🪼 — Успейте заполнить заявку на поступление в магистратуру и аспирантуру.

Заполняйте форму до 18 мая, если перед началом обучения хотите пройти летнюю стажировку в Центре. Для остальных абитуриентов дедлайн 1 июня.

🌱Форма для магистратуры
🌱Форма для аспирантуры

С нами вы сможете обучаться на актуальной программе, выезжать на международные конференции (ICLR, AAAI, ICRA), работать над проектами с сотрудниками: Института ИИ МФТИ, ФИЦ ИУ РАН, AIRI, МАДИ, SBER Robotics Lab, и других компаний.

Актуальные темы исследований:

🌱Обучение с подкреплением для задач робототехники (манипуляция, навигация)
🌱Мультимодальные карты знаний в компьютерном зрении и робототехнике
🌱Компьютерное зрение для задач робототехники и беспилотного транспорта
🌱Большие языковые и мультимодальные модели для генерации действий в роботототехнике
🌱Мультимодальные среды и модели в обучении с подкреплением

Больше про поступление читайте в нашем посте и на сайте.

🎓 — Семинар 29. Задачи манипуляции с помощью Multi-Task RL и навигации с использованием графа сцены | Адитья Нарендра, Никита Осколков

Адитья расскажет об использовании алгоритма Multi-Task RL для задач манипулирования в фотореалистичной и векторизованной среде, а также о своём новом алгоритме Multi-Task RL — M3PO: Massively Multi-Task Model-Based Policy Optimization — и его сравнении с другими базовыми алгоритмами.

Никита расскажет про подходы к решению задачи навигации с помощью обучения с подкреплением и графами сцены.

4️⃣ Гитхаб: github.com/Xisonik/aloha_meppless_nav_with_bbq

👉🏻 Дата: 29.05.25, четверг в 17:00
📹 Трансляция Youtube или ВК

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

#семинары #RL #Robotics

🔥Роботы, ориентируйтесь!

Учёные МФТИ, ФИЦ ИУ РАН и AIRI разработали метод PRISM-TopoMap, который помогает роботам эффективно ориентироваться в меняющейся среде. В отличие от громоздких метрических карт, он использует топологический подход — фиксирует связи между ключевыми точками, экономит память и ускоряет навигацию. Благодаря улучшенному алгоритму распознавания MSSPlace-G робот «узнаёт» места, даже если изменились освещение или ракурс, а затем обновляет карту прямо во время движения.

Метод прошёл тесты в виртуальных 3D-средах и на реальном колесном роботе. В сравнении с другими системами (SLAM, RTAB-Map и др.) PRISM-TopoMap показал лучшую связность графа, максимальное покрытие пространства и устойчивость к ошибкам датчиков. Такой подход особенно важен для автономных тележек на складах, дронов-курьеров и роботов в условиях, где GPS недоступен.

В будущем разработчики планируют научить систему различать типы помещений (например, коридоры, кухни, склады) и прокладывать умные маршруты. Это сделает работу роботов ещё более точной и осмысленной.

🪼 — Завтра завершается прием на первую волну в магистратуру и аспирантуру — успейте отправить заявку!

С нами вы сможете обучаться на актуальной программе, выезжать на международные конференции (ICLR, AAAI, ICRA), работать над коммерческими и научными проектами, получать высокую стипендию.

🌱Форма для магистратуры
🌱Форма для аспирантуры

В ответ на заявку мы напишем вам на указанную почту с приглашением на собеседование, где вы расскажете о себе и сможете обсудить ваши ожидания с менторами Центра.

Больше про поступление читайте в нашем посте и на сайте.

🪼 — Начинаем вторую волну поступления в магистратуру ЦКМ «Методы и технологии ИИ»!

В ЦКМ мы учим создавать и работать с системами ИИ, которые интегрируют в себе последние достижения в области нейросетей, языковых моделей и робототехники.

С нами вы сможете обучаться на актуальной программе, выезжать на международные конференции, работать над коммерческими и научными проектами, получать высокую стипендию.

Для поступления необходимо:
🪼Заполнить заявку в форме до 23 июня и пройти собеседование в Центре;
🪼Подать документы на сайте приёмной комиссии и успешно пройти вступительные испытания на ФПМИ МФТИ.

В ответ на заявку мы напишем вам на указанную почту с приглашением на собеседование, где вы расскажете о себе и сможете обсудить ваши ожидания с менторами Центра.

Больше про поступление читайте в нашем посте и на сайте.

🎓 — Семинар 31. Разработка и исследование нейросетевых методов мультимодального трехмерного обнаружения объектов | Ольга Матыкина

На семинаре студентка магистратуры нашего Центра расскажет о подходах к трёхмерному восприятию сцены в задачах автономного вождения с использованием нескольких сенсоров.

Основное внимание будет уделено двум методам 3D-детекции объектов: гибридному подходу на основе сегментации и оценки глубины, а также трансформерной модели RCDINO, которая сочетает визуальные признаки с высокоуровневыми представлениями из предварительно обученной модели DINOv2.

Ольга представит результаты на датасете nuScenes, где модель RCDINO показывает конкурентные метрики (56.4 NDS и 48.1 mAP) для камерно-радарных систем, а также расскажет о разработке собственного частично размеченного датасета с синхронизированными данными радара и стерео-камеры, предназначенного для проверки устойчивости моделей в реальных условиях.

4️⃣ Гитхаб RCDINO: https://github.com/OlgaMatykina/RCDINO

👉🏻 Дата: 19.06.25, четверг в 17:00
📹 Трансляция Youtube или ВК

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

#семинары #CV