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

Научно-учебная лаборатория методов анализа больших данных

Публикации
Статья
Cherenkov detectors fast simulation using neural networks

Derkach D., Kazeev N., Ratnikov F. et al.

Nuclear Instruments and Methods in Physics Research, Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment. 2020. Vol. 952. No. 0168-9002. P. 161804.

Статья
Electromagnetic shower generation with Graph Neural Networks В печати

Belavin V., Ustyuzhanin A.

Journal of Physics: Conference Series. 2020. P. 1-7.

Статья
Measurement of 𝜓(2𝑆) production cross-sections in proton-proton collisions at √𝑠=7 and 13 TeV

Derkach D., Hushchyn M., Kazeev N. et al.

The European Physical Journal C - Particles and Fields. 2020. Vol. 80. No. 3. P. 185.

Статья
SANgo: a storage infrastructure simulator with reinforcement learning support

Arzymatov K., Сапронов А. А., Belavin V. et al.

PeerJ Computer Science. 2020. P. 1-16.

Статья
Search for the doubly charmed baryon Ξ cc

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

Science China Physics, Mechanics & Astronomy. 2020. Vol. 63. No. 2. P. 221062-1-221062-15.

Статья
Space Navigator: a Tool for the Optimization of Collision Avoidance Maneuvers

Gremyachikh L., Dubov D., Kazeev N. et al.

Advances in the Astronautical Sciences. 2020. Vol. 170. P. 305-319.

Статья
(1 + ε)-class Classification: an Anomaly Detection Method for Highly Imbalanced or Incomplete Data Sets В печати

Maxim Borisyak, Artem Ryzhikov, Ustyuzhanin A. et al.

Journal of Machine Learning Research. 2020. Vol. 21.

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: Поиск новой физики в данных LHCb с применением методов глубокого обучения

Поиск новой физики в данных LHCb с применением методов глубокого обучения

Проект “Поиск новой физики в данных LHCb с применением методов глубокого обучения” получил дополнительное финансирование

Предварительная защита кандидатской диссертации Борисяка Максима Александровича

предварительная защита кандидатской диссертации Борисяка Максима Александровича 17 июля

Предварительная защита кандидатской диссертации Казеева Никиты Александровича

предварительная защита кандидатской диссертации Казеева Никиты Александровича 14 июля.