Высшая школа экономики открывает совместную с Samsung Research лабораторию
© Signature/ iStock
Samsung-HSE Laboratory будет разрабатывать механизмы байесовского вывода в современных нейронных сетях, что позволит решить ряд проблем в глубинном обучении. Команду лаборатории составят сотрудники исследовательской группы байесовских методов факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ — одной из сильнейших научных групп России в области машинного обучения и байесовского вывода. Возглавит ее профессор ВШЭ Дмитрий Ветров.
Сотрудничество Центра глубинного обучения и байесовских методов (ранее — Международная лаборатория глубинного обучения и байесовских методов) с компанией Samsung началось год назад с проекта по разработке специального метода обучения глубинных нейронных сетей, основанного на байесовском подходе. Открывающаяся совместная лаборатория НИУ ВШЭ и Samsung станет частью этого центра.
Нейронные сети и байесовские модели — две популярные парадигмы в области машинного обучения. Первые совершили настоящую революцию в области обработки больших объемов данных, дав начало новому направлению, получившему название глубинное обучение. Вторые традиционно применялись для обработки малых данных. Новый математический аппарат, разработанный в 2010 годы, позволяет конструировать масштабируемые байесовские модели. Это дает возможность применить механизмы байесовского вывода в современных нейронных сетях.
Даже первые попытки построения гибридных нейробайесовских моделей приводят к неожиданным и интересным результатам. Например, благодаря использованию байесовского вывода в нейронных сетях удается сжать сеть приблизительно в 100 раз без потери точности ее работы. С другой стороны, в самой процедуре приближенного байесовского вывода можно также использовать нейронную сеть, чтобы приблизиться к точному апостериорному распределению. Таким образом получается взаимное проникновение двух технологий.
Нейробайесовский подход потенциально может решить ряд открытых проблем в глубинном обучении: возможность катастрофического переобучения на шумы в данных, самоуверенность нейронной сети даже в ошибочных предсказаниях, неинтерпретируемость процесса принятия решения, уязвимость к враждебным атакам (adversarial attacks). Все эти проблемы осознаются научным сообществом, над их решением работают многие коллективы по всей планете, но готовых ответов пока нет.
«Samsung Electronics — один из мировых технологических лидеров. В своих разработках мы используем много моделей глубинного обучения. Но для того чтобы не отставать от конкурентов, недостаточно просто использовать готовые модели. Нужно создавать и новые технологии машинного обучения. Это тем более важно, что область глубинного обучения еще не «устоялась» и каждый год появляются все новые модели, а уже существующие быстро устаревают, — поясняет доктор Гынбэ Ли, руководитель AI Center, недавно созданного подразделения Samsung Research. — Все это означает, что человечество пока не нащупало оптимального решения для обработки больших объемов данных. Поэтому сотрудничество с ведущими научными группами в области машинного обучения и искусственного интеллекта в университетах по всему миру позволяет «держать руку на пульсе» и отслеживать самые последние достижения в области, а также получать эксклюзивный доступ к технологиям, созданным в лабораториях-партнерах».
«Решение корпорации Samsung выбрать нашу группу в качестве ключевого партнера в России, дав нам возможности сосредоточиться исключительно на фундаментальных исследованиях, — это знак признания наших научных достижений и одновременно кредит доверия, который мы постараемся полностью оправдать, — говорит руководитель совместной лаборатории и глава исследовательской группы байесовских методов ВШЭ Дмитрий Ветров. — Обычно крупные компании стараются использовать ученых для решения прикладных задач. Я рад, что наши корейские коллеги понимают всю важность исследований по разработке новых технологий, а не решения конкретных задач. Наша лаборатория будет заниматься именно созданием новых технологий, то есть самым интересным с точки зрения ученого. Наши цели полностью совпадают с пожеланиями наших партнеров, что служит залогом успешного и длительного сотрудничества».
В прошлом году Samsung создал в Корее новое подразделение — AI Center, специализирущееся на разработках в области искусственного интеллекта. В дополнение к созданию совместной лаборатории с ВШЭ в планах AI Center в этом году — открытие глобальной сети филиалов на базе исследовательских лабораторий в России, Канаде и Великобритании, что позволит усилить компетенции компании в искусственном интеллекте.
Помимо научных проектов, совместная лаборатория НИУ ВШЭ — Samsung будет активно участвовать в образовательном процессе. К работе в ней будут привлекаться и студенты, и аспиранты факультета компьютерных наук. В августе 2018 года при поддержке компании Samsung пройдет вторая летняя школа по нейробайесовским методам. На этот раз она будет проводиться на английском языке и в ней примут участие несколько ведущих ученых. Набор на летнюю школу еще открыт.
