Участие Зеркальной лаборатории в международной конференции AI4X – Accelerate 2026
В статье рассказывается об участии Зеркальной лаборатории НИУ ВШЭ в международной конференции AI4X – Accelerate Conference 2026 в Сингапуре. Читатель узнает о представленном исследовании, посвящённом применению условных диффузионных моделей для моделирования производительности систем хранения данных, а также о значении этой работы для развития методов искусственного интеллекта в области инженерного моделирования и цифровых двойников.
Зеркальная лаборатория НИУ ВШЭ приняла участие в международной конференции AI4X – Accelerate Conference 2026, где был представлен постер с результатами исследования в области моделирования производительности систем хранения данных.
15–19 июня в Сингапуре прошла международная конференция AI4X – Accelerate Conference 2026. Мероприятие состоялось в Raffles City Convention Centre и объединило исследователей, работающих на стыке искусственного интеллекта, науки и прикладных deep-tech направлений. Конференция была организована Institute for Functional Intelligent Materials Национального университета Сингапура совместно с Acceleration Consortium Университета Торонто.
В рамках постерной сессии направления ML Algorithmic Advances была представлена работа «Conditional Diffusion for Storage Performance Modeling». Авторы исследования — Азиз Темирханов, Даниил Копытов и Михаил Гущин.
Работа посвящена применению условных диффузионных моделей для прогнозирования характеристик систем хранения данных при различных конфигурациях и нагрузках. Такой подход позволяет строить вероятностные модели производительности, не привязанные к конкретному производителю оборудования, и оценивать ключевые метрики работы storage systems, включая IOPS и latency.
Представленное исследование продолжает направление проекта по применению методов искусственного интеллекта для повышения эффективности центров обработки данных и систем хранения данных. Участие в AI4X позволило обсудить результаты работы с международным научным сообществом и представить подход к использованию генеративных моделей для инженерного моделирования и цифровых двойников инфраструктурных систем.
Подробнее — на официальном сайте конференции.
