Приближается декабрь, и всё чаще наших коллег можно заприметить в воркшопах, на форумах и хакатонах в компании своих студентов, которых готовят к неизбежному — защите дипломов, а то и диссертаций. Вот и руководители 71 отдела Института проблем искусственного интеллекта под конец месяца разлетелись кто куда, чтобы поднатаскать будущих выпускников в публичных выступлениях и заодно поддержать напутственным словом, подсказкой из зала или прямым вмешательством в процесс дискуссии на случай, если она повернёт куда-то не туда. Всякое бывало.
Александр Панов, впрочем, в кои-то веки никуда не разлетелся: в этом году XXV Международная научно-техническая конференция «Нейроинформатика-2023» прошла с 23 по 27 октября в Москве в НИЯУ «МИФИ» при поддержке МФТИ, где Александр руководит Центром когнитивного моделирования. Сам он принял участие в круглом столе «Нейроинформатика сознания», а также в секции «Прикладные нейросетевые системы», представив труд «Аттракторные свойства пространственно-временной памяти в задаче эффективной обработки последовательностей» (ссылка) вместе с учениками Петром Кудеровым и Евгением Дживеликяном. Созданная ими биологически правдоподобная модель пространственно-временной памяти с аттракторным модулем научилась эффективно кодировать последовательности, выделять и переиспользовать повторяющиеся паттерны.
А Константин Яковлев взял и уехал в Баку на 8-ю Международную конференцию по интерактивной коллаборативной робототехнике ICR 2023, будучи научноответственным за дипломника СПбГУ Владислава Савинова и, попутно, за секцию устных докладов. Там и состоялась презентация их исследования «DHC-R: оценивая “Distributed Heuristic Communication” и улучшая робастность обучаемой децентрализованной PO-MAPF» (ссылка), раскрывающего суть модификации алгоритма DHC при переходе к сценарию потери сообщений между агентами во время его тестирования (но ни в коем случае не во время обучения, даже не смейте!).
Дорожки руководителей 71 отдела вновь пересеклись 28 октября в Высшей школе экономики на конференции по машинному обучению Fall into ML 2023. Их совместную с аспирантом РУДН Антоном Андрейчуком работу «Выучивание эвристической функции для задачи планирования с помощью трансформерных моделей» (ссылка) Александр представил в секции Applied ML, тогда как Алексей Ковалёв при поддержке Александра Корчемного и, опять же, Александра Панова обнародовал крайне необычный проект «Символьные распутанные представления в гиперразмерном латентном пространстве» (ссылка) для секции NLP (видеопрезентации доступны по ссылкам).
Напоследок отметим ещё одну коллаборацию между студентом и наставником: статью Александра Панова и Артёма Латышева в журнале «Искусственный интеллект и принятие решений» № 3 «Методы внутренней мотивации в задачах обучения с подкреплением на основе модели» (ссылка). В ней авторы вновь обращаются к проблеме обучения RL-агента в условиях редкого получения сигнала вознаграждения и методам внутренней мотивации как междисциплинарному способу её решения. Перспективным им видится объединение существующих подоходов в один подходище и соотнесение его с биологической правдоподобностью ради максимального ускорения процесса.