Ветров Дмитрий Петрович
Руководитель Департамента больших данных и информационного поиска
Вам также может быть интересно:
V конференция «Погружение в машинное обучение»: главное ИИ-событие осени соберет ведущих ученых России
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ приглашает исследователей, разработчиков и всех, кто создает будущее технологий, на пятую, юбилейную конференцию «Погружение в машинное обучение» (Fall into ML 2026). Мероприятие состоится 23–24 октября 2026 года в Центре культур НИУ ВШЭ (Москва, Покровский бульвар, д. 11, cтр. 6) и станет главной точкой притяжения для российского ИИ-сообщества.
Исследователи НИУ ВШЭ оценили вклад стран БРИКС в ведущие конференции по машинному обучению
Наукометрический центр НИУ ВШЭ проанализировал более 104 тысяч работ за 2020–2025 годы, которые были представлены на десяти конференциях высшего уровня A* по рейтингу ICORE 2026. Исследователи изучили вклад Бразилии, России, Индии, Китая и ЮАР: на эти страны пришлось около 40,8 тысячи публикаций — 39,2% от всего массива. Однако распределение крайне неравномерно, и единого исследовательского пространства БРИКС пока нет.
От теории к практике: как машинное обучение меняет биоинформатику
С 20 по 22 августа на факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ прошла седьмая ежегодная Летняя школа по машинному обучению в биоинформатике. Мероприятие объединило ведущих экспертов и молодых исследователей. Его главным итогом стала живая дискуссия о том, как фундаментальные алгоритмы ИИ превращаются в работающие инструменты для биологии и медицины.
Облака ближе, чем кажется: итоги форсайт-сессии iFORA
Интеллектуализация управления, синергия с ИИ и переход к микрооблакам — такими будут главные тренды цифровой экономики в ближайшее десятилетие. На форсайт-сессии в НИУ ВШЭ ведущие эксперты в сфере облачных технологий обсудили их эволюцию до 2040 года — от интеллектуализации процессов до идей о переносе хранилищ в космос, чтобы минимизировать экологический ущерб планете.
План по валу: как публикационная активность приводит к кризису
В рамках конференции Fall into ML в ВШЭ прошла дискуссия «Академия в кризисе: что готовит будущее». Ее участники обсудили, почему растет количество научных публикаций, каково качество этих работ, чего требовать от ученых и какова рольискусственного интеллекта в подготовке статей.
«Fall into ML прочно утвердилась в календаре знаковых событий российской ИИ-сцены»
24–25 октября в Центре культур НИУ ВШЭ Институт искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук организует четвертую ежегодную конференцию Fall into ML 2025. Мероприятие традиционно поддерживает генеральный партнер — Сбербанк. В фокусе — прорывные исследования и будущее фундаментального ИИ.
Ученые ВШЭ оптимизировали обучение генеративных потоковых нейросетей
Исследователи факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ улучшили метод обучения генеративных потоковых нейросетей для работы с неструктурированными задачами. Это поможет искать новые лекарства эффективнее. Результаты работы были представлены на одной из ведущих конференций по машинному обучению — ICLR 2025. Текст работы доступен в репозитории Arxiv.org.
Вышка и «Авито» запускают магистратуру по машинному обучению в цифровом продукте
Факультет компьютерных наук ВШЭ совместно с российской ИТ-компанией «Авито» объявляет о запуске новой магистерской программы по машинному обучению (ML) в цифровом продукте. Программа направлена на подготовку специалистов, которые смогут применять передовые технологии машинного обучения для решения реальных бизнес-задач и создания продуктов, используемых миллионами пользователей. Всего пройти обучение в первой волне смогут 35 человек, обучение 30 из них целиком профинансирует «Авито».
Анализ генетической информации поможет избежать осложнений после инфаркта
Исследователи из НИУ ВШЭ разработали модель машинного обучения, которая предсказывает риск развития осложнений у пациентов, перенесших инфаркт миокарда. В модели впервые учли генетические данные, что позволило точнее оценить риск долгосрочных осложнений. Исследование опубликовано в журнале Frontiers in Medicine.
Fall into ML 2024: взгляд в будущее машинного обучения
25–26 октября в Москве состоялась конференция Fall into ML, организованная Институтом искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ совместно с Центром ИИ при поддержке титульного партнера — Сбера. На протяжении двух дней ведущие специалисты в области искусственного интеллекта обсуждали перспективы развития фундаментальных технологий ИИ.


