В технопарке «Саров» сотрудники ФКН Вышки рассказали о применении ИИ для анализа данных в физике
Научно-учебная лаборатория методов анализа больших данных факультета компьютерных наук ВШЭ совместно с Всероссийским научно-исследовательским институтом экспериментальной физики (РФЯЦ-ВНИИЭФ, Саров) и Национальным центром физики и математики провели II Всероссийскую школу-семинар по физике высоких энергий и ускорительной технике.
Школа проходила совместно с XXIV Харитоновскими тематическими научными чтениями по проблемам ускорительной техники и физики высоких энергий.
В школе приняли участие около 100 студентов и аспирантов российских университетов и академических институтов. Исследователи из России и Китая рассказали о способах получения и обработки данных. Группа ученых из Вышки под руководством ведущего научного сотрудника Научно-учебной лаборатории методов анализа больших данных ФКН ВШЭ Фёдора Ратникова провела мини-курс по методам машинного обучения и их применению в физике частиц.
Фёдор Ратников
Применение методов машинного обучения является основным способом анализа данных на физических установках. В установках класса «мегасайенс» такие методы не имеют альтернативы ввиду их скорости и эффективности.
Практические занятия подготовили и провели сотрудники НУЛ Владимир Бочарников, Екатерина Трофимова и Тигран Рамазян. «Особенно порадовали скорость обучения участников: за короткое время они смогли не только понять основы, но и освоить практические аспекты машинного обучения, которые понадобились им для выполнения задания итогового соревнования», — похвалила студентов школы Екатерина Трофимова.
Заведующий лабораторией Денис Деркач рассказал студентам школы о различных методах машинного обучения, подходящих для моделирования откликов физических детекторов. Он отметил, что ресурсы для вычислений предоставила платформа Yandex Cloud.
Денис Деркач
«В ходе выполнения работ, — сообщил ученый, — с помощью сервиса для работы с ML-моделями Yandex DataSphere мы смогли организовать одновременное обучение большого количества участников. Коллеги из “Яндекса” помогли студентам и преподавателям быстро освоиться в новой для них системе. Наша команда планирует продолжить сотрудничество и провести школу в следующем году».
Анна Лемякина
«Для нас важен постоянный диалог с аудиторией студентов, ученых и исследователей. Мы хотим давать возможность уже в университете использовать сервисы облачной платформы для решения реальных практических задач, а также получать обратную связь для ее совершенствования», — сказала Анна Лемякина, директор по национальным и стратегическим проектам Yandex Cloud.
Участники летней школы также поделились своими отзывами.
Евгения Рулева, инженер РФЯЦ-ВНИИЭФ
«Лекции Фёдора Дмитриевича Ратникова, а также практические занятия с Екатериной Трофимовой оказались приятным сюрпризом летней школы. Очень интересный интенсивный курс с возможностью задать вопросы, получить обратную связь и «потрогать все руками». Спасибо всей команде за мощный старт! Теперь буду продолжать изучение машинного обучения».
Денис Григорович, аспирант НИЯУ МИФИ
«Несмотря на то что за четыре дня невозможно полноценным образом освоить курс машинного обучения, многие вещи стали мне понятны благодаря доходчивым лекциям и семинарам. А главное, прекрасным коллегам из Вышки за столь непродолжительное время удалось разжечь в нас интерес и мотивировать на самостоятельное освоение машинного обучения».
Вам также может быть интересно:
«Можно что-то сделать? Или меня отчислят?»: ИИ-помощники в образовании
Искусственный интеллект может значительно облегчить жизнь студентов и преподавателей университетов. Например, он способен автоматизировать некоторые учебные процессы, а также составить прогноз возможностей трудоустройства выпускников.
В НИУ ВШЭ разработан инструмент для контроля ИИ-технологий в медицине
Группа исследователей из Центра искусственного интеллекта НИУ ВШЭ разработала индекс для определения уровня этичности систем искусственного интеллекта (ИИ) в медицине. Инструмент предназначен для минимизации потенциальных рисков, обеспечения безопасной разработки и внедрения ИИ-технологий в медицинскую практику.
Драйвер прогресса и статья доходов: роль университетов в трансфере технологий
В современном мире необходим эффективный трансфер социально-экономических и гуманитарных знаний в реальный сектор экономики и госуправление. Решающую роль в этом играют университеты. У них есть возможность объединять различные коллективы и в партнерстве с государством и бизнесом разрабатывать и совершенствовать передовые технологии.
ИНФОТЕХ-2024: «понять перспективы и ограничения использования ИИ в образовании»
В конце октября в рамках XVII Тюменского цифрового форума информационных технологий «ИНФОТЕХ-2024» прошел круглый стол «Эксперименты с ИИ в образовании». Эксперты Высшей школы экономики, Московского городского педагогического университета, Уральского федерального университета и Тюменского государственного университета обсудили практический опыт разработки и внедрения технологий ИИ в образовательный процесс, обозначили основные вызовы, связанные с быстрым развитием образовательных решений на базе ИИ.
Fall into ML 2024: взгляд в будущее машинного обучения
25–26 октября в Москве состоялась конференция Fall into ML, организованная Институтом искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ совместно с Центром ИИ при поддержке титульного партнера — Сбера. На протяжении двух дней ведущие специалисты в области искусственного интеллекта обсуждали перспективы развития фундаментальных технологий ИИ.
ВШЭ и «Яндекс» представили доклад об интеграции искусственного интеллекта в высшее образование
Высшая школа экономики и «Яндекс Образование» подготовили совместный доклад «Искусственный интеллект в образовании». В нем проанализированы ведущие мировые практики, раскрывающие потенциал технологий искусственного интеллекта (ИИ) в образовательной сфере. Доклад представляет собой карту с кейсами университетов разных стран, уже сегодня применяющих ИИ. Цель проекта — помочь российским вузам внедрять ИИ, опираясь на опыт других университетов.
Практика лицензирования разработок НИУ ВШЭ отмечена премией в области корпоративных инноваций GIA
На церемонии вручения премии GIA совместный проект Центра искусственного интеллекта НИУ ВШЭ и АО «Новое сервисное бюро» получил награду в номинации «Трансфер технологий». Это стало плодом интенсивной работы университетского Центра трансфера технологий и научных сотрудников вместе с индустриальным партнером.
Онлайн-юрист, чат-ассистент и аватар профессора: как ученые Вышки применяют ИИ-технологии
Молодые ученые Вышки представили собственные проекты на Объединенном научном семинаре стратегического проекта «ИИ-технологии для человека» (реализуется в рамках программы «Приоритет-2030»). Решения, предложенные исследователями на базе ИИ-алгоритмов, будут полезны для развития гостиничного бизнеса, выявления манипуляций с эмпирическими данными в научных статьях, автоматизации создания юридических документов, а также во многих других сферах деятельности.
Эксперты НИУ ВШЭ исследовали, как ведется подготовка специалистов в области ИИ
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ представил доклад, подготовленный на основе результатов специализированного обследования образовательных организаций высшего образования. Целью впервые проведенной работы стало выявление масштабов и условий обучения технологиям искусственного интеллекта в рамках образовательных программ высшего образования и дополнительных профессиональных программ в вузовском секторе.
«Нам удалось провести настоящий хакатон, когда нет заранее понятного пайплайна, как получить решение»
С 13 по 20 октября в НИУ ВШЭ прошел хакатон “HSE AI Assistant Hack: Python”, организованный факультетом компьютерных наук и Центром искусственного интеллекта ВШЭ. За призовые места боролись 89 студенческих команд из ведущих вузов страны.