Преподаватель курса MSU.AI представила свой доклад на конференции IMS-2025

#фонд_Интеллект
#фонд_Вольноедело

В Санкт-Петербурге прошла международная научная конференция «Интернет и современное общество», которая проводится ежегодно с 1998 года. Участниками конференции стали более 400 преподавателей и научных сотрудников университетов и академических организаций, представителей государственных учреждений и коммерческих компаний, общественных деятелей и деятелей цифрового искусства. Участники представили Англию, Индию, Италию, Китай, Объединенные Арабские Эмираты, Россию, Саудовскую Аравию, Соединенные Штаты Америки, Узбекистан, Францию и другие страны.
На сессиях конференции IMS-2025 прозвучало более 150 докладов: 141 в Санкт-Петербурге и 15 в Дубае.

На конференции IMS-2025 выступила с докладом аспирантка филологического факультета МГУ, преподаватель курса «Нейронные сети и их применение в научных исследованиях» Ксения Студеникина.

«В своем докладе я рассказала о результатах тестирования моделей на созданном бенчмарке КВаС. В дальнейшем я планирую протестировать больше моделей и сравнить, насколько модели и люди устойчивы в оценках приемлемости при изменении лексического материала», — уточнила молодая ученая.

По итогам конференции будет сформировано четыре сборника научных трудов. Избранные тексты будут рекомендованы к публикации в специализированных номерах шести российских и зарубежных журналов.

Фонд "Интеллект" благодарит основателя фонда "Вольное дело" Олега Дерипаска за содействие в развитии науки и предоставленные возможности молодым ученым МГУ для реализации исследований.

Продолжается набор на магистерскую программу для биологов и программистов

На факультете биоинженерии и биоинформатики МГУ имени М.В. Ломоносова идет прием документов для поступления на образовательную программу магистратуры «Применение машинного обучения в биологии».
Самый удобный способ подать документы и сэкономить время - онлайн. Вот два проверенных способа:
• Через сайт веб-анкеты МГУ: https://vk.cc/avPUuq
• Через сервис «Поступление в вуз онлайн» на Госуслугах: https://vk.cc/cd4F6k
Срок приема документов на программу магистратуры — до 10 августа. Вступительное испытание будет 12 августа онлайн.
Эта программа предназначена для биологов и программистов, которые хотят использовать методы машинного обучения и искусственного интеллекта в исследованиях в области биологии и медицины. В рамках обучения студенты изучают различные методы — от регрессий до глубоких нейронных сетей — и применяют их к реальным задачам в биологии, медицине и биоинформатике.
Обучение включает более 30 курсов, созданных практикующими специалистами. Студенты осваивают базовые дисциплины, такие как молекулярная и общая биология, биохимия, генетика и микробиология, а также приобретают навыки в области структурной биоинформатики и анализа трёхмерных структур биомолекул. Это дает выпускникам возможность разбираться в современных научных задачах и использовать методы машинного обучения для их решения.
Поступить на программу можно по двум направлениям: «Биология» и «Информационные технологии». Вступительное испытание представляет собой письменный экзамен, на котором абитуриент выбирает один из блоков в зависимости от своей подготовки. На основе результатов экзамена формируются индивидуальные образовательные траектории, направленные на доведение знаний студента до необходимого уровня.
Фонд «Интеллект» не только финансирует разработку новой образовательной программы, но и полностью оплачивает обучение студентов, прошедших конкурсный отбор на программу в 2025 году.

Инициатором образовательной программы выступил Фонд "Вольное Дело" Олега Дерипаска.


#фонд_Интеллект

Есть ли душа у животных и растений? Почему ученые больше не считают человека единственным носителем сознания

#фонд_Интеллект
#фонд_Вольноедело

Что такое сознание? Обладают ли им животные? А растения? Может ли оно быть растворено во Вселенной? Действительно ли человек - единственный носитель сознания на планете? Об этом в программе «Время науки» на Радио «Комсомольская правда» говорил директор Института перспективных исследований мозга МГУ имени Ломоносова, академик РАН, нейрофизиолог Константин Анохин. Информация взята с сайта КП.

ТЕМНАЯ МАТЕРИЯ НАШЕГО «Я»

- Мы говорим: люди - сознательные существа. А что это такое сознание - ученые определились?

Константин Анохин:
— Это одна из самых неизведанных областей человеческого познания. Мы много поняли в биологическом мире, даже в происхождении жизни. Очень многое знаем об устройстве нервных систем. За последние полвека наука сделала огромный скачок, но устройство нашего внутреннего мира до сих пор одна из самых темных материй. И задача науки – попробовать сейчас войти в эту область кромешной тьмы, где раньше вопросы - «Кто я такой?», «Откуда я взялся?», «Что меня ждет?» - имели ответ в области религии. Какие ответы дает религия? Я — это душа. Откуда я взялся? Меня сотворил Бог. Что меня ждет? Бессмертие.
Могут ли естественные науки пролить свет на эту тьму? В этой области есть определенный прогресс. Одна из принципиальных вещей — это некий консенсус относительно того, что считать сознанием. Мы выросли в традиции, что сознание — это высокоуровневое свойство социального человека, наделенного языком и живущего внутри культуры. Вначале философское, а потом научное понимание сознания за последние полвека сильно изменилось, и это то, что является сегодня предметом дальнейших исследований.
Надо понимать, когда наука входит в темную область, она пользуется рабочими определениями. Окончательное научное определение - итог того, как наука разобралась в предмете. Есть два рабочих определения сознания, которыми сегодня пользуются ученые. Сознание — это все, что происходит с нами, что мы чувствуем, переживаем, думаем, от момента, когда просыпаемся, и до момента, когда засыпаем, переходим в сон без сновидений, впадаем в кому или умираем. То есть вся наша внутренняя жизнь. Второе определение дает больше научного ориентира: сознание — это любые ощущения о том, каково это - быть этим существом. Внутренние ощущения своего тела, своих мыслей, внешнего мира. Наука пытается разобраться в этой темной материи.

🔗Полное интервью можно прочитать по ссылке: https://vk.cc/cObjFd

фото: Иван МАКЕЕВ

Фонд "Интеллект" выражает благодарность фонду "Вольное дело" и его основателю Олегу Дерипаска за содействие в развитии науки и предоставленные возможности делать её открытой и доступной для всех желающих!

Ученые МГУ предложили алгоритм глубокого обучения для вычисления функциональных интегралов

#фонд_Интеллект
#фонд_Вольноедело

Всеволод Чистяков, аспирант кафедры теоретической физики Физического факультета МГУ стал победителем Конкурса публикаций 6-го потока обучения курса «Нейронные сети и их применение в научных исследованиях». Его научная статья «Application of Neural Networks for Path Integrals Computation in Relativistic Quantum Mechanics» опубликована в научном журналеMoscow University Physics Bulletin.

В квантовой механике и теории поля существуют различные подходы к вычислению средних значений физических величин. Один из подходов требует решение дифференциального уравнения в частных производных — уравнения Шредингера. Это уравнение может быть точно решено лишь в узком классе моделей, в остальных случаях приходится решать его численно. Сложность вычислений при заданной точности экспоненциально быстро растет с увеличением числа частиц (степеней свободы) модели.
Другим подходом к вычислению средних значений физических величин в квантовой механике и теории поля является построенный Р. Фейнманом формализм функционального интеграла, в котором среднее значение физической наблюдаемой представляется в виде интеграла по бесконечномерному функциональному пространству (по пространству траекторий). При численных расчетах такие интегралы аппроксимируют интегралами большой, но конечной кратности и вычисляют их с помощью метода Монте-Карло марковских цепей.
Как известно, сложность Монте-Карло алгоритмов не растет экспоненциально с увеличением числа степеней свободы модели. Поэтому в задачах квантовой механики, содержащих большое число степеней свободы, подход функционального интеграла является единственно возможным. Он также активно применяется в квантовой теории поля и статистической физике, например, при изучении кварк-глюонной плазмы, сверхпроводимости, сверхтекучести, магнетизма. Таким образом, ускорение Монте-Карло вычислений функциональных интегралов является важной задачей для многих разделов физики.
В работе был применен нейросетевой генеративный алгоритм нормализующих потоков (normalizing flow) для генерации траекторий с заданным распределением, что позволило ускорить вычисления в несколько раз. Авторытестировали алгоритм в квантовомеханических моделях релятивистской частицы с различной потенциальной энергией. Была выявлена зависимость качества генерации траекторий с помощью нормализующих потоков от числа узлов траекторий (размерности данных), а также замечены некоторые топологические эффекты.
В дальнейших исследованиях ученые МГУ планируютповысить качество генерации траекторий и за счет этого добиться еще большего ускорения Монте-Карло вычислений функциональных интегралов.

«В нашей работе мы применили нейросетевой генеративный алгоритм нормализующих потоков (normalizing flow) для генерации траекторий с заданным распределением, что позволило ускорить вычисления в несколько раз. В дальнейших исследованиях мы планируем применить данный метод к задачам квантовой теории поля и физики конденсированного состояния», — отметил Всеволод Чистяков, аспирант кафедры теоретической физики Физического факультета МГУ.

✅ Исследование выполнено при поддержке фонда «Интеллект», а также благодаря инициативе и поддержке Фонда «Вольное Дело» Олега Дерипаска.

Екатерина Диффинэ стала победителем секции молодых ученых на конференции GLP-PLANET VI

#фонд_Интеллект
#фонд_Вольноедело

Победитель конкурса молодых ученых 2022 года Екатерина Диффинэ успешно представила доклад на международной конференции GLP, где стала лауреатом секции «Молодые ученые». Ее доклад под названием «Зрительная категоризация в биологических и искусственных системах» вызвал живой интерес аудитории и был высоко оценен экспертным жюри.
В своем выступлении Екатерина представила результаты сравнительных исследований, посвященных механизмам зрительной категоризации у животных и возможностям ее моделирования с помощью искусственных сетей. Особое внимание было уделено экспериментальной модели быстрого категоризационного обучения. В рамках доклада были также представлены перспективы применения этой модели в развитии систем ИИ.
По словам организаторов, работа Екатерины Диффинэ стала ярким примером междисциплинарного подхода, объединяющего нейробиологию и искусственный интеллект. Победа в секции молодых ученых открывает перед исследовательницей новые перспективы и подчеркивает важность фундаментальных исследований.
GLP-PLANET является ежегодной конференцией, которая собирает ведущих специалистов в области доклинических исследований, представителей фармацевтических компаний и регулятора, представителей профессиональных объединений и сообществ, экспертов в области систем менеджмента качества и надлежащей лабораторной практики (GLP).

Поездку молодой ученой поддержали фонд «Интеллект», фонд «Вольное дело» Олега Дерипаска.