Форма обратной связи
«Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности»
Лаборатория машинного интеллекта
Заведующий лабораторией
Воронцов Константин Вячеславович, д. ф.-м. н.
Профессор РАН, преподаватель МФТИ, МГУ, ВШЭ, Школы анализа данных Яндекс.
Окончил Московский физико-технический институт (МФТИ) по специальности «инженер-математик» (1994 г.) и аспирантуру Вычислительного центра (ВЦ) РАН (1997 г.).
Изобретатель в области алгоритмов ИИ, с помощью которых были созданы сложнейшие инструменты разведочного поиска, текстовой обработки. В разное время являлся сотрудником ВЦ РАН, ММВБ, компании «Форексис», руководил проектами по грантам РФФИ и ОМН РАН.
Является автором образовательных программ, преподает, читает лекции и проводит семинары, много выступает на профильных мероприятиях и в СМИ.
Научные интересы: алгебраический подход к проблеме распознавания, теория Вапника-Червоненкиса, оценки обобщающей способности, коллаборативная фильтрация, анализ клиентских сред.
Награждён медалью РАН с премией для молодых ученых за победу в конкурсе, посвященном 275-летию Российской академии наук, за совместную работу с Е. В. Нарыжным «Экспертные и алгебраические методы построения систем искусственного интеллекта» (1999 г.). Является членом Совета по науке и технике при Комитете Госдумы по науке и наукоёмким технологиям.
Изобретатель в области алгоритмов ИИ, с помощью которых были созданы сложнейшие инструменты разведочного поиска, текстовой обработки. В разное время являлся сотрудником ВЦ РАН, ММВБ, компании «Форексис», руководил проектами по грантам РФФИ и ОМН РАН.
Является автором образовательных программ, преподает, читает лекции и проводит семинары, много выступает на профильных мероприятиях и в СМИ.
Научные интересы: алгебраический подход к проблеме распознавания, теория Вапника-Червоненкиса, оценки обобщающей способности, коллаборативная фильтрация, анализ клиентских сред.
Награждён медалью РАН с премией для молодых ученых за победу в конкурсе, посвященном 275-летию Российской академии наук, за совместную работу с Е. В. Нарыжным «Экспертные и алгебраические методы построения систем искусственного интеллекта» (1999 г.). Является членом Совета по науке и технике при Комитете Госдумы по науке и наукоёмким технологиям.
Специализация лаборатории:
Лаборатория основана в сентябре 2017 года. В составе лаборатории работают высококвалифицированные ученые, инженеры, эксперты в сфере Data Science, Deep Learning и Artificial Intelligence. Команда состоит из более 20 человек и включает в себя как штатных профессиональных разработчиков, так и приглашенных экспертов. Лаборатория активно привлекает к участию в проектах стажеров и аспирантов МФТИ, проводит открытые лекции и другие образовательные мероприятия в области ИИ.
В январе 2018 года лаборатория вошла в состав Центра компетенций НТИ «Искусственный интеллект». Сегодня лаборатория машинного интеллекта МФТИ это:
В январе 2018 года лаборатория вошла в состав Центра компетенций НТИ «Искусственный интеллект». Сегодня лаборатория машинного интеллекта МФТИ это:
- 2 доктора физ.-мат. наук;
- 12 специалистов Data Science Researcher & Engineer;
- 4 внешних консультанта по исследованиям и разработкам.
Основные направления деятельности:
Исследовательские AI-проекты. Разработанный на основе опыта лаборатории подход к реализации средне- и долгосрочных R&D проектов позволяет быстро провести полный цикл исследования и предоставить заказчику не только результаты анализа области, но и программную реализацию предлагаемого решения.
Основные направления исследований:
Технологии:
Основные направления исследований:
- Обработка данных носимых устройств (IMU-датчики);
- Fundamental AI: снижение вычислительной сложности модели;
- TopicNet: анализ неразмеченных или слабоструктурированных данных.
Технологии:
- NLP: Topic Modeling, Knowledge Graph, Embeddings; выводы на основе текстовых коллекций;
- CV: Object Detection & Segmentation, Video Processing, Super Resolution;
- Time Series Processing: Wearable Devices, Predictive Maintenance.
Ключевые разработки и программные решения:
- 1) Разработка инструментов анализа мультимодальных текстовых и транзакционных данных («TopicNet»)
Целью исследования является создание инструментальной среды «TopicNet» для построения мультимодальных иерархических тематических моделей больших массивов текстовых и транзакционных данных. Получаемые с использованием «TopicNet» тематические модели могут быть применены для широкого класса прикладных задач, основанных на текстовой аналитике. В частности, для анализа новостных потоков в СМИ и соцмедиа, информационного поиска в патентных базах и других источниках научно-технической информации, построении выводов на основе больших текстовых коллекций.
Также в рамках лаборатории ведутся разработки:
- 2) Открытая библиотека для тематического моделирования: BigARTM
- 3) Библиотека обработки изображений печатных документов
- 4) Библиотека предобработки текстов
Создаваемые программные продукты могут применяться для решения широкого класса прикладных задач, основанных на текстовой аналитике. В частности, для анализа новостных потоков в СМИ и соцмедиа, информационного поиска в патентных базах и других источниках научно-технической информации, построении выводов на основе больших текстовых коллекций.
С 2019 г. Центр компетенций НТИ по направлению «Искусственный интеллект» на базе МФТИ является техническим партнером международного конкурса Up Great ПРО//ЧТЕНИЕ. Соревнование направлено на поиск решений в области машинной обработки текстов. Коллектив лаборатории машинного интеллекта и лично Константин Воронцов выступили основными разработчиками технического регламента конкурса и приняли непосредственное участие в создании его концепции.
Индустриальные партнёры:
