Точка машинного зрения
Канал Центра ИИ Сколтеха: новости, лекции, вакансии и мероприятия по теме ИИ от нас и партнёров.
🕸️ https://new.skoltech.ru/center/project-applied-ai
По всем вопросам 📇 @NadiaSch
🕸️ https://new.skoltech.ru/center/project-applied-ai
По всем вопросам 📇 @NadiaSch
Рэйтынг TGlist
0
0
ТыпПублічны
Вертыфікацыя
Не вертыфікаваныНадзейнасць
Не надзейныРазмяшчэнне
МоваІншая
Дата стварэння каналаКвіт 01, 2025
Дадана ў TGlist
Квіт 01, 2025Прыкрепленая група
Точка машинного зрения Chat
5
Рэкорды
01.04.202523:59
984Падпісчыкаў31.03.202523:59
100Індэкс цытавання05.04.202523:59
279Ахоп 1 паста10.04.202523:50
0Ахоп рэкламнага паста26.03.202512:49
14.22%ER01.04.202512:49
28.35%ERR
31.03.202518:10
🚨 Представьте себе, что учёные нашли способ заранее предсказывать, где может вспыхнуть лесной пожар, – и делают это, анализируя огромные массивы данных из космоса, метеостанций и геоинформационных источников. Именно об этом рассказывает статья Exploration of geo-spatial data and machine learning algorithms for robust wildfire occurrence prediction, опубликованная в престижном журнале Scientific Reports (входит в издательский портфель Nature Portfolio).
Авторы статьи из Центра ИИ Сколтеха – Светлана Илларионова, Дмитрий Шадрин, Фёдор Губанов, Михаил Шутов, Усман Тасуев, Ксения Евтеева, Максим Мироненко и Евгений Бурнаев – предложили объединять сведения о погоде (температура воздуха, осадки, ветер), рельефе (высота, уклоны, особенности почвы и растительности), а также о плотности населения и человеческой деятельности. На основании этих данных исследователи применяют различные модели искусственного интеллекта – от классических методов вроде «случайного леса» (Random Forest) до нейронных сетей (ConvLSTM, RegNetX и других) – чтобы «учить» алгоритмы находить закономерности, указывающие на высокую вероятность пожара. Такой подход не только повышает точность прогнозов, но и позволяет выявить специфические для каждой территории факторы: в одном регионе главное значение имеет засуха и рельеф, а в другом – хозяйственная деятельность.
➡️Почему это так важно? Лесные пожары наносят колоссальный ущерб экологии и населению, а раннее предупреждение – ключ к эффективной профилактике. Традиционные методы преимущественно полагаются на погодные индексы, тогда как описанный в статье подход учитывает гораздо больший спектр параметров. Это обеспечивает точные прогнозы, адаптированные к конкретной местности, и даёт возможность вовремя привлечь дополнительные силы пожаротушения, сохраняя природные и человеческие ресурсы. Таким образом, исследование стало важным шагом к созданию умной системы раннего предупреждения пожаров нового поколения.
Отметим, что описанный в статье метод - уже не теория: МЧС России в феврале этого года отметило почётными грамотами первых авторов статьи: Светлану Илларионову, Дмитрия Шадрина и Фёдора Губанова. Система, созданная ими, уже внедрена в ведомстве и демонстрирует эффективность на больших лесных территориях. Кроме того, разработка получила и международное признание: в 2024 году Дмитрий Шадрин стал лауреатом конкурса «Молодые инноваторы стран БРИКС» в номинации «Технологии искусственного интеллекта», заняв третье - единственный от России. Решение готово к масштабированию на любых территориях, где есть обширные леса.
Авторы статьи из Центра ИИ Сколтеха – Светлана Илларионова, Дмитрий Шадрин, Фёдор Губанов, Михаил Шутов, Усман Тасуев, Ксения Евтеева, Максим Мироненко и Евгений Бурнаев – предложили объединять сведения о погоде (температура воздуха, осадки, ветер), рельефе (высота, уклоны, особенности почвы и растительности), а также о плотности населения и человеческой деятельности. На основании этих данных исследователи применяют различные модели искусственного интеллекта – от классических методов вроде «случайного леса» (Random Forest) до нейронных сетей (ConvLSTM, RegNetX и других) – чтобы «учить» алгоритмы находить закономерности, указывающие на высокую вероятность пожара. Такой подход не только повышает точность прогнозов, но и позволяет выявить специфические для каждой территории факторы: в одном регионе главное значение имеет засуха и рельеф, а в другом – хозяйственная деятельность.
➡️Почему это так важно? Лесные пожары наносят колоссальный ущерб экологии и населению, а раннее предупреждение – ключ к эффективной профилактике. Традиционные методы преимущественно полагаются на погодные индексы, тогда как описанный в статье подход учитывает гораздо больший спектр параметров. Это обеспечивает точные прогнозы, адаптированные к конкретной местности, и даёт возможность вовремя привлечь дополнительные силы пожаротушения, сохраняя природные и человеческие ресурсы. Таким образом, исследование стало важным шагом к созданию умной системы раннего предупреждения пожаров нового поколения.
Отметим, что описанный в статье метод - уже не теория: МЧС России в феврале этого года отметило почётными грамотами первых авторов статьи: Светлану Илларионову, Дмитрия Шадрина и Фёдора Губанова. Система, созданная ими, уже внедрена в ведомстве и демонстрирует эффективность на больших лесных территориях. Кроме того, разработка получила и международное признание: в 2024 году Дмитрий Шадрин стал лауреатом конкурса «Молодые инноваторы стран БРИКС» в номинации «Технологии искусственного интеллекта», заняв третье - единственный от России. Решение готово к масштабированию на любых территориях, где есть обширные леса.
28.03.202512:51
😊 Принимаем заявки на Летнюю школу машинного обучения Сколтеха в Китае!
Главная тема SMILES-2025, которая пройдёт на Факультете компьютерных технологий Харбинского технологического института (HIT), — генеративные методы в ИИ. В фокусе программы: большие языковые модели, мультиагентные системы, безопасный ИИ, генеративные подходы в компьютерном зрении. Лекции проведут ведущие эксперты по этим темам из Сколтеха, AIRI и HIT, в том числе Евгений Бурнаев, Александр Коротин и Андрей Кузнецов.
Школа продлится 12 дней и будет включать лекции, семинары и работу над проектами. Мы снизили лекционную нагрузку, чтобы у участников было больше времени на работу над проектами и знакомство с культурой Китая. В этом году наша команда отберет 100 очных и до 300 онлайн-участников: студентов, аспирантов и молодых AI исследователей из России и Китая. Язык школы - английский.
🙂 Участие бесплатное: организаторы покроют перелёт, питание и проживание в Китае.
Отбор как для офлайн-, так и для онлайн-формата проводится на конкурсной основе. Заявки принимаем до 20 апреля включительно.
Соорганизатор летней школы — HIT, генеральный партнер — Альфа-Банк, научный партнер — Институт AIRI.
😀 Узнайте подробности на лендинге SMILES-2025.
Главная тема SMILES-2025, которая пройдёт на Факультете компьютерных технологий Харбинского технологического института (HIT), — генеративные методы в ИИ. В фокусе программы: большие языковые модели, мультиагентные системы, безопасный ИИ, генеративные подходы в компьютерном зрении. Лекции проведут ведущие эксперты по этим темам из Сколтеха, AIRI и HIT, в том числе Евгений Бурнаев, Александр Коротин и Андрей Кузнецов.
Школа продлится 12 дней и будет включать лекции, семинары и работу над проектами. Мы снизили лекционную нагрузку, чтобы у участников было больше времени на работу над проектами и знакомство с культурой Китая. В этом году наша команда отберет 100 очных и до 300 онлайн-участников: студентов, аспирантов и молодых AI исследователей из России и Китая. Язык школы - английский.
🙂 Участие бесплатное: организаторы покроют перелёт, питание и проживание в Китае.
Отбор как для офлайн-, так и для онлайн-формата проводится на конкурсной основе. Заявки принимаем до 20 апреля включительно.
Соорганизатор летней школы — HIT, генеральный партнер — Альфа-Банк, научный партнер — Институт AIRI.
😀 Узнайте подробности на лендинге SMILES-2025.
24.03.202510:01
📣 4 классные вакансии в Центре ИИ Сколтеха
🚀 Хочешь работать с топовыми задачами в сфере AI и CV — смотри ниже!
🔻 Senior Research Engineer
[Вакансия здесь] — офис в Сколково + удалённо (5/2), ДМС, соцпакет.
Разработка нейросетей для спутниковых данных 🛰 (YOLO, трансформеры, GAN, диффузионки), задачи Datafusion и внедрение решений в реальные проекты.
👤 Опыт: от 6 лет в ML и CV.
🔻 ML Engineer LLM
[Вакансия здесь] — офис в Сколково + удалённо (5/2), ДМС, соцпакет.
Будешь разрабатывать и оптимизировать LLM для цифрового аватара 🤖, обучать модели и настраивать архитектуры.
👤 Опыт: от 3 лет.
🔻 Python Developer
[Вакансия здесь] — офис в Сколково + удалённо (5/2), ДМС, соцпакет.
Микросервисы на Python 🐍, API, деплой на инфраструктуре заказчиков и системный подход к разработке.
👤 Опыт: от 5 лет.
🔻 Автор-эксперт ML
[Вакансия здесь] — полностью удалёнка, частичная занятость, проект за 💰 23 000 ₽.
Составляй тесты по ML/IT для обучения генеративной модели: 100 вопросов с делением по уровням сложности.
👤 Подходит студентам старших курсов и специалистам с опытом от 1 года.
💡 Работаем на стыке науки и индустрии. Хватай шанс попасть в сильную команду AI Center! 🚀
🚀 Хочешь работать с топовыми задачами в сфере AI и CV — смотри ниже!
🔻 Senior Research Engineer
[Вакансия здесь] — офис в Сколково + удалённо (5/2), ДМС, соцпакет.
Разработка нейросетей для спутниковых данных 🛰 (YOLO, трансформеры, GAN, диффузионки), задачи Datafusion и внедрение решений в реальные проекты.
👤 Опыт: от 6 лет в ML и CV.
🔻 ML Engineer LLM
[Вакансия здесь] — офис в Сколково + удалённо (5/2), ДМС, соцпакет.
Будешь разрабатывать и оптимизировать LLM для цифрового аватара 🤖, обучать модели и настраивать архитектуры.
👤 Опыт: от 3 лет.
🔻 Python Developer
[Вакансия здесь] — офис в Сколково + удалённо (5/2), ДМС, соцпакет.
Микросервисы на Python 🐍, API, деплой на инфраструктуре заказчиков и системный подход к разработке.
👤 Опыт: от 5 лет.
🔻 Автор-эксперт ML
[Вакансия здесь] — полностью удалёнка, частичная занятость, проект за 💰 23 000 ₽.
Составляй тесты по ML/IT для обучения генеративной модели: 100 вопросов с делением по уровням сложности.
👤 Подходит студентам старших курсов и специалистам с опытом от 1 года.
💡 Работаем на стыке науки и индустрии. Хватай шанс попасть в сильную команду AI Center! 🚀
Пераслаў з:
Сколтех
28.03.202511:23
✍️ В первом материале блога Сколтеха на Хабре разбираемся в том, какая разница между решением задач на олимпиаде и их созданием.
Если коротко, то придумывание заданий развивает в человеке системное и творческое мышление, умение анализировать ошибки и глубокое понимание предмета.
Если коротко, то придумывание заданий развивает в человеке системное и творческое мышление, умение анализировать ошибки и глубокое понимание предмета.
26.03.202519:33
🎙На Губернаторских чтениях, которые прошли сегодня в Тюмени, с основным докладом о развитии искусственного интеллекта (ИИ) выступил Евгений Бурнаев, доктор физико-математических наук, директор Центра ИИ Сколтеха. Губернатор Тюменской области Александр Моор напомнил, что ещё в 2016 году регион начал задумываться об ИИ, а теперь нейросети уже реально работают в индустрии и соцсфере.
💡 О чем рассказал директор Центра ИИ Сколтеха
- Главные вехи развития ИИ. От первых пробных экспертных систем к «умным» моделям, которые сейчас решают задачи распознавания изображений, автоматического перевода и даже пишут код. Ключевой скачок произошел в 2012 году, когда научились «глубоко» обучать нейросети.
- Многополярность рынка ИИ. Помимо ведущих американских и китайских корпораций, в России крупные игроки — это Сбер и Яндекс. Но в последние годы заходят новые компании вроде Т-банка и МТС.
- Почему «Россия не отстает». По словам профессора Бурнаева, отечественные сервисы уже развивают голосовых ассистентов и внедряют беспилоты.
- Инженерный ИИ и мультиагентные системы. Спикер показал, как сегодня можно объединять нейронные сети с традиционными «символьными» алгоритмами (графами знаний) и решать прикладные задачи: от экологического мониторинга до производственных прогнозов.
- Тюменский угол. Регион, по мнению эксперта, может использовать ИИ-платформы для развития нефтесервиса, планирования городской инфраструктуры, отслеживания экологических рисков — все это востребовано и даёт реальный экономический эффект.
🤟 Главные инсайты для региона
1. Экология и климат: системы прогнозов пожаров, наводнений и загрязнений уже опираются на данные из спутников и «умных» алгоритмов. Тюмень сможет своевременно реагировать на ЧС и защищать население.
2. Промышленность: заводы и предприятия могут экономить ресурсы и предсказывать аварии благодаря системам мониторинга и предиктивной аналитике (датчики, нейросети, исторические данные).
3. Социальная сфера: ИИ-классификация обращений граждан, цифровые помощники для врачей (пренатальная диагностика), «белые» хакатоны для студентов и школьников, чтобы растить местные кадры и таланты.
Губернаторские чтения - проект, который реализуется в Тюменской области с 2010 года. Он представляет серию лекций, посвященных различным аспектам российской и региональной экономики. Основную аудиторию чтений составляют научная общественность, управленцы, студенты профильных специальностей.
Фото: Александр Аксенов, пресс-служба губернатора Тюменской области
«Меня как губернатора именно это интересует, – подчеркнул он. – Безусловно, чтобы выработать это системное представление, нам нужны системно мыслящие эксперты. Таких мы к нам и приглашаем. Евгений Бурнаев не просто теоретик, он работает на стыке теории и практики, там, где технологии искусственного интеллекта применяются в решении прикладных задач, что нам и требуется».
💡 О чем рассказал директор Центра ИИ Сколтеха
- Главные вехи развития ИИ. От первых пробных экспертных систем к «умным» моделям, которые сейчас