• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Научно-учебная лаборатория методов анализа больших данных

Публикации
Статья
Machine-Learning for electro-magnetic showers reconstruction in emulsion cloud chambers

V.Belavin, A.Filatov, A.Ustyuzhanin et al.

Journal of Physics: Conference Series. 2018. Vol. 1085. No. 4. P. 042025-1-042025-6.

Статья
Measurement of CP observables in B± → D(⁎)K± and B± → D(⁎)π± decays

Hushchyn M., Derkach D., Ustyuzhanin A. et al.

Physics Letters. Section B: Nuclear, Elementary Particle and High-Energy Physics. 2018. Vol. 777. P. 16-30.

Статья
Improved limit on the branching fraction of the rare decay K0S→μ+μ−

M. Borisyak, Derkach D., Ratnikov F. et al.

The European Physical Journal C - Particles and Fields. 2017. Vol. 10. No. C77. P. 678-690.

Статья
LHCb trigger streams optimization

D. Derkach, N. Kazeev, R Neychev et al.

Journal of Physics: Conference Series. 2017. Vol. 898. No. 6. P. 1-6.

Статья
Measurement of CP asymmetries in D± → η′π± and Ds± → η′π± decays

Ratnikov F., Ustyuzhanin A., Derkach D. et al.

Physics Letters. Section B: Nuclear, Elementary Particle and High-Energy Physics. 2017. Vol. 771. P. 21-30.

Статья
Measurement of CP asymmetry in D0→ K− K+ decays В печати

Hushchyn M., Ustyuzhanin A., Derkach D. et al.

Physics Letters. Section B: Nuclear, Elementary Particle and High-Energy Physics. 2017. Vol. 767. P. 177-187.

Статья
Measurement of matter–antimatter differences in beauty baryon decays В печати

Hushchyn M., Derkach D., Ustyuzhanin A. et al.

Nature Physics. 2017. Vol. 13. P. 391-396.

О лаборатории

Важным направлением в анализе данных является построение предсказательных моделей. Область, занимающаяся исследованием автоматических методов построения таких моделей, называется машинным обучением. Важной особенностью таких методов является их универсальность. Подходы построения моделей могут быть полезны как в физике частиц для поиска редчайших событий, так и в ранжировании страниц по поисковому запросу. Лаборатория анализа больших данных ориентируется на разработку методов построения таких моделей, способных решать задачи как онлайн-, так и офлайн-обработки данных и адаптации этих моделей для различных предметных областей и сфер применения. Основана в 2015 году.

Цель

Создание научного центра мирового уровня для решения фундаментальных теоретических и практических задач в области компьютерных наук и в частности методов обработки больших данных.

Задачи

  • проведение фундаментальных исследований по разработке методов и технологий анализа больших объемов данных;
  • проведение прикладных исследований по разработке методов и технологий анализа больших объемов данных;
  • применение методов, технологий и методологии обработки больших данных для решения практических задач фундаментальных и прикладных наук, а также современных индустрий;
  • участие и организация международных научных партнерств по темам исследовательских направлений лаборатории, интеграция сотрудников лаборатории в глобальные научные сети;
  • публикация качественных исследовательских работ в международных реферируемых журналах и конференциях;
  • интеграция исследовательских работ с другими исследовательскими лабораториями НИУ ВШЭ;
  • активное привлечение исследователей из международного рынка в том числе ведущих зарубежных специалистов;
  • интеграция результатов исследовательской работы и исследователей лаборатории в образовательные программы НИУ ВШЭ;
  • инструментальная помощь и интеграция результатов работ с «предметами»  ВШЭ – экономика, психология, социология;
  • координация работ по взаимодействию с Яндексом по вопросам доступа к данным.

Иллюстрация к новости: Первый семинар на Покровке

Первый семинар на Покровке

Лаборатория методов анализа больших данных переехала в новый кампус ВШЭ по адресу Покровский бульвар, д 11, строение 4

Иллюстрация к новости: Андрей Устюжанин: нужно научить алгоритм решать задачи "медленного мозга"

Андрей Устюжанин: нужно научить алгоритм решать задачи "медленного мозга"

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

Иллюстрация к новости: Cтарший научный сотрудник лаборатории провел мини-курс для 19-ой Международной школы по физике элементарных частиц и астрофизике

Cтарший научный сотрудник лаборатории провел мини-курс для 19-ой Международной школы по физике элементарных частиц и астрофизике

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