Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Представлена модель ИИ, которая распознает объекты, отраженные в зеркале
Сотрудники Лаборатории геометрической алгебры и приложений НИУ ВШЭ представили новую архитектуру нейронных сетей, понимающую симметрии мира. Разработка может ускорить и упростить анализ данных в физике, биологии и инженерии.
Свое решение ученые представили 16 июля в Ванкувере на ведущей международной конференции по машинному обучению ICML 2025. Текст статьи и исходный код выложены в открытый доступ.
Многие объекты — от молекул до роботов и элементарных частиц — сохраняют свои свойства при повороте или зеркальном отражении. Современные эквивариантные нейросети способны учитывать такие симметрии при обработке данных, что делает их особенно востребованными в научных и технологических задачах — от моделирования химических соединений до анализа физических процессов и распознавания изображений.
Но у этих моделей есть недостаток: за высокую точность приходится платить сложностью. Они требуют огромного количества обучаемых параметров, что делает их тяжеловесными, требовательными к ресурсам и подверженными переобучению, особенно если данных немного.
Сотрудники департамента математики и Лаборатории геометрической алгебры и приложений факультета экономических наук НИУ ВШЭ Екатерина Филимошина и Дмитрий Широков разработали архитектуру GLGENN (Generalized Lipschitz Group Equivariant Neural Networks), которая решает эту проблему. Она позволяет моделям сохранять симметрии в данных, но при этом требует в разы меньше параметров. Добиться этого авторам помог известный математический аппарат — геометрические алгебры Клиффорда — и оригинальный метод разделения весов, который учитывает внутренние алгебраические структуры данных.
«Мы хотели построить модель, которая будет умной, но при этом легкой, — говорит стажер-исследователь Лаборатории геометрической алгебры и приложений ФЭН НИУ ВШЭ Екатерина Филимошина. — GLGENN показывает, что эквивариантные нейросети не обязаны быть громоздкими и сложными. Даже с ограниченными данными они могут обучаться эффективно и без потери качества».
Модель прошла испытания на разнообразных задачах — от симуляции физических процессов до работы с геометрическими данными — и показала результаты, сравнимые или лучшие, чем у существующих методов. При этом GLGENN работает быстрее и эффективнее за счет меньшего числа обучаемых параметров, что делает ее более доступной для практического применения.
«Эти результаты могут стать шагом к созданию новых нейросетевых инструментов для науки и техники, — добавляет заведующий Лабораторией геометрической алгебры и приложений ФЭН НИУ ВШЭ Дмитрий Широков. — Мы уверены, что подход, основанный на геометрических алгебрах, найдет применение в самых разных областях, включая биоинформатику, робототехнику и геоинформатику».
Участие в ICML стало признанием высокого уровня исследований в области машинного обучения, которые ведутся в НИУ ВШЭ. Ученые планируют развивать архитектуру GLGENN, расширяя ее возможности для работы с новыми типами данных, а также исследовать потенциальное применение модели в задачах физики, робототехники и компьютерного зрения.
Исследование поддержано проектом «Зеркальные лаборатории» НИУ ВШЭ «Кватернионы, геометрические алгебры и приложения».
Telegram 
Дзен 
VK По замыслу исследователей, в будущем нетрадиционный способ доставки кислорода в организм, который они называют «энтеральной вентиляцией», может стать спасением для пациентов с дыхательной недостаточностью. Эксперимент подтвердил безопасность процедуры для людей, что приближает ученых к реализации идеи.
В новом эксперименте исследователи из Финляндии проследили, как два типа питания повлияли на энергетический обмен веществ у псов породы стаффордширский бультерьер. Некоторые из биомаркеров, по которым судили об эффекте, в отношении собак применили впервые.
Стремительное развитие искусственного интеллекта (ИИ) стало одним из ключевых факторов, определяющих глобальную технологическую и экономическую повестку. Для России, стремящейся занять достойное место в числе лидеров цифровой трансформации, ИИ представляет собой одновременно и огромную возможность, и серьезный вызов. Вопрос о том, является ли он двигателем прогресса или источником новых угроз, не имеет однозначного ответа, поскольку обе эти ипостаси тесно переплетены в современной реальности.
В густой оранжевой дымке Титана, где температура опускается до минус 180 градусов Цельсия, происходят невозможные по земным меркам химические реакции: молекула циановодорода (HCN), рожденная в атмосфере из азота, метана и этана, могла сформировать кристаллы, объединяющие вещества противоположной природы.
Насколько счастливым нужно быть человеку, чтобы это начало благоприятно сказываться на продолжительности жизни? Ученые определили минимальный уровень субъективного ощущения благополучия, или счастья, преодолев который, оно становится фактором, позитивно влияющим на здоровье населения страны.
Первый официальный документ, описывающий принцип действий в случае возможного контакта с внеземной цивилизацией, был принят Международной академией астронавтики (IAA) в 1989 году. С тех пор декларацию неоднократно пересматривали, а ее обновленную версию, адаптированную под реалии XXI века, ученые разработали совместно с участниками проекта по поиску инопланетян SETI.
Согласно новой гипотезе, сознание возникает не только из-за активности нейронов, но и благодаря физическим процессам — электромагнитным полям от движения жидкости в мозге. Эта модель, как и ее предшественники, пока носит теоретический характер, но предлагает нестандартный взгляд на проблему синхронизации работы разных отделов мозга.
Археологи Института истории материальной культуры РАН (ИИМК РАН), при поддержке фонда «История отечества» в ходе раскопок обнаружили на всемирно известной стоянке каменного века Костенки-17 в Воронежской области редчайшие украшения из зубов песца и окаменелой раковины, а также уникальный для этого времени нуклеус из бивня мамонта для снятия заготовок.
Экспедиционное судно «Эндьюранс» более века называли самым прочным деревянным судном, когда-либо построенным человеком. Но находка, сделанная на дне моря, и изучение старых писем раскрыли неприятную правду. Легендарный «Эндьюранс» Шеклтона вовсе не был непобедимым левиафаном. Напротив, он имел фатальные недостатки, а капитан знал об этом еще до того, как ушел в роковое плавание к берегам Антарктиды.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно