда-нибудь умные роботы станут лучшими персональными советчиками — где отдохнуть, с кем дружить, кого взять в партнеры по бизнесу? Такие помощники найдут все и всех даже на другом континенте."
В кадре: Дмитрий Юдин (зав. лаборатории Интеллектуального транспорта), Константин Миронов (старший научный сотрудник) и Даниил Пушкарев (сотрудник нашего Центра).
https://www.1tv.ru/n/418559
Первый канал
Новейшие разработки в сфере искусственного интеллекта могут скоро стать частью нашей жизни
Поддержка ученых сегодня в центре внимания президента. Владимир Путин проведет совместное заседание Госсовета и Совета по науке и образованию. Уходящий 2021-й был объявлен в России Годом науки и технологий.
🎓 — Семинар 15. Обзоро моделей и методов планирования и управления в области современной антропоморфной робототехники | Дмитрий Макаров
Возобновляем наш цикл семинаров!💥
Доклад посвящен текущему положению дел в области современной антропоморфной робототехники. Рассматривается классификация таких роботов, некоторые современные платформы (Atlas от Boston Dynamics, HRP от National Institute of Advanced Industrial Science and Technology, Cassie от Oregon State University и др.), а также математические модели и методы, используемые в задачах планирования и управления (метод коллокации, Differential Dynamic Programming, Hybrid Zero Dynamics и др.).
👉🏻 Дата: 27.01.22, четверг в 17:00
📹 Трансляция Youtube: https://vk.cc/bXpFy9
Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!
Возобновляем наш цикл семинаров!💥
Доклад посвящен текущему положению дел в области современной антропоморфной робототехники. Рассматривается классификация таких роботов, некоторые современные платформы (Atlas от Boston Dynamics, HRP от National Institute of Advanced Industrial Science and Technology, Cassie от Oregon State University и др.), а также математические модели и методы, используемые в задачах планирования и управления (метод коллокации, Differential Dynamic Programming, Hybrid Zero Dynamics и др.).
👉🏻 Дата: 27.01.22, четверг в 17:00
📹 Трансляция Youtube: https://vk.cc/bXpFy9
Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!
🎓 — Семинар 16. Flatland Challange 3: Multi-agent Reinforcement Learning on Trains - обзор решения 1-2го места | Зейн Али, Инна Минашина
Семинар отведен опыту участия в соревновании Flatland, в котором предлагается решить ключевую проблему в сфере транспорта: как эффективно управлять плотным трафиком на сложных железнодорожных сетях. Данное соревнование проводится на платформе AICrowd при поддержке Швейцарских, Французских и Немецких федеральных железных дорог, а также совместно с ведущими конефернециями в области машинного обучения такими как NeurIPS, AMLD и ICAPS.
В соревнование есть два трека (решения на основе обучения с подкреплением и с помощью других методов), а также общий зачет. В первом докладе Зейн Али расскажет про свое решение, с которым он занял 2-ое место в общем зачете. Во втором докладе Инна раскажет про решение команды из лаборатории волновых процессов и систем управления, которому удалось занять 1-ое место в треке Reinforcement Learning.
Поздравляем ребят с прекрасным результатом и желаем новых побед и публикаций!
Сореванование: https://www.aicrowd.com/challenges/flatland-3
👉🏻 Дата: 03.02.22, четверг в 17:00
📹 Трансляция Youtube: https://vk.cc/bXpFy9
Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!
Семинар отведен опыту участия в соревновании Flatland, в котором предлагается решить ключевую проблему в сфере транспорта: как эффективно управлять плотным трафиком на сложных железнодорожных сетях. Данное соревнование проводится на платформе AICrowd при поддержке Швейцарских, Французских и Немецких федеральных железных дорог, а также совместно с ведущими конефернециями в области машинного обучения такими как NeurIPS, AMLD и ICAPS.
В соревнование есть два трека (решения на основе обучения с подкреплением и с помощью других методов), а также общий зачет. В первом докладе Зейн Али расскажет про свое решение, с которым он занял 2-ое место в общем зачете. Во втором докладе Инна раскажет про решение команды из лаборатории волновых процессов и систем управления, которому удалось занять 1-ое место в треке Reinforcement Learning.
Поздравляем ребят с прекрасным результатом и желаем новых побед и публикаций!
