🖥 — 26 апреля наши сотрудники будут выступать на конференции по робототехнике ROS Meetup — присоединяйтесь!

Это площадка для общения робототехников, где специалисты любого уровня могут обмениваться опытом и получать ценные советы от профессионалов.

В программе:

🔹Доклады исследователей и разработчиков — выступления специалистов по различным направлениям робототехники. Тематики самые разные: от спортивной робототехники до применения LLM в роботах. Среди лекторов будут и сотрудники нашего Центра!

🔹Панельные дискуссии — эксперты проведут обсуждение текущих проблем и ключевых трендов в робототехнике.

🔹Выставка роботов

Подробная информация тут⬅️

Лучше не откладывать регистрацию на мероприятие — количество мест ограничено.

🇸🇬 — Наша банда в Сингапуре на ICLR!

🇸🇬 — Наша банда в Сингапуре на ICLR!

🎓 — Семинар 26. Использование объектно-центричных моделей в обучении с подкреплением с учителем и без | Денис Васильев

Объектно-центричные модели позволяют получать представления объектов сцены. Имея представления объектов на сцене можно, в теории, улучшить производительность алгоритмов обучения с подкреплением.

На данном семинаре аспирант нашего Центра рассмотрит способы обучения объектно-центричных моделей параллельно со стратегией, и расскажет, как можно применять объектно-центричные модели в обучении с подкреплением без учителя для выучивания навыков, направленных на взаимодействие с объектами.

Текущая реализация опирается на два метода:
1) METRA используется как метод, способный обучать навыки в средах, основанных на изображениях;
2) FT-DINOSAUR используется как объектно-центричный метод для обучения объектных репрезентаций.

👉🏻 Дата: 24.04.25, четверг в 17:00

📹 Трансляция Youtube

Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!

#семинары #CV #RL

🎓 — Семинар 19. Использование объектно-центричных моделей в обучении с подкреплением с учителем и без | Денис Васильев

Объектно-центричные модели позволяют получать представления объектов сцены. Имея представления объектов на сцене можно, в теории, улучшить производительность алгоритмов обучения с подкреплением.

На данном семинаре аспирант нашего Центра рассмотрит способы обучения объектно-центричных моделей параллельно со стратегией, и расскажет, как можно применять объектно-центричные модели в обучении с подкреплением без учителя для выучивания навыков, направленных на взаимодействие с объектами.

Текущая реализация опирается на два метода:
1) METRA используется как метод, способный обучать навыки в средах, основанных на изображениях;
2) FT-DINOSAUR используется как объектно-центричный метод для обучения объектных репрезентаций.

👉🏻 Дата: 24.04.25, четверг в 17:00

📹 Трансляция Youtube

Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!

#семинары #CV #RL

❗️— Начинаем трансляцию, подключайтесь по ссылке.

⭐️ — Уже через 5 минут начинаем презентацию магистерской программы Центра!

Приходите в поточную аудиторию Физтех.Арктики на 4 этаже за полезной информацией, приятной компанией и свежими стикерами!

Со светлым праздником Пасхи!

🦾 — 21 апреля в 18:50 в поточной аудитории Физтех.Арктики на 4 этаже состоится презентация образовательной программы Центра Когнитивного Моделирования МФТИ (ЦКМ) «Методы и технологии ИИ» для магистратуры.

Набор на программу откроют директор ЦКМ, д.ф-м.н, Александр Панов, и куратор магистерской программы, к.ф.-м.н., Алексей Ковалёв. Они расскажут про читаемые курсы, процесс поступления и карьерные возможности!

⭐️О ЦКМ:
- две лаборатории: Когнитивных динамических систем и Интеллектуального транспорта
- сотрудники и студенты публикуют больше 10 статей уровня Q1/A/A* в год
- широкий охват направлений ИИ в исследованиях: RL, NLP, CV, Robotics и другие

⚡️Студенты Центра:
- выезжают на международные конференции: ICLR, AAAI, ICRA, ...
- работают над проектами с сотрудниками разных организаций. Например: Институт ИИ МФТИ, ФИЦ ИУ РАН, AIRI, МАДИ, SBER Robotics Lab
- обучаются у сильного преподавательского состава, состоящего из практикующих учёных

✏️Карьерные возможности:
После прохождения обучения вы сможете остаться работать в Центре или устроиться в компании-партнёры. На презентации мы уделим особое внимание карьерным возможностям и рассмотрим различные треки.

Трансляция:
Презентацию программ Центра можно будет посмотреть онлайн в трансляции в ВК.

На очной встрече у вас будет возможность лично задать вопросы сотрудникам и студентам Центра. И, конечно, получить фирменные стикеры и буклеты с подробным описанием программы.

Больше информации о Центре Когнитивного Моделирования можно узнать на сайте или в социальных сетях: ВК, Телеграм.

#магистратура

⚡️ — Начинаем семинар, присоединяйтесь к трансляции в ВК или YouTube!

🎓 — Семинар 25. Методы много-агентной децентрализованной навигации | Степан Дергачев

Доклад младшего научного сотрудника нашего Центра и ФИЦ ИУ РАН, аспиранта НИУ ВШЭ посвящён децентрализованным подходам к решению задачи навигации групп мобильных агентов.

На семинаре будут рассмотрены современные методы решения этой задачи, обозначены некоторые актуальные нерешённые проблемы и представлены результаты исследований в этой области.

В первой части речь пойдёт о координации агентов в сложных ситуациях (при возникновении взаимоблокировок).

Вторая часть будет посвящена учёту кинематических ограничений агентов в рамках децентрализованного избегания столкновений. В заключительной части рассматривается задача навигации взаимозаменяемых агентов.

Основные статьи:
1. Dergachev S., Yakovlev K., Prakapovich R. A combination of Theta*, ORCA and Push and Rotate for multi-agent navigation 2020.C. 55–66
2. Dergachev S., Yakovlev K. Distributed multi-agent navigation based on reciprocal collision avoidance and locally confined multi-agent path finding IEEE, 2021.C. 1489–1494
3. Dergachev S., Yakovlev K. Model predictive path integral for decentralized multi-agent collision avoidance // PeerJ Computer Science. 2024. (10). C. e2220
4. Dergachev S., Yakovlev K. Decentralized unlabeled multi-agent pathfinding via target and priority swapping IOS Press, 2024.C. 4344–4351
5. Dergachev S., Yakovlev K. Decentralized unlabeled multi-agent navigation in continuous space Springer, 2024.C. 186–200
Гитхаб:
https://github.com/PathPlanning

👉🏻 Дата: 17.04.25, четверг в 17:00

📹 Трансляция Youtube и ВК

Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!

#семинары #CV #planning #multiagent

⚡️ — Начинаем семинар, присоединяйтесь к трансляции в ВК или YouTube!

🎓 — Семинар 24. Реконструкция семантических 3D-сцен с применением Гауссовского сплаттинга | Роман Титков, Егор Зубков

Уже завтра на семинаре магистрант и аспирант нашего Центра рассмотрят инновационный метод реконструкции 3D-сцен — Гауссовский сплаттинг. Он позволяет эффективно и компактно представлять геометрическую и семантическую информацию пространства. Этот подход имеет практическое применение в робототехнике, системах дополненной реальности и задачах визуализации.

В докладе будут рассмотрены ключевые аспекты метода, включая преобразование входных данных в гауссианы, добавление семантической информации из изображений c использованием автоэнкодеров для сжатия признаков и восстановление поз камер с использованием различных методов SLAM.

Основное внимание будет сосредоточено на оптимизации вычислений для работы в реальном времени и обсуждении перспектив применения метода как в помещениях, так и на открытых пространствах.

👉🏻 Дата: 10.04.25, четверг в 17:00
📹 Трансляция Youtube и ВК

Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!

#семинары #CV

🦾 — С 4 по 6 апреля в РТУ МИРЭА прошла серия воркшопов и хакатон, организованная сообществом ROS Russia!

На мероприятии команда Центра провела шесть воркшопов, где наши сотрудники поделились знаниями и рассказали о своих текущих проектах.

В перерыве организаторы со стороны МИРЭА провели экскурсию команде ЦКМ, где показали лаборатории, в которых разрабатываются проекты по искусственному интеллекту. Было интересно перенять опыт наших коллег, и мы даже увидели возможности для сотрудничества.

Такие мероприятия — отличная возможность для нетворкинга. Было приятно, когда после лекций к нам подходили с вопросами о стажировках и образовательных программах Центра. Мы всегда открыты для общения — если не успели задать вопрос на митапе, пишите в личные сообщения @fissun.

Вчера прошла очередная секция "Технологии искусственного интеллекта" научной конференции МФТИ🧊. Из более 40 поданых работ отобрал 30 лучших, которые вчера успешно заслушали нашим оргкомитетом. Все доклады можно посмотреть в канале ЦКМ. Победителям и призерам нашей секции с 4 и 6 курсов будет начислено до 40 дополнительных баллов в портфолио при поступлении в магистратуру или апсирантуру МФТИ🚀.

🚀 — Студенты и сотрудники Центра регулярно участвуют в мероприятиях сообщества ROS. И уже на этих выходных мы пересечемся снова!

Наши сотрудники будут на следующих воркшопах:
🔹Много-агентное планирование путей
Яковлев Константин Сергеевич (ФИЦ ИУ РАН, AIRI)
Панов Александр Игоревич (МФТИ, AIRI)
Скрынник Алексей Александрович (AIRI)
Андрейчук Антон Андреевич (AIRI)
🔹Применение управления с прогнозирующими моделями и стохастической оптимизацией в задаче навигации мобильного робота
Дергачев Степан Алексеевич, младший научный сотрудник ФИЦ ИУ РАН
🔹Использование симуляторов для задач робототехники в RL
Ковалёв Алексей Константинович, к.ф.-м.н., старший научный сотрудник, руководитель группы "Воплощенные агенты", AIRI
Черепанов Егор Константинович, инженер-исследователь, AIRI
Качаев Никита Эдуардович, инженер-исследователь, AIRI
Макаров Дмитрий Александрович к.ф.-м.н., старший научный сотрудник, МФТИ
🔹Мультимодальные модели для задач манипуляции и навигации
Ковалёв Алексей Константинович, к.ф.-м.н., старший научный сотрудник, руководитель группы "Воплощенные агенты", AIRI
Староверов Алексей Витальевич, к.ф.-м.н., научный сотрудник, AIRI
Патрацкий Максим Алексеевич, МФТИ
🔹Картирование и локализация с использованием графа локаций и технологии Place Recognition
Муравьев Кирилл Федорович, м.н.с. ФИЦ ИУ РАН
🔹OpenPlaceRecognition: Иерархическое распознавание места для локализации роботов
Юдин Дмитрий Александрович, кандидат технических наук, заведующий лабораторией интеллектуального транспорта, Центр когнитивного моделирования МФТИ, ведущий научный сотрудник AIRI
Мелехин Александр Алексеевич, младший научный сотрудник лаборатории интеллектуального транспорта, Центр когнитивного моделирования МФТИ
Полная информация о воркшопах тут. Приходите пообщаться с единомышленниками и встретить сотрудников Центра!

⚡️ — Начинается трансляция секции "Технологии искусственного интеллекта" 67 Всероссийской Научной Конференции МФТИ.

Приходите очно в поточную аудиторию Физтех.Арктики на 4 этаже, или присоединяйтесь к онлайн-трансляции в ВК!

🤖 — 4-6 апреля приглашаем всех увлеченных робототехникой присоединиться к серии воркшопов и хакатону, организованных сообществом ROS Russia!

Это возможность для вас погрузиться в практику от сборки и программирования роботов до сложных алгоритмов и ИИ.

Вас ждёт:
🔹 Хакатон по сборке и программированию ROS2 робота — возможность создать собственного робота на базе современной платформы ROS2, от проектирования до финальной реализации.
🔹 Серия воркшопов по обучению с подкреплением в робототехнике — глубокое погружение в методы искусственного интеллекта, позволяющие роботам учиться и адаптироваться в реальных условиях.
🔹 Практика работы с нейросетевыми моделями — освоение передовых подходов к решению задач локализации, навигации и манипуляций, которые открывают новые горизонты в развитии робототехники.
🔹 И многое другое!

Студенты и сотрудники Центра будут активно принимать участие в качестве ведущих воркшопов, подробнее в следующем посте👇
Ознакомиться с полной программой митапа можно тут.

Участие бесплатное, но количество мест ограничено👉 зарегистрироваться!

⚡️ — Начинаем трансляцию!

Присоединяйтесь и задавайте вопросы онлайн!

⭐️ — Совсем скоро начинаем презентацию бакалаврской программы Центра!

Приходите в поточную аудиторию Физтех.Арктики на 4 этаже за полезной информацией, приятной компанией и свежими стикерами.

👨🏼‍🎓👩🏼‍🎓 — Уже завтра, 31 марта в 18:50 в поточной аудитории Физтех.Арктики на 4 этаже состоится презентация образовательных программ Центра Когнитивного Моделирования МФТИ (ЦКМ) для бакалавриата.

Набор на новую программу откроют директор ЦКМ, д.ф-м.н, Александр Панов, и куратор бакалаврской программы, к.т.н, Олег Буличев. Они расскажут про читаемые курсы и процесс поступления. Также своим личным опытом обучения и стажировки поделится студент магистратуры и аспирантка Центра.

⭐️О нас:
- две лаборатории: Когнитивных динамических систем и Интеллектуального транспорта;
- сотрудники и студенты публикуют больше 10 Q1 или A/A* статей в год;
- широкий охват направлений ИИ в исследованиях: NLP, RL, CV, ML, Robotics и другие.

⚡️Студенты Центра:
- выезжают на международные конференции: NeurIPS, ICML, ICLR, AAAI, ICRA, и др.;
- работают над проектами с сотрудниками разных организаций: Институт ИИ МФТИ, ФИЦ ИУ РАН, МАДИ, SBER Robotics Lab;
- обучаются у сильного преподавательского состава, который не ограничивается сотрудниками МФТИ.

✏️Карьерные возможности:
В рамках прохождения образовательной программы студентам предлагают устроиться на оплачиваемую стажировку в ЦКМ или в компании-партнеры.

📺Трансляция:
Презентацию программ Центра можно будет посмотреть онлайн в трансляции в ВК. Однако сотрудники и студенты ЦКМ будут ждать вас на очной встрече, там можно будет получить фирменные стикеры и буклеты с подробным описанием программы, а также задать вопросы лично!

👉Больше информации о нас можно узнать на нашем сайте

⚡️ — Начинаем семинар, присоединяйтесь к трансляции в ВК или YouTube!

🎓 — Семинар 23. Многоагентные системы на основе больших языковых моделей | Анатолий Борзилов

На семинаре аспирант нашего Центра рассмотрит существующие многоагентные системы, основанные на больших языковых моделях, задачи, которые они решают, и методы их обучения.

Отдельно будет уделено внимание подходам к коммуникации между агентами. Коммуникация позволяет агентам передавать друг другу различную информацию, договариваться о стратегиях и планировать дальнейшие действия, что необходимо для успешного решения агентами комплексных задач.

Также будет предложена среда для оценки многоагентных систем на основе больших языковых моделей, сосредоточенная на коммуникации между агентами. Данная среда основана на популярной многоагентной среде SMAC, в свою очередь основанная на компьютерной среде StarCraft II.

👉🏻 Дата: 20.03.25, четверг в 17:00
📹 Трансляция Youtube

Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!

#семинары #RL #multiagent

🆕 Что почитать на выходных?

Сотрудники нашего Центра регулярно обмениваются полезными статьями. А мы решили поделиться этими материалами с вами!

В сегодняшней подборке статьи на тему CV:

🟡Collaborative Dynamic 3D Scene Graphs for Open-Vocabulary Urban Scene Understanding
In this work, we present CURB-OSG, an open-vocabulary dynamic 3D scene graph engine that generates hierarchical decompositions of urban driving scenes via multi-agent collaboration.
🟡SAPFormer: Shape-aware propagation Transformer for point clouds
In this paper, we propose the Shape-Aware Propagation Transformer (SAPFormer), which flexibly captures the semantic information of point clouds in geometric space and effectively extracts the contextual geometric space information.
🟡SplatTalk: 3D VQA with Gaussian Splatting
In this work, we introduce SplatTalk, a novel method that uses a generalizable 3D Gaussian Splatting (3DGS) framework to produce 3D tokens suitable for direct input into a pretrained LLM, enabling effective zero-shot 3D visual question answering (3D VQA) for scenes with only posed images.
🟡Talk2PC: Enhancing 3D Visual Grounding through LiDAR and Radar Point Clouds Fusion for Autonomous Driving
In this paper, we exploratively propose a novel method called TPCNet, the first outdoor 3D visual grounding model upon the paradigm of prompt-guided point cloud sensor combination, including both LiDAR and radar contexts.
🟡CQVPR: Landmark-aware Contextual Queries for Visual Place Recognition
We propose the Contextual Query VPR (CQVPR), which integrates contextual information with detailed pixel-level visual features. By leveraging a set of learnable contextual queries, our method automatically learns the high-level contexts with respect to landmarks and their surrounding areas.
#CV

⚡️ — Начинаем семинар, присоединяйтесь!
📺 Трансляция ВК и YouTube

🎓 — Семинар 22. Семантическая сегментация как вспомогательная задача в обучении с подкреплением | Алексей Староверов, Татьяна Земскова

Научный сотрудник и аспирантка нашего Центра рассмотрят задачу навигации до целевого объекта, заданного с помощью семантической категории.

Одним из способов получения информации о семантике пространства является использование дополнительного модуля для семантической сегментации изображений. Однако недостатком такого подхода является распространение ошибок между модулем сегментации и модулем принятия решений.

Мы предлагаем решение данной проблемы с помощью рассмотрения семантической сегментации как вспомогательной задачи во время обучения с подкреплением трансформерной модели для навигации до целевого объекта.

На семинаре мы представим архитектуру SegDT, которая способна совместно решать задачи навигации и сегментации, а также метод её обучения, направленный на преодоление проблем, связанных с дообучением трансформера в онлайн-среде.

👉🏻 Дата: 20.03.25, четверг в 17:00

📹 Трансляция Youtube

Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!

#семинары #CV #RL

🚀Сегодня пришли в гости в Сколково на конференцию ФПМИ IT Purple conf.

Присоединяйтесь очно, чтобы узнать больше о нашем Центре.

И смотрите выступление нашего руководителя Александра Панова с темой "Дообучение языковых и мультимодальных моделей для планирования и моделирования рассуждений" в трансляции!

🦾 — Приходите в Фойе КЗ до 16:30 получить программку от нашего Husky!

🚀 — Центр Когнитивного Моделирования МФТИ на Карьерном форсаже уже завтра!

В эту пятницу, 14 марта у вас будет возможность поговорить с нами очно на Карьерном форсаже в МФТИ!
Приходите узнать о:
🟢 стажировке в нашем Центре;
🔵 поступлении в магистратуру и аспирантуру;
🟡 работе ЦКМ и его сотрудниках.

На стенде будут наши студенты, которые смогут поделиться реальным опытом. А приятным бонусом будут фирменные стикеры от нашего Центра!

Когда: 14 марта, 12:30 - 17:00
Где: Главный корпус МФТИ

Всех ждём!

⚡ — Наши семинары и там и тут показывают!

Начинаем трансляцию, присоединяйтесь в ВК или Youtube!

🎓 — Семинар 21. Методы принятия решения в многоагентой среде с использованием модели других агентов | Мария Нестерова

Уже в этот четверг в 17:00 аспирантка нашего Центра выступит на семинаре, где будут представлены несколько существующих подходов, использующих моделирование поведения других агентов.

Дополнительно Мария сформулирует задачу многоагентного планирования в гетерогенном случае и покажет несколько предварительных методов её решения.

Для эффективного взаимодействия между агентами, важно понимание того, как будут действовать остальные. В частном случае агентам требуется научиться предсказывать поведение друг друга.

В основном на семинаре будут рассматриваться кооперативные задачи, где агенты должны сотрудничать друг с другом для достижения общей цели.

👉🏻 Дата: 13.03.25, четверг в 17:00

📹 Трансляция Youtube

Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!

#семинары #RL

🌷 — Дорогие девушки, с праздником!

⚡ — Наши семинары и там и тут показывают!

Начинаем трансляцию, присоединяйтесь в ВК или YouTube!

Времени до окончания набора на стажировку всё меньше, а у вас почему-то ещё остались сомнения? Тогда позвольте нашему небольшому FAQ их развеять!

1. Как долго длится стажировка?
4-6 месяцев.
2. Как проходит отбор?
Отбор состоит их двух частей:
1 этап — это устное собеседование с рассказом о вашем опыте, в том числе могут быть базовые технические вопросы по основам ML.
2 этап — вам будет выдано тестовое задание по выбранной вами тематике и предоставлена одна неделя для того, чтобы предоставить решение и затем его обсудить.
3. Когда результаты?
После закрытия формы (10 марта) мы обработаем все ответы за 1-2 недели и направим письма на указанные вами почтовые адреса или свяжемся в Телеграме.
4. Какие есть проекты?
Актуальные проекты можно посмотреть по ссылке.
P.S: Скоро появятся и на сайте!
5. Если на выбранное направление не возьмут, можно податься на другое?
Да, можно выбрать несколько смежных тем, но важно понимать в каких у вас есть компетенции.
6. Какой формат у стажировки?
Формат работы гибридный с возможностью посещения офиса в кропусе Цифры и Институте ИИ МФТИ. Для работы с нашим роботом будет требоваться очное присутствие.
Общая загрузка 20ч в неделю.
7. Будет ли поддержка?
В процессе работы тебе будет помогать ментор. А рядом будет команда профессионалов, которая берёт своё начало у самых истоков развития AI в России!
8. А что после?
При успешном прохождении стажировки... её можно продолжить! Часто студенты остаются на повторную стажировку и доводят свои роботы до ума совместной публикацией на топовую конференцию или защитой диплома.
Также после стажировки намного проще попасть в магистратуру или аспирантуру к нам в Центр и продолжить работу над проектом уже там. https://cogmodel.mipt.ru/applicants
Какой-то из ваших вопросов остался без ответа? Тогда срочно бегите это исправлять по почте или в лс: mukhina.ad@phystech.edu, @fissun.

🎓 — Семинар 19. Исследование методов и разработка алгоритмов топологического картирования и локализации | Кирилл Муравьёв

В этот четверг младший научный сотрудник нашего Центра расскажет про своё диссертационное исследование, которое он проводит в качестве аспиранта ФИЦ ИУ РАН.

Подход, о котором пойдёт разговор, позволит обеспечить долговременную навигацию в больших средах. Его суть заключается в представлении карты в виде графа локаций и определения в каждый момент времени текущей локации и относительного положения в ней робота.

На семинаре будут описаны существующие методы TopoSLAM, а также разработанный в ходе исследования метод PRISM-TopoMap, полученные с ним результаты на различных датасетах внутри и вне помещений и перспективы его применения.

Материалы:
● гитхаб метода PRISM-TopoMap
● статья про PRISM-TopoMap в IEEE RAL
● публикация

👉🏻 Дата: 06.03.25, четверг в 17:00

📹 Трансляция Youtube

Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!

#семинары #CV

#партнерский_пост

Школа глубокого обучения МФТИ приглашает на новый семестр!

Запись на обучение в DLS наконец-то снова открыта!
Самое время подключиться к курсу от 15 февраля и успеть на большую практическую работу! Регистрируйтесь, чтобы успеть на ближайшее занятие, которое пройдёт уже 8 марта!

Регистрация на главной странице сайта

Алгоритм подачи заявки:

0. Зарегистрироваться на курс;
1. Получить на почту письмо о успешной регистрации с нужными ссылками;
2. Вступить в чат своего потока и присоединиться к курсу на Stepik;
3. 15 февраля начать учиться;
4. Если что-то пошло не так, то отправить вопрос нам на почту dlphystech@gmail.com или написать в сообщениях в группе VK.

О чем еще хотим напомнить?

🎯Учиться можно всем!
🎯Учиться можно бесплатно, но если вы хотите индивидуальную поддержку, то можете познакомиться с платными тарифами с дополнительными возможностями. Подробнее о них вы можете узнать в канале DLS;
🎯На многие популярные вопросы мы ответили здесь;
🎯Если вы хотите использовать материалы Школы для своей преподавательской практики, то они не против! Но им будет приятно, если вы им про это расскажете.
Пишите на почту: dlphystech@gmail.com

⚡️ — Наши семинары и там и тут показывают!

Начинаем трансляцию, присоединяйтесь в Youtube или ВК.

🎓 — Семинар 19. Визуальные промпты для сегментации произвольных объектов | Михаил Авшалумов

В рамках семинара, магистр нашего Центра рассмотрит один из актуальных подходов к задаче сегментации объектов на изображениях — использование визуальных запросов вместо традиционных промтов или текстовых описаний.

Обсудим существующие методы, которые позволяют использовать референсное изображение в качестве входного "запроса" к нейросетевой модели, их архитектуры и особенности.

Михаил расскажет об экспериментах по этой теме, проведённых в Центре, и дальнейших планах работ в этом направлении.

👉🏻 Дата: 27.02.25, четверг в 17:00

📹 Трансляция Youtube

Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!

#семинары #CV

🇷🇺 — С Днем защитника Отечества!

🇷🇺 — С Днем защитника Отечества!

🇷🇺 — С Днем защитника Отечества!

⚡️ — Начинаем семинар, присоединяйтесь к трансляции!

🎓 — Семинар 18. Пространственно-временной метрико-семантический SLAM в динамических средах | Олег Буличев

На семинаре будет представлен обзор современных методов SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) с акцентом на их модульную структуру. Особое внимание будет уделено надстройкам, таким как использование графов, семантических карт и других методов, повышающих точность и устойчивость системы.

Вторая часть будет отведена специфике пространственно-временного метрико-семантического SLAM, позволяющего учитывать изменения в динамической среде, включая отслеживание движущихся объектов и поддержание семантической согласованности. Одним из таких методов является "Khronos: A Unified Approach for Spatio-Temporal Metric-Semantic SLAM in Dynamic Environments", где предложен новый подход к объединению краткосрочной динамики и долгосрочных изменений. На семинаре будет разбор этой работы и предложены возможные улучшения.
5️⃣ Github

👉🏻 Дата: 20.02.25, четверг в 17:00

📹 Трансляция Youtube

Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!

#семинары #CV #planning

⚡️ — Начинаем семинар, присоединяйтесь к трансляции!

⚡️ — Начинаем семинар, присоединяйтесь к трансляции!

⚡️ — Начинаем семинар, присоединяйтесь к трансляции!

https://www.youtube.com/watch?v=1yU21hlmCoE&themeRefresh=1

🎓 — Семинар 17. Распознавание физических свойств объектов на изображениях | Маргарита Кичик, Роман Титков

Современные модели компьютерного зрения успешно определяют категории объектов и их расположение, однако извлечение физических свойств, таких как материал, плотность или упругость, остается сложной задачей. В рамках семинара будут рассмотрены подходы к распознаванию физических характеристик объектов с упором на определение материалов объектов. Отдельно рассмотрим существующие наборы данных, предназначенные для анализа материалов.

Маргарита расскажет про датасеты для семантической сегментации материалов и работы, посвященные этой задаче, а также про эксперименты, проведенные в ЦКМ и дальнейшие планы исследований по этому направлению.

Роман расскажет о ранних экспериментах по классификации материалов, проведённых с использованием как классических методов, так и нейросетевых подходов на основе дообученной модели CLIP.

👉🏻 Дата: 13.02.25, четверг в 17:00

📹 Трансляция Youtube

Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!

#семинары #CV

Поздравление ректора МФТИ Дмитрия Ливанова с Днём российской науки 🎉

Уважаемые коллеги, учёные, преподаватели, аспиранты и студенты!

Поздравляю вас с Днем российской науки!

Наука — это двигатель прогресса, фундамент технологического суверенитета и ключ к будущему. Благодаря вашим усилиям разрабатываются передовые технологии, совершаются открытия, меняющие жизнь людей и укрепляющие позиции нашей страны в мире.

МФТИ — это не просто вуз, а экосистема, где зарождаются амбициозные идеи, работают выдающиеся учёные, а молодые таланты делают первые шаги в большой науке. Исследования в области искусственного интеллекта, биотехнологий, физики, математики и других направлений, проводимые в наших стенах, формируют будущее технологий и определяют траекторию развития многих отраслей.

Сегодня я хочу выразить благодарность каждому, кто посвятил себя науке, кто исследует, изобретает, обучает, вдохновляет. Пусть вас сопровождают удача, вдохновение и смелость ставить перед собой самые амбициозные цели. Желаю вам крепкого здоровья, новых открытий и преданных единомышленников!

С праздником!

🦾🔥👩‍🚀 — Объявляем набор на стажировку в области искусственного интеллекта и робототехники (Robotics, LLM, RL, CV, Planning)!

Оплачиваемая стажировка в Центре когнитивного моделирования Института ИИ МФТИ предполагает работу над прикладными или поисковыми проектами в составе опытной команды, написание статей в ведущие конференции и журналы.

Стажировка проходит в рамках одного из направлений работ Центра:
— большие поведенческие модели;
— методы манипуляция двуруких роботов;
— нейросетевые методы компьютерного зрения;
— обучение с подкреплением;
— большие языковые модели.

В процессе вашей работы вы сможете погрузиться в:
— разработку новых SOTA алгоритмов;
— написание публикаций и участие в международных конференциях со своими результатами;
— современные проблемы внедрения передовых методов искусственного интеллекта для решения практических задач.

Стажировку можно совмещать с написанием вашего бакалаврского или магистерского диплома. После успешного окончания стажировки возможно трудоустройство в лаборатории Центра, поступление в магистратуру и аспирантуру, продолжение работы в компаниях-партнерах.

Прием заявок до 10 марта 2025 включительно!

Заполнить анкету тут 👉 ссылка

Вопросы можно задать нам в сообщениях или по почте: mukhina.ad@phystech.edu, @fissun.

Подробнее

#стажировка

⚡️ — Начинаем семинар, присоединяйтесь к трансляции!

🎓 — Семинар 16. Объектно-центричные модели мира | Виталий Воробьёв, Владимир Фролов

Начинаем весенний цикл семинаров!

Большинство современных моделей мира сталкиваются с проблемой связывания. Суть этой проблемы заключается в том, что модели, объединяющие всю информацию в единый вектор, теряют способность эффективно обучаться из-за смешения признаков. Одним из решений этой задачи являются объектно-центричные модели мира, где ключевым элементом выступают слоты. Каждый слот представляет собой вектор, кодирующий характеристики объекта: форму, положение, текстуру и другие атрибуты.

В рамках семинара, Владимир Фролов представит базовые модели для выделения слотов на основе архитектуры SA (Slot Attention). Кроме того, он расскажет о методе SMM (Slot mixture model), разработанном в Центре когнитивного моделирования, и его последующих усовершенствованиях.

Виталий Воробьёв, аспирант нашего Центра, выступит с докладом о применении слотовых экстракторов для работы с видео и построения моделей мира, способных прогнозировать следующие состояния слотов. Также он представит новый метод COMPAS (COMPose Actions and Slots), предназначенный для повышения точности предсказаний в динамических средах с учетом действий.

👉🏻 Дата: 06.02.25, четверг в 17:00

📹 Трансляция Youtube

Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!

#семинары #RL #CV

🦾🔥💫 — Вакансия комьюнити-менеджера для развития нашего Центра!

Наш Центр активно развивается. С момента формирования научных лабораторий и запуска магистерской программы МТИИ на физтехе в 2019г прошло уже более 5 лет.
За это время мы уже успели многого достичь: победы в крупнейших всероссийских и международных соревнованиях (Up Great, Habitat, Waymo Challenge, Flatland, MineRL и др), ежегодные публикации и участие в топовых конференциях уровня A*, Более 100+ научных семинаров, более 50+ защит магистров и аспирантов, защита докторских диссертаций у наших руководителей и, конечно, активное участие в развитии ИИ в России.

Но самое интересное только начинается! Есть много направлений жизнедеятельности нашего Центра от развития бакалаврских и аспирантских программ до проведения научных семинаров и продвижения наших соц. сетей (хотели бы больше делиться нашими успехами и рассказывать о наших исследованиях и разработках!), в которых можно себя проявить!
Если вы хотите стать частью и принимать активное участие в развитии одной из крупнейших и передовых лабораторий по ИИ и робототехнике - это ваш шанс!

Подробнее с описанием вакансии можно ознакомиться по ссылке
Для подачи заявки достаточно заполнить 👉 анкету

Поиск кандидата уже идет, поэтому если вам интереса вакансия, то первым делом заполняйте анкету и мы с вами сразу свяжемся!

Верим, что сможем найти лучшего кандидата, с кем продолжим строить одну из лучших лабораторий в России и мире!

Две работы нашей группы были приняты на вторую после NeurIPS ведущую конференцию по ИИ - ICLR 2025 📝🎉🍾:
1) POGEMA Bench - статья по быстрому бенчмарку для мультиагентных задач поиска пути (MAPF) - собрали вместе все-все актуальные методы и алгоритмы (MARL, классика и наши гибридные), показали что MAPF это важная и сложная задача (не то что ваш StarCraft🎮) и что наш бенч хорошо выделяется среди других сред для MARL
2) DHTM - новый алгоритм памяти на хеббовских принцпиах, который быстро и эффективно запоминает последовательности наблюдений и действий в задаче обучения агента в среде с вознаграждениями и при этом без бэкпропа побивает рекуррентные сетки и трансформеры🦾

Конференция будет проходить в Сингапуре в апреле - как обычно сделаем обзор интересных работ оттуда🇸🇬

А вот и первые акцепты!🎉