🎓 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
🎓 — Семинар 19. Методы топологического картирования и локализации | Кирилл Муравьев
Долгосрочная навигация в средах большой площади - сложная задача, для которой малоприменимы традиционные алгоритмы SLAM - им потребуется слишком много памяти и вычислительных ресурсов. Один из способов решения этой проблемы - топологический SLAM, в котором карта представляется в виде графа.
В докладе будет рассмотрено несколько современных методов топологического SLAM, в частности, Topomap, в коотором карта представляется в виде набора выпуклых кластеров, и Glocal, в котором глобальная карта сшивается из небольших локальных кусков, и затем по ней строится навигационный граф. Особое внимание будет уделено методам, имеющим открытую реализацию
👉🏻 Дата: 24.02.22, четверг в 17:00
📹 Трансляция Youtube: https://vk.cc/bXpFy9
Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!
Долгосрочная навигация в средах большой площади - сложная задача, для которой малоприменимы традиционные алгоритмы SLAM - им потребуется слишком много памяти и вычислительных ресурсов. Один из способов решения этой проблемы - топологический SLAM, в котором карта представляется в виде графа.
В докладе будет рассмотрено несколько современных методов топологического SLAM, в частности, Topomap, в коотором карта представляется в виде набора выпуклых кластеров, и Glocal, в котором глобальная карта сшивается из небольших локальных кусков, и затем по ней строится навигационный граф. Особое внимание будет уделено методам, имеющим открытую реализацию
👉🏻 Дата: 24.02.22, четверг в 17:00
📹 Трансляция Youtube: https://vk.cc/bXpFy9
Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!
⚡️ — Начали семинар, присоединяйтесь!
https://youtu.be/Smf3xMNYE_Y
https://youtu.be/Smf3xMNYE_Y
YouTube
Семинар 19. Методы топологического картирования и локализации
🎓 — Семинар 20. Обзор задач навигации и соревнований в рамках конференции CVPR 2022 | Алексей Староверов
В данном семинаре будут рассмотрены соревнования, которые будут участвовать в конференции CVPR 2022, в особенности Habitat 2022 и Teach. Так же мы поговорим о новых подходах для решения задач навигации и о нашем новом методе для ObjectNav Habitat.
👉🏻 Дата: 03.03.22, четверг в 17:00
📹 Трансляция Youtube: https://vk.cc/bXpFy9
Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!
В данном семинаре будут рассмотрены соревнования, которые будут участвовать в конференции CVPR 2022, в особенности Habitat 2022 и Teach. Так же мы поговорим о новых подходах для решения задач навигации и о нашем новом методе для ObjectNav Habitat.
👉🏻 Дата: 03.03.22, 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/eFeJJuwL1NU
https://youtu.be/eFeJJuwL1NU
YouTube
Семинар 20. Обзор задач навигации и соревнований в рамках конференции CVPR 2022
🔥 — Объявляем набор на весеннюю стажировку!
Оплачиваемая стажировка предполагает работу над прикладными или фундаментальными проектами в составе опытной команды.
Стажировка будет вестись по нескольким направлениям, в областях:
— Интеллектуального управления робототехническими платформами
— Глубокого обучения с подкреплением
— Нейросетевых методов компьютерного зрения
— Беспилотного транспорта.
В процессе вашей работы вы сможете погрузиться в:
— Cовременные проблемы внедрения передовых методов искусственного интеллекта
— Разработку новых алгоритмов
— Написание публикаций и участие в конференциях со своими результатами.
Стажировку можно совмещать с написанием вашего бакалаврского или магистерского диплома. После успешного окончания стажировки возможно трудоустройство в лаборатории Центра, поступление в магистратуру и аспирантуру, продолжение работы в компаниях партнерах.
Прием заявок до 31 марта включительно!
Для заявки достаточно заполнить анкету 👉🏻https://forms.gle/q8fGe9vgarGtc7A86
Вопросы можно задать @rvainberg
Подробнее: https://cogmodel.mipt.ru/internship
#стажировка
Оплачиваемая стажировка предполагает работу над прикладными или фундаментальными проектами в составе опытной команды.
Стажировка будет вестись по нескольким направлениям, в областях:
— Интеллектуального управления робототехническими платформами
— Глубокого обучения с подкреплением
— Нейросетевых методов компьютерного зрения
— Беспилотного транспорта.
В процессе вашей работы вы сможете погрузиться в:
— Cовременные проблемы внедрения передовых методов искусственного интеллекта
— Разработку новых алгоритмов
— Написание публикаций и участие в конференциях со своими результатами.
Стажировку можно совмещать с написанием вашего бакалаврского или магистерского диплома. После успешного окончания стажировки возможно трудоустройство в лаборатории Центра, поступление в магистратуру и аспирантуру, продолжение работы в компаниях партнерах.
Прием заявок до 31 марта включительно!
Для заявки достаточно заполнить анкету 👉🏻https://forms.gle/q8fGe9vgarGtc7A86
Вопросы можно задать @rvainberg
Подробнее: https://cogmodel.mipt.ru/internship
#стажировка
Center for Cognitive Modeling pinned «🔥 — Объявляем набор на весеннюю стажировку! Оплачиваемая стажировка предполагает работу над прикладными или фундаментальными проектами в составе опытной команды. Стажировка будет вестись по нескольким направлениям, в областях: — Интеллектуального управления…»
🎓 — Семинар 21. Современные методы семантической сегментации трехмерных облаков точек, получаемых от лидаров и видеокамер | Ди Ун Пак, Александр Хорин
Возможность проводить анализ сцены является необходимым условием для создания автономного транспорта. Методы семантической сегментации позволяют в режиме реального времени предсказать интерпретируемые свойства каждой точки, запечатленной лидаром. Такая разметка позволяет навигационным системам точнее управлять транспортом в условиях переменной среды.
В данном докладе будет представлен обзор основных подходов и методов семантической сегментации, представленных на последних конференциях по машинному обучению (ICRA, IROS, WACV, ICCVW, AAAI), а также проведен анализ текущих тенденций в сфере семантической сегментации. Отдельное внимание будет уделено моделям, работающим только с лидаром, а также оперирующим данными с камер.
👉🏻 Дата: 10.03.22, четверг в 17:00
📹 Трансляция Youtube: https://vk.cc/bXpFy9
Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире!
Возможность проводить анализ сцены является необходимым условием для создания автономного транспорта. Методы семантической сегментации позволяют в режиме реального времени предсказать интерпретируемые свойства каждой точки, запечатленной лидаром. Такая разметка позволяет навигационным системам точнее управлять транспортом в условиях переменной среды.
В данном докладе будет представлен обзор основных подходов и методов семантической сегментации, представленных на последних конференциях по машинному обучению (ICRA, IROS, WACV, ICCVW, AAAI), а также проведен анализ текущих тенденций в сфере семантической сегментации. Отдельное внимание будет уделено моделям, работающим только с лидаром, а также оперирующим данными с камер.
👉🏻 Дата: 10.03.22, четверг в 17:00
📹 Трансляция Youtube: https://vk.cc/bXpFy9
Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире!