Семинары и мероприятия лаборатории 2020 года

29.12.2020
International online seminar "Logic Matters"
Program of the workshop (Moscow time):

11:55 - 12:00 Sergei O. Kuznetsov (Moscow), Introduction 

12:00 – 12:40 Stepan L. Kuznetsov (Moscow), «The Lambek calculus with subexponentials: fragments of bounded depth (joint work with Sergey Dudakov, Boris Karlov, and Evgenia Fofanova)»

12:45 – 13:25 Olga A. Gerasimova (Moscow), «Checking the Data Complexity of Ontology-Mediated Queries: A Case Study with Non-uniform CSPs and Polyanna»

13:25 - 13:45 break

13:45 – 14:25 Dmitry E. Palchunov (Novosibirsk), «Model Theory of  Subject Domains»

14:30 – 15:10 Francesco Kriegel (Dresden),  «TBox Exploration: Interactively repairing a TBox that is complete but not sound»

15:15 – 15:55 Mikhail V. Zakharyaschev (London), «On First-Order Rewritability»

15:55 - 16:15break

16:15 - 16:55 Stanislav Kikot' (Oxford), «On Monotonic Determinacy and Rewritability for Recursive Queries and Views»

17:00 - 17:40 Max I. Kanovich (London), Andre Scedrov (Philadelphia), «Multiplicative-Additive Lambek Calculus: Its Language and Relational Models»

You can join the workshop in Zoom using the link

 https://zoom.us/j/98712025557?pwd=a2xUV2J2YmdmVG1ia0Z6STBSQXpOUT09

Meeting ID: 987 1202 5557

Passcode: 635191

18 декабря 2020 года

Докладчик: Юрий Куратов, аспирант МФТИ

Тема: Специализация языковых моделей для применения к задачам обработки  естественного языка

Аннотация: Как известно, сейчас активное развитие в NLP происходит за счет  применения больших языковых моделей с сотнями миллионов параметров.  Такие модели долго и дорого обучать и, как правило, в публичном доступе обычно появляются модели для английского языка или модели обученные сразу на большом числе языков. Возникает вопрос: как обучать  языко- и доменно- специфичные модели максимально переиспользуя уже  имеющиеся обученные модели? Данная работа посвящена методам обучения  языковых моделей и в частности методам переноса знаний при дообучении  языковых моделей на данных, ограниченных тематикой или заданным  набором языков. В рамках работы были получены модели для русского  языка RuBERT, для болгарского, чешского, польского и русского языков  Славянский BERT и модели под разговорный домен для русского и  английского языков. Полученные модели были проверены на задачах  классификации и разметки текстов, разрешения кореференции и поиска  ответа на вопрос в тексте.

Докладчик: Идрис Юсупов, аспирант МФТИ

Тема: Контекстный диалоговый агент

Аннотация: С развитием машинного обучения и возросшей популярностью нейронных  сетей, статистические подходы стали широко использоваться в диалоговых  системах. Наиболее успешные системы применяют гибридный подход,  который использует как статистические, так и шаблонные методы. Первой  проблемой гибридного подхода является разработка архитектуры  диалоговой системы. Гибридный подход подразумевает широкие границы  из-за чего архитектура системы получается не гибкой и ориентированной  только на решение одной узкой задачи. В рамках работы была предложена  архитектура с независимыми навыками, что с одной стороны обеспечивает  слабую связанность системы и гибкость в разработке, но с другой  стороны ограничивает возможные варианты сценариев, которые могли бы  увеличить оценку качества диалога. В качестве демонстрации возможности  обхода такого ограничения был представлен механизм перехода между  навыками. Также диалоговая система использует метод борьбы с проблемой  холодного старта, который заключается в использовании данных имеющихся навыков. Этот метод позволяет сфокусироваться на разработке навыков,  вместо продумывания логики диалогового менеджера. В качестве  инструмента для анализа диалогов, был представлен метод построения  диалогового графа из диалогового корпуса. Он позволяет взглянуть  “сверху” на диалоговый корпус, увидеть в диалоге основные темы и  переходы между ними. Кроме визуализации диалоговый граф является  источником полезных признаков, улучшающих качество решения целевой  задачи.

Семинар будет проходить на платформе Zoom. Для получения доступа к конференции перейдите перед началом мероприятия по ссылке: https://zoom.us/j/98800680136?pwd=ckVtOHJnRlpNZENJUnBOaUtWdUNiUT09

или введите

Идентификатор: 988 0068 0136

Пароль: 230263

     25 ноября 2020 года

Тема: Математическая модель предсказания диагностических периодов для вторичных отдаленных метастазов у пациенток с раком молочной железы с различными подтипами ER/PR/HER2/Ki-67 рака молочной железы
Докладчик: Э.Я.Тюрюмина, мнс МЛ ИССА, старший преподаватель ФКН

Аннотация: Ранее была создана математическая модель роста первичной опухоли и вторичных отдаленных метастазов при раке молочной железы (CoMPaS), учитывающая классификацию TNM. В данном докладе представлена обновленная модель CoMPaS и программное средство, которые могут помочь оптимизировать процесс определения различных диагностических периодов вторичных отдаленных метастазов у пациенток с раком молочной железы с различными подтипами ER/PR/HER2/Ki-67 и скоростью роста первичной опухоли и вторичных отдаленных метастазов при раке молочной железы.

    18 ноября 2020 года

Title: Presentation on the use of the Guided-LIME framework in explaining black box machine learning models

Speaker: George Eric Parakal,  Faculty of Computer Science, HSE

Abstract: For explaining the decisions of black box machine learning, two current; widely used approaches are the proxy-model based approach and the data-based approach. The Guided-LIME framework combines these two approaches to utilize their strengths while eliminating their weaknesses. It measures its effectiveness using two metrics 1) by measuring the prominent features in the explanations, and 2) by measuring the proximity of the generated proxy-model to the original black box machine learning model.

The seminar will be held in English through the platform Zoom.

11 ноября 2020 года

Title: Foundations of Pattern Structures and Their Applications

 Speaker: Lars Lumpe, TU-Dresden (Germany)

 Abstract: Pattern structures were introduced in 2001 as a formal means of knowledge discovery in data with complex structure and the literature suggested that projections of pattern structures lead again to pattern structures. We give a counterexample, where it turns out that projections do not always give rise to new pattern structures. We also provide a solution to the problem in the form of residual projections. Another solution is called o-projections. We show that residual projections and o-projections are linked. We introduced pattern morphisms, which are a useful tool to describe connections between pattern structures.  To complete the theory on this subject we investigate the impact of morphisms between pattern structures on concept lattices and on their representations. The application part essentially consists of two ideas. On the one hand, we show that decision trees and random forests  can be described via pattern structures.  We connect the work on decision trees and random forests to pattern structures and particularly to interval pattern structures. On the other hand,  we build a pattern structure and use cluster algorithms to search for important patterns in it. We give a first real world application by building a model for a classification problem of red wines.

The seminar will be held in English through the platform Zoom.

zoom id: 939 6913 6402

ps: 000647

25 сентября 2020 года

25 сентября 2020 года, в рамках  научного семинара на очередное онлайн-заседание семинара "Математические модели информационных технологий" департамента анализа данных и искусственного интеллекта и МЛ "Интеллектуальные системы и структурный анализ" под руководством С.О. Кузнецова.

Докладчик: Дмитрий Егурнов, аспирант НИУ ВШЭ, мнс Научно-учебной лаборатории моделей и методов вычислительной прагматики

Тема: «Методы мультимодальной кластеризации для реляционных данных»

Аннотация: Анализ мультимодальных данных, таких как многомерные тензоры и n-арные отношения, является важной и актуальной задачей кластеризации. Эта работа посвящена методам решения таких задач, основанных на Анализе Формальных Понятий. В то время как существует несколько хорошо изученных алгоритмов для двумерных данных, расширения для пространств большей размерности не очевидны и не всегда возможны. Были разработаны несколько методов, развивающих идеи OAC-трикластеризации. Из всех возможных вариантов был обоснованно выбран оптимальный. Он получил название вещественной OAC-трикластеризации (NOAC - Numerical OAC) и применяется для поиска трикластеров близких значений в вещественных триадических контекстах. Сравнение со специализированными методами, использующимися в конкретных приложениях, показывает перспективность этого подхода.

29 августа 2020 года, в рамках  научного семинара МЛ ИССА и ДАДИИ, состоялось заседание 8-ого семинара «What Formal Concept Analysis can do for Artificial Intelligence? (FCA4AI)», включенного в программу Европейской Конференции по Искусственному Интеллекту (ECAI 2020).
Материалы семинара будут опубликованы в виде трудов CEUR (см. предыдущие выпуски в CEUR Proceedings Vol-2529, Vol-2149, Vol-1703, Vol-1430, Vol-1257, Vol-1058 и Vol-939).
Сопредседатели программного комитета семинара FCA4AI:
Сергей О. Кузнецов (НИУ Высшая школа экономики, Москва, Россия)
Амедео Наполи (Université de Lorraine, CNRS, Inria, LORIA, Нанси, Франция)
Себастьян Рудольф (Technische Universität Dresden, Германия)

26 июня 2020 года

26 июня 2020 года на заседании семинара "Математические модели информационных технологий" Департамента анализа данных и искусственного интеллекта и МЛ "Интеллектуальные системы и структурный анализ" под руководством С.О. Кузнецова состоялась предварительная защита кандидатской диссертации Алтухова Дмитрия Игоревича на тему: «Оптимизационные методы обнаружения функциональных сетей головного мозга по  магнитоэнцефалографическим данным» (научная специальность 05.13.01 Системный анализ, управление и обработка информации).
Научный руководитель: PhD, профессор Алексей Евгеньевич Осадчий.
Адрес: https://us02web.zoom.us/j/5232231399https://us02web.zoom.us/j/5232231399 

С текстом диссертации можно ознакомиться по ссылке: https://github.com/dmalt/thesis/blob/master/dissertation.pdf

С текстом резюме можно ознакомиться по ссылке: https://github.com/dmalt/thesis/blob/master/synopsis.pdf

04.06.2020

4-й международный семинар «Анализ формальных понятий для обнаружения знаний».
Семинар был организован Международной лабораторией интеллектуальных систем и структурного анализа под руководством С.О. Кузнецова.
В этом году семинар проходил в онлайн-формате.  
Докладчики:
Егор Костылев (Оксфордский университет) - приглашенный докладчик. "The logical expressiveness of graph neural networks". 
Рассказал о возможности описания графовых нейронных сетей в терминах классической логики. 
Михаил Юрьевич Богатырев (профессор Тульского Государственного Университета) "Formal concept analysis with mathematica^tm", "Towards evolutionary polyadic clastering"
Представил  интересный интерактивный доклад, в котором продемонстрировал возможности системы Wolfram Mathematica для АФП. 

На семинаре также выступили известные ученые из Новосибирска, Красноярска, Казани и Москвы. Молодые исследователи: бакалавры, магистры и аспиранты ВШЭ продемонстрировали результаты своих исследований и смогли обсудить их с более опытными коллегами.
Темы докладов относились к различными аспектами извлечения знаний на основе анализа формальных понятий с приложениями в таких областях, как компьютерные и информационные науки, лингвистика, социальные науки, медицина и биология. Участникам семинара удалось провести полезные дискуссии и обменяться опытом.
https://fca4kd.hse.ru/2020/

15.05.2020
15 мая 2020 года состоялось заседание семинара "Математические модели информационных технологий" Департамента анализа данных и искусственного интеллекта и МЛ "Интеллектуальные системы и структурный анализ" под руководством С.О. Кузнецова. 
Докладчик: в рамках семинара прошла предварительная защита кандидатской диссертации Сулимова Павла Андреевича 
Тема: «Обучение генеративных вероятностных моделей для распознавания данных масс-спектрометрии»
(научная специальность 05.13.17 Теоретические основы информатики). 
Научный руководитель: PhD, доцент Кертес-Фаркаш Аттила.
Семинар проведен на платформе Zoom.С текстом диссертации и автореферата можно ознакомиться по ссылке: https://yadi.sk/d/IJP1solwqaksaA

06.05.2020
6 мая 2020 года в 16.40 состоялось очередное заседание семинара "Математические модели информационных технологий" департамента анализа данных и искусственного интеллекта и МЛ "Интеллектуальные системы и структурный анализ" под руководством С.О. Кузнецова.

Докладчик: С.Л. Кузнецов (МИАН, НИУ ВШЭ, МГУ)
Тема: Субэкспоненциальные модальности в линейной логике
(по совместным работам с М.И. Кановичем, В. Нигамом и А.О. Щедровым)
Аннотация: Линейная логика (Жирар, 1987) - это неклассическая логическая система, формулы которой рассматриваются как обозначения ресурсов. В связи с этим в линейной логике не допускаются правило сокращения ("А и А" не равносильно "А": где нужно две единицы ресурса, не всегда хватит одной) и правило ослабления (если "А", то не обязательно "B -> A": ресурсы нельзя выбрасывать, экономика должна быть экономной). Тем не менее, в линейной логике имеется так называемая экспоненциальная модальность, под знаком которой эти правила разрешены. Оказывается, имеет смысл рассматривать также полимодальные логики с несколькими такими модальностями, которые называются субэкспоненциальными (Нигам и Миллер, 2009). В докладе будет рассказано о применениях линейной логики с субэкспоненциалами в задачах спецификации вычислительных систем. Также будет рассказано о недавних работах М.И. Кановича, В. Нигама, А.О. Щедрова и докладчика о субэкспоненциалах в некоммутативном случае, их применениях (в том числе в математической лингвистике) и вопросах алгоритмической (не)разрешимости и сложности получающихся логических систем.
Видеозапись семинара.

23.04.2020
23 апреля 2020 года на заседании семинара "Математические модели информационных технологий" Департамента анализа данных и искусственного интеллекта и МЛ "Интеллектуальные системы и структурный анализ" под руководством С.О. Кузнецова состоялась предварительная защита кандидатской диссертации Сулимова Павла Андреевича на тему: «Обучение генеративных вероятностных моделей для распознавания данных масс-спектрометрии» (научная специальность 05.13.17 Теоретические основы информатики). 
Научный руководитель: PhD, доцент Кертес-Фаркаш Аттила.

С текстом диссертации и автореферата можно ознакомиться по ссылке: https://yadi.sk/d/IJP1solwqaksaA

24.01.2020
Второй научно-технологический семинар "Новый уровень визуализации - новый уровень аналитики"
Семинар организован совместно международной лабораторией интеллектуальных систем и структурного анализа ФКН НИУ ВШЭ, Дальневосточным федеральным университетом, Университетом ИТМО и компанией Epic Games.
Докладчики:
1. Роман Горошкин,  Epic Games Inc.
Тема: "Unreal Engine - активности, инициативы и проекты"
Аннотация: Приведены примеры использования движка Unreal Engine 4 вне игровой сферы: в научных исследованиях, промышленном производстве и архитектуре. Раскрыты возможности продукта и перспективы его применения.
2. Андрей Карсаков , к.т.н., руководитель магистерской программы «Технология разработки компьютерных игр» Университет ИТМО
Тема: «UE4 для неигровых задач и насколько больно собрать бюджетно Mixed Reality/Virtual Production для ТВ»
Аннотация: Благодаря многостороннему развитию игровых движков, они позволили расширить индустрии их применения, и в том числе сделать индустрию оперативной графики для телевидения и предпродакшена производства эффектов для кино и медиа более доступной. В докладе представлен обзор кейсов использования Unreal Engine 4 лабораторией интерактивной визуализации Университета ИТМО для решения неигровых задач, в том числе для производства дополненной реальности для телевидения на массовых мероприятиях.
3. Александр Кленин, технический директор Центра НТИ, руководитель образовательных программ "Искусственный интеллект и большие данные", "Программирование для виртуальной и дополненной реальности" Школы цифровой экономики ДВФУ.
Тема: «Визуализация в системах автоматической проверки заданий»
Аннотация: Автоматизация обучения в значительной степени базируется на системах автоматического контроля знаний. При достаточной проработке задач такие системы могут нести не только контролирующую, но и обучающую функцию. Для достижения обучающего эффекта необходима развёрнутая обратная связь, позволяющая подтолкнуть обучаемого в правильном направлении, не раскрывая полностью решения. Таким образом, интегрированные в систему проверки средства визуализации тестовых данных, результатов и алгоритмов могут играть значительную методическую роль. В докладе рассмотрены теоретические идеи, а также практические примеры таких средств, разработанных в ДВФУ.
4. Алексей Незнанов , к.т.н., доц., старший научный сотрудник МЛ ИССА.
Тема: «Интерактивная визуализация данных в рамках методологии data-driven decision management»
Аннотация: Корпоративная аналитика - локомотив, обеспечивающий мощные и отлаженные стеки решений на основе промышленных платформ обработки больших данных. Решения ведущих компаний (Microsoft, IBM, Oracle и др.) взаимно обогащаются с решениями на основе открытых платформ, а экосистемы пересекаются. Жёсткие требования «кровавого энтерпрайза» принуждают выстраивать полноценные процессы обработки данных с одинаково тщательной проработкой концептуального (методологии), логического (модели и методы) и физического (реализация) уровней, акцентируя внимание на надёжности, безопасности и масштабируемости. Но быстрая смена технологических платформ и «перманентная революция» как в области методов, так и в области инструментов заставляет нас постоянно бороться с очевидной хрупкостью и несовместимостью большинства конкретных решений. В докладе рассмотрена реализация методологии Data-Driven Decision Management в корпоративной среде с выделением роли интерактивной визуализации данных различных классов и типов. В центре внимания - интерактивная работа аналитика и лица, принимающего решения, с «живыми данными» в относительно дружелюбной среде, приближающей мастер-данные и оперативные транзакционные данные к конечному пользователю. Обсуждаются ограничения реляционной модели и классических бизнеc-правил, эволюцию BI-средств и особенности внедрения интеллектуального анализа данных. Показаны примеры из текущих и перспективных элементов стека решений компании Microsoft по работе с данными, по всем уровням абстракции данных и по всем основным уровням инструментов: от итоговых визуальных образов данных через языки M и DAX до инфраструктуры интеграции облачных сервисов (Azure) и экосистем языков Python и R.
5. Александра Чижова, BI Архитектор, Microsoft.
Тема: «Microsoft Power BI и возможности продвинутой аналитики»
Аннотация: Доклад состоял из двух тем: во-первых, краткий обзор платформы для бизнес-анализа Power BI для тех, кто с ней не знаком, а также и перечень недавних обновлений, во-вторых, мы рассмотрели возможности системы, позволяющие использовать алгоритмы машинного обучения в проектах, от встроенных возможностей, до кастомизации и использования кода.
5. Константин Кочуров , Аналитик, Devtodev
Тема: «Как визуализировать проблемы взаимодействия пользователя и продукта»
Аннотация: В стремлении сделать продукт лучше продакт менеджерам и аналитикам приходится постоянно искать и исследовать проблемы, с которыми пользователи сталкиваются в процессе взаимодействия с продуктом, что зачастую является нетривиальным. Для решения подобного рода задач используются как качественные, так и количественные методы, подкрепленные различными методами визуализации. Константин Кочуров рассказал про оба вида методов и том, как установить между ними баланс для эффективного нахождения узких мест продукта.
6. Сергей Курбатов , ведущий научный сотрудник научно-исследовательского центра электронной вычислительной техники.
Тема: «Визуализация в интеллектуальной системе решения планиметрических задач»
Аннотация: Обсуждается проблема интерактивной визуализации в интеллектуальной системе решения планиметрических задач, выраженных на естественном языке. Рассматривается функционирование интеллектуальной системы. Описываются возможности интерактивной визуализации в системе решения планиметрических задач с естественно-языковым интерфейсом. На конкретном примере демонстрируется стиль интерактивной визуализации синтаксической и семантической структур задачи, а также автоматическисформированного чертежа. Система реализована на javascript с использованием библиотек jsxgraph mathjax. Оригинальная онтология разработана с помощью инструментальных средств СУБД Progress.
7. Андрей Бояринцев , руководитель проекта, основатель студии Ivan Raster software lab.
Тема: «Цифровой архив - не каталог, а интерактивный сюжет»
Аннотация: Подробный разбор проекта La Raza digital archive, в котором газетный архив из 25 000 фотографий, описанных в Excel-таблице, стал трехмерным графом, похожим на связи нейронов в мозгу человека. Руководитель проекта рассказал о методах анализа текста, построения и визуализации трехмерного графа, внедрении алгоритмов deep learning, преимуществах нелинейного описания архивов и создания интерактивных сюжетов, понятных не только научным сотрудникам, но и публике. В 2019 году проект La Raza digital archive получил награду C2A Creative Communication Award в номинации User Experience Design / UI&UX Design.
8. Дмитрий Радченко, ведущий инженер отдела визуальных технологий российского представительства Panasonic.
Тема: «Современные проекционные средства отображения сигналов»
Аннотация: Проекционные устройства стали неотъемлемой частью мультимедиа-проектов практически во всех отраслях: шоу, театральных постановок, музеев, архитектурного и интерьерного маппинга. Но как связана физическая реализация проекта и замысел создателя? Что необходимо знать, чтобы в финале результат был не только качественным и красивым, но и энергоэффективным, надежным и не разорительным?
Место проведения: Покровский бульвар 11, аудитория R503
Дата: 24 января, 10:00 - 20:00