Новости

Искусственный интеллект претендует на звание главной технологии XXI века. Сегодня ИИ уже успешно применяется во многих областях – но до сих пор не может справиться с задачами, которые под силу мозгу ребенка. Какие барьеры стоят перед глобальным прорывом в сфере ИИ, чем опасно цифровое неравенство и зачем может понадобиться космический Яндекс-навигатор? Разобраться в этих вопросах корреспондент РИА Новости Олег Никишенков попросил заведующего лабораторией методов анализа больших данных НИУ ВШЭ Андрея Устюжанина

В период с 12 по 19 июля 2019 года в поселке Большие Коты на берегу озера Байкал, на территории Байкальской биологической станции НИИ Биологии ИГУ Иркутского государственного университета, прошла 19-я Международная школа по физике элементарных частиц и астрофизике

Лаборатория методов анализа больших данных совместно с ШАД Яндекса с 1 по 10 июля провели летнюю школу MLHEP (Машинное обучение в физике высоких энергий) в DESY (Deusche Electron SYnchrotrone) в Гамбурге.

В рамках празднования пятилетия ФКН в башне «Меркурий» делового центра «Москва-Сити» прошло вручение стипендии имени Ильи Сегаловича. Каждый год на стипендию номинируются студенты и аспиранты факультета, продемонстрировавшие успехи в учебе и научных исследованиях. В этом году стипендиатом стал Владислав Белавин.

C 1 по 10 июля в DESY (Гамбург, Германия) пройдет пятая международная школа «Машинное обучение в физике высоких энергий” (MLHEP 2019).

В реализации проекта под руководством Андрея Устюжанина будут участвовать сразу три лаборатории факультета компьютерных наук в сотрудничестве с исследователями ЦЕРН. Результаты их работы смогут найти применение в физике частиц, астрофизике и при прогнозировании погоды.

В этом году научно-учебная лаборатория методов анализа больших данных провела четвертую летнюю школу машинного обучения в физике высоких энергий (Machine Learning for High Energy Physics - MLHEP). Организаторы решили провести эксперимент выделив в программе больше места продвинутым темам машинного обучения, привлекающим значительное внимание в физике частиц за последние годы: глубинные нейронные сети, сети для работы с графами, методы оптимизации, рекуррентные сети.

После выхода Большого адронного коллайдера на проектную мощность и открытия бозона Хиггса в физике наступил кризис: главная теория физики частиц — Стандартная модель — была завершена, никаких значимых отклонений от ее предсказаний обнаружено не было, и внятного ответа на вопрос, куда идти, никто не предлагал. Ученым надо было решать, где искать новую физику, новую, более общую теорию. При этом все низко висящие плоды давно были сорваны, любой серьезный эксперимент потребовал бы гигантских вложений, а кто сегодня пойдет на эти расходы вслепую, без малейшего намека на возможность успеха?