MIL.
НАУКА
Мы разрабатываем передовые методы в развивающемся коллективе
Принципы выбора направлений в науке
Мы предвидим траекторию развития научного фронта и следуем нашему предчувствию
Польза
Каждое научное направление возникло благодаря попытке решения проблем бизнеса и человека
Реальность
Все наши научные разработки используются в создании технологических инструментов
Современность
Мы выбираем направления развития научных исследований совместно с мировыми научными институтами
Вадим Викторович Стрижов
Ведущий научный сотрудник Лаборатории Машинного Интеллекта
Мои студенты и аспиранты проводят научные исследования совместно с университетами Франции. Вместе мы работаем над решением социальных проблем: распознавание движений человека по сигналам с головного мозга, прогнозирование деятельности человека для своевременного детектирования болезненного и аномального состояния.
В моих исследованиях присутствует глубокая научная составляющая: мы разрабатываем модели глубокого обучения, применяем методы их развешивания, построения моделей для поиска оптимальных структур прогностических алгоритмов. Мы идем к созданию общего искусственного интеллекта, который способен порождать необходимые для анализа модели.

Свои исследования я всегда связываю напрямую с задачами окружающего нас мира. Исследования без прикладного применения бесполезны, поэтому мы постоянно ищем технологических партнеров, которым интересно вкладывать ресурсы в развитие технологий.
Оценка оптимального объема выборки
Оценка оптимального объема выборки
Исследование алгоритмов оценки оптимального объема выборки в задачах медицинской диагностики
Прогнозирование намерений человека
Анализ сигналов головного мозга для прогнозирования движения конечностей

Анализ поведения человека
Анализ сигналов носимых устройств для прогнозирования поведения
Порождение моделей машинного интеллекта
Создаем машины, которые порождают машины оптимальной структуры
Метрические пространства для временных рядов
Построение функций расстояния между временными рядами различной природы и их модификации
Аппроксимации простыми функциями
Использование элементарных функций для аппроксимации временного ряда с последующими прогнозированием и классификацией
Порождение интерпретируемого признакового пространства
Методы создания новых интерпретируемых признаков в идет суперпозиций интерпретируемых операций и исходного признакового пространства
Константин Вячеславович Воронцов
Руководитель Лаборатории Машинного Интеллекта
Исследования, которые я провожу совместно с моей научной группой направлены на получение знаний. Так сложилось, что в мире основным источником знаний является текстовая информация, поэтому мои разработки затрагивают область Natural Language Processing.

Мы всерьез обеспокоены скоростью обучения человека, возможностями агрегировать и выявлять необходимую информацию из крупных текстовых коллекций. В нашем мире объем знаний сильно превосходит возможности человека по их обработке и анализу.
Мы создаем технологии, которые позволяют людям общаться друг с другом, с бизнесом и с машинами эффективнее. Технологии, которые позволят получать релевантную информацию быстро, стремительно. Для этого необходимо использование всех современных достижений человечества в области Искусственного интеллекта, а также разработка новых методов.

Наши исследования не ограничены текстовой информацией, ведь подобные анализ необходим для разного вида данных: получить необходимые выводы из информации нужно банкам, ретейлу и многим другим областям. Поэтому наши исследования затрагивают все сферы, где есть информация об истории взаимодействия человека со средой: банковская, интернет активность и многое другое.
Порождение данных для обучения OCR
Алгоритмы порождения реалистичных печатных строк для обучения модели распознавания символов
Порождения данных для обучения TD
Алгоритмы порождения реалистичных документов для обучения модели детектирования текста

Модель OCR
Построение модели распознавания печатных символов
Модель TD
Построение модели детектирования печатного текста на фотографии
Topic Modeling
Модели тематического моделирования и их модификации
Исследование когерентности
Исследование тематических моделей и использование когерентности при их построении

Регуляризация тематических моделей
Исследование новых методов регуляризации для построения интерпретируемых моделей тематического моделирования
Made on
Tilda