Сореванование: https://www.aicrowd.com/challenges/flatland-3
👉🏻 Дата: 03.02.22, четверг в 17:00
📹 Трансляция Youtube: https://vk.cc/bXpFy9
Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!
AIcrowd | Flatland 3 | Challenges
Multi-Agent RL for Trains
🎓 — Семинар 17. Анализ методов SLAM на основе данных радаров. Обзор новых публикаций в IROS, ICRA | Андрей Криштопик
Анализ радарных методов SLAM, учитывающих разреженность и зашумлённость радарных данных, а также использующих доплеровские скорости точек, измеряемые радаром. Обзор новых нейросетевых подходов с передовых конференций для радарного SLAM.
👉🏻 Дата: 10.02.22, четверг в 17:00
📹 Трансляция Youtube: https://vk.cc/bXpFy9
Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!
Анализ радарных методов SLAM, учитывающих разреженность и зашумлённость радарных данных, а также использующих доплеровские скорости точек, измеряемые радаром. Обзор новых нейросетевых подходов с передовых конференций для радарного SLAM.
👉🏻 Дата: 10.02.22, четверг в 17:00
📹 Трансляция Youtube: https://vk.cc/bXpFy9
Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!
🎓 — Семинар 18. Задача открытия дверей и применение N-ODE для управления манипуляторами | Константин Миронов, Андрей Городецкий
Задача открытия двери робототехническими манипуляторами актуальна для обеспечения мобильности робототехническим систем в indoor-средах.
В первой части семинара Константин Миронов расскажет о существующих работах в этой области, достигнутых результатах и разрабатываемом в Центре Когнитивного Моделирования подходе на основе методов оптимального управления.
Во второй части семинара Андрей Городецкий расскажет об аппроксимации функций динамики с помощью Neural Ordinary Differential Equations.
В рамках предлагаемого подхода N-ODE применяются для аппроксимации зависимости производных состояния объекта управления от текущих состояний и управляющих воздействий.
👉🏻 Дата: 17.02.22, четверг в 17:00
📹 Трансляция Youtube: https://vk.cc/bXpFy9
Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!
Задача открытия двери робототехническими манипуляторами актуальна для обеспечения мобильности робототехническим систем в indoor-средах.
В первой части семинара Константин Миронов расскажет о существующих работах в этой области, достигнутых результатах и разрабатываемом в Центре Когнитивного Моделирования подходе на основе методов оптимального управления.
Во второй части семинара Андрей Городецкий расскажет об аппроксимации функций динамики с помощью Neural Ordinary Differential Equations.
В рамках предлагаемого подхода N-ODE применяются для аппроксимации зависимости производных состояния объекта управления от текущих состояний и управляющих воздействий.
👉🏻 Дата: 17.02.22, четверг в 17:00
📹 Трансляция Youtube: https://vk.cc/bXpFy9
Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!
🏅— Сотрудник Центра Линар Абдразаков занял второе место в конкурсе IGLU на NeurIPS
Команда Neuro AI Team, в которую вошел сотрудник Центра когнитивного моделирования Линар Абдразаков, заняла второе место в конкурсе IGLU (Interactive Grounded Language Understanding in a Collaborative Environment) на ведущей международной конференции в области искусственного интеллекта NeurIPS.
Конкурс был посвящен тому, как построить интерактивного агента (ИИ-бота), который обучается решать задачу, сформулированную в виде текстовых инструкций на естественном языке в коллаборативной игровой среде Minecraft.
Линар поделился с нами своими впечатлениями: "Было довольно интересно участвовать в данном соревновании, много нового узнали и получили опыта. Всего у нас набралось более 250 экспериментов с обучением нейронных сетей".
https://www.iglu-contest.net/neurips-2021-winners
Команда Neuro AI Team, в которую вошел сотрудник Центра когнитивного моделирования Линар Абдразаков, заняла второе место в конкурсе IGLU (Interactive Grounded Language Understanding in a Collaborative Environment) на ведущей международной конференции в области искусственного интеллекта NeurIPS.
Конкурс был посвящен тому, как построить интерактивного агента (ИИ-бота), который обучается решать задачу, сформулированную в виде текстовых инструкций на естественном языке в коллаборативной игровой среде Minecraft.
Линар поделился с нами своими впечатлениями: "Было довольно интересно участвовать в данном соревновании, много нового узнали и получили опыта. Всего у нас набралось более 250 экспериментов с обучением нейронных сетей".
https://www.iglu-contest.net/neurips-2021-winners