Привет, Хабр! Меня зовут Александр Коваленко, я младший научный сотрудник группы «ИИ в промышленности» в AIRI. В область наших интересов входит применение систем искусственного интеллекта в процессах различных предприятий. И, как и многие аспекты промышленной деятельности, промышленный ИИ может быть атакован злоумышленниками.  

Эта статья будет посвящена влиянию состязательных атак на системы диагностики неисправностей. Искусственный интеллект в нашем случае представлен классификаторами на основе нейронных сетей, а в качестве данных выступают сигналы с датчиков, образующих многомерные временные ряды. Я постараюсь объяснить, зачем вообще все это нужно, приведу обзор известных на сегодня методов состязательных атак и способов защиты от них, а также кратко расскажу про наши успехи, представленные в недавно опубликованной с коллегами из ИСП РАН статье Adversarial Attacks and Defenses in Fault Detection and Diagnosis: A Comprehensive Benchmark on the Tennessee Eastman Process.  

Приятного чтения!

Привет, Хабр! Меня зовут Миша Паутов, я аспирант Сколтеха и научный сотрудник группы Доверенные и безопасные интеллектуальные системы Института AIRI. Совсем недавно вместе коллегами мы предложили новый метод  создания цифровых водяных знаков для нейронных сетей. Такие объекты, по-другому называемые ватермарками, можно использовать для определения того, что вашу нейросеть кто-то скопировал и выдаёт за свою. Здесь я расскажу, в чем состоит идея предложенного метода, а более детально о нем можно почитать в препринте статьи, принятой на международную конференцию IJCAI. 

Привет Хабр! Меня зовут Александр Панов, и я руковожу научной группой «Нейросимвольная интгерация» в AIRI, работаю в ФИЦ ИУ РАН и преподаю ИИ и RL в МФТИ. К числу научных интересов нашей группы относится обучение с подкреплением (мультиагентное, с моделями мира, память, трансформерами), планирование поведения и фундаментальные модели для роботизированных платформ.

Совсем недавно мы с коллегами вернулись из Йокогамы, где проходила ведущая конференция по робототехнике — IEEE International Conference on Robotics and Automation или просто ICRA2024. В этом посте я подробно расскажу о том, что интересного, на мой взгляд, было представлено в этом году (лишь небольшая доля всего того, что там было, так как конференция большая), поделюсь впечатлениями и фотографиями (сделанными на телефон — не судите строго!), а также кратко изложу, с чем там выступала наша команда.

Хабр, привет! Это снова Антон Разжигаев, аспирант Сколтеха и научный сотрудник лаборатории Fusion Brain в Институте AIRI, где мы продолжаем углубляться в изучение языковых моделей. В прошлый раз мы выяснили, что эмбеддинги трансформеров-декодеров сильно анизотропны. На этот раз я бы хотел рассказать об их удивительной линейности, ведь нашу статью про обнаруженный эффект («Your Transformer is Secretly Linear») несколько дней назад приняли на международную конференцию ACL!

Один парень изучал физику и пытался опровергнуть выводы Теории Относительности. Он даже пытался опубликовать свои изыскания в престижном журнале Physical Review Letters. Его заслуженно отбрили рецензенты и развернул редактор журнала - статья была ошибочной. И хорошо, потому что было бы, мягко говоря, неловко. Этим парнем был Альберт Эйнштейн, а ошибался он в своих выводах о гравитационных волнах.

Через 10 лет будет запущен новый детектор гравитационных волн — в космосе! Самое время о нем поговорить подробнее.

Стопка пластин – это не только оконный стеклопакет – это еще и слои глины и известняка в недрах земли, это «атмосфера» далекой звезды и атмосфера Земли, это живая ткань под микроскопом, тонкие плёнки. И «свет» – это не только видимый диапазон – это и радиоизлучение, и ультрафиолет. То есть, такие спектры интересны геологам, астрономам, биологам.

Математические методы вычисления этого спектра преподаются в ВУЗах. Предмет называется «Матричная оптика».

А я вставил эту математику в веб-страничку – она строит график спектра для стопки, составленной Вами из произвольного количества слоев вакуума, стекла, металла, холестерического жидкого кристалла, скрещенных поляризаторов, метаматериалов и всего такого прочего.

И назвал веб-страничку «Калькулятор Прашкевич» (это название – подарок на Первое апреля дорогому мне человеку).

Ссылка на Прашкевича

Есть один нюанс со смартфонами. В ссылке смартфоны автоматически приписывают букву "s" к слову "http". Получается "https". С этой припиской ссылка не работает – надо в адресной строке руками удалить эту букву.

Веб-страничку можно использовать как игрушку для детей в образовательных целях (возрастных ограничений нет).

Буду благодарен за отзывы и критические замечания.

Специальная теория относительности - удивительная теория, которая опровергла многие представления о мире, в которых человечество не сомневалось всю историю своего существования.

Многие слышали про волшебства вроде замедления времени, сокращения длины, относительности одновременности, парадокса близнецов и т.д., но мало кто понимает почему так происходит. 

В этой статье я хочу наглядно показать, что все это проще, чем кажется на первый взгляд.

Для иллюстраций я написал интерактивный визуализатор СТО, работающий в браузере. Ссылка на него и исходники проекта в конце статьи.

Всем привет! Меня зовут Артём Важенцев, я аспирант в Сколтехе и младший научный сотрудник AIRI. Наша группа занимается исследованием и разработкой новых методов оценивания неопределенности для языковых моделей. Этим летом мы опубликовали две статьи на ACL 2023. 

Про одну из них я уже рассказывал в одном из предыдущих текстов — там мы описали новый гибридный метод оценивания неопределенности для задачи выборочной классификации текстов. Другая же статья про то, как мы адаптировали современные методы оценивания неопределенности на основе скрытого представления модели для задачи генерации текста, а так же показали их высокое качество и скорость работы для задачи обнаружения примеров вне обучающего распределения. Ниже я хотел бы подробнее рассказать об используемых методах и результатах, которые мы получили.

Кто-то ещё сомневается, что в мире машинного обучения происходит революция? Уверен, мы являемся свидетелями преобразования привычного взаимодействия с данными, поиска информации, да и вообще работы как таковой. Ведь умные ассистенты (ChatGPT, GigaChat, Bard) готовы взять на себя даже самые сложные задачи.

Но не всегда возможно сформулировать проблему в виде текстового запроса, иногда требуется информация из других “модальностей” — картинка, звук, 3D и тд. Ниже я разберу какие именно есть способы соединения больших языковых моделей (LLM) с дополнительными форматами данных, а также опишу как устроена наша новая модель OmniFusion.

В этой статье я расскажу о нашей последней работе — Multilingual Triple Match — системе для поиска ответов на фактологические вопросы, которая по своей точности обходит даже ChatGPT.

Привет! Меня зовут Константин Яковлев, я научный работник и вот уже более 15 лет я занимаюсь методами планирования траектории. Часто эта задача сводится к поиску пути на графе, для чего обычно используется алгоритм эвристического поиска A*. Этот алгоритм был предложен в 60-х годах XX века и с тех пор используется повсеместно. Скорее всего, юнит вашей любимой RTS бежит по карте с помощью той или иной вариации A*. Точно так же, под капотом беспилотного авто вы, наверняка, найдёте A*, хотя там, конечно, не только он.

A* — это хороший алгоритм, но его вычислительная эффективность сильно зависит от эвристической функции, которую должен задать разработчик. Основная проблема стандартных эвристик заключается в том, что они не учитывают расположение препятствий на карте и ведут поиск буквально напролом, тратя на это ресурсы (итерации поиска). Почему бы нам не воспользоваться современными нейросетями для решения этой проблемы, а именно попросить нейросеть посмотреть на карту и подсказать поиску как лучше обходить препятствия, чтобы быстрее (за меньшее число итераций) найти нужный путь?

Этот текст посвящен как самому алгоритму A*, так и попыткам повысить его эффективность с помощью методов искусственного интеллекта. Заодно я расскажу о том, какие новшества в этом направлении придумали мы с коллегами: научная статья на эту тему опубликована в сборнике конференции AAAI 2023.

Всем привет! Этим летом мы с командой участвовали в летней школе AIRI, где нам было предложено реализовать учебный проект. Мы выбрали себе задачу на стыке языковых моделей и робототехники. В частности, мы реализовали полноценный фреймворк, в котором можно строить собственные пайплайны для построения системы генерации плана с помощью языковых моделей, причем с интерфейсом ввода на основе распознавания русской речи. Кроме того, мы придумали собственную систему валидирования и подсчета метрик качества выполнения задач.

Работа оказалась настолько сложной и интересной, что нам захотелось рассказать о ней большему числу людей, а не только тем, кто был на школе. Ну а чтобы контекст работы был немного понятнее, мы добавили в наше повествование небольшой обзор методов планирования (в том числе с помощью языковых моделей), а также распознавания речи. Надеемся, наш рассказ будет интересным и полезным. Погнали!

Всем привет! Меня зовут Артём Важенцев, я аспирант в Сколтехе и младший научный сотрудник AIRI. Я работаю в группе под руководством Александра Панченко и Артёма Шелманова. Мы занимаемся исследованием и разработкой новых методов оценивания неопределенности для языковых моделей. Этим летом мы представили две статьи на конференции ACL 2023. В одной из них мы описали новый гибридный метод оценивания неопределенности для задачи выборочной классификации текстов для данных с неоднозначными примерами — его внедрение поможет нейросетям лучше находить токсичность в комментариях или угадывать тональность сообщений. В этом тексте я бы хотел рассказать подробнее о нашем методе и процессе его разработки.

Меня зовут Зоя Воловикова, и я рада приветствовать вас! Я работаю в центре когнитивного моделирования МФТИ. Мои научные интересы разнообразны, но в последнее время меня особенно увлекает обучение с подкреплением. 

Я убеждена, что взаимодействие различных научных областей может привести к неожиданным и прорывным открытиям. Эта точка зрения уже не первый год мотивирует меня ехать на летнюю школу, которую проводит Институт искусственного интеллекта AIRI. На ней профессионалы из различных областей делятся своими результатами, а также предоставляют возможность попробовать что-то новое под их руководством. Такой опыт, несомненно, помогает приобрести новые знания и навыки.

Сегодня я хочу поделиться своими впечатлениями и впечатлениями моих друзей из МИСиСа, Льва Новицкого и Арсения Иванова, о том, как в этом году прошла летняя школа AIRI. 

Привет, Хабр. Меня зовут Марат Хамадеев. Я — физик-теоретик, хотя кто-то, возможно, знает меня как научного журналиста, писавшего про физику для N + 1. Профессионально я рос в провинциальной академической среде, представители которой довольно скептически относились к применениям машинного обучения и, в частности нейронных сетей, для решения рутинных научных задач. Мне передался этот консерватизм — пока я писал новости про физику, я старался избегать исследований, построенных вокруг этого подхода.

Но жизнь не стоит на месте, и на новой работе я столкнулся с необходимостью поближе познакомиться с искусственным интеллектом и машинным обучением. Мне выпала замечательная возможность послушать лекции на Летней школе Искусственного интеллекта, организованной AIRI, и среди них была серия докладов, посвященных применению машинного обучения для физического моделирования. Они полностью развеяли мои страхи и побудили меня кратко рассказать вам о том, как связаны две эти области.

Меня зовут Александр Рудиков, я младший научный сотрудник Сколтеха. Я работаю в группе под руководством Ивана Оселедца, которая занимается решением дифференциальных уравнения с помощью нейронных сетей. Не так давно мы придумали, как сделать этот процесс точнее и доложили свои результаты на конференции ICML 2023, по итогам которой была опубликована статья в сборнике трудов. В этом тексте я хотел бы поделиться нашими наработками и подробнее рассказать, что именно мы сделали.

Привет! Меня зовут Александр Коротин. Я — научный сотрудник AIRI и руководитель исследовательской группы Сколтеха. Область моих интересов — генеративные модели для переноса данных между доменами. Мы с моими коллегами добились больших успехов в повышении эффективности таких алгоритмов и представили наши результаты на ICLR 2023 — престижной конференции по искусственному интеллекту, которая проходила этой весной в Руанде (соответствующие статьи можно почитать здесь и здесь). О том, как прошло это мероприятие в самом центре Африки, рассказываю в тексте ниже.

Всем привет! Меня зовут Алексей Староверов, работаю научным сотрудником в AIRI и в составе нашей команды (вместе с Кириллом Муравьевым, Татьяной Земсковой, Дмитрием Юдиным и Александром Пановым) мы выиграли соревнование Habitat Challenge, которое проводилось в рамках крупнейшей конференции по компьютерному зрению CVPR 2023. Мы смогли эффективнее других команд научить робота навигироваться до целевых объектов в новых помещениях с использованием только RGB-D камеры, датчика GPS и компаса. Сейчас это является очень важной задачей при создании роботов-помощников, выполняющих задачи по инструкциям на естественном языке. В этой заметке я расскажу, как это у нас получилось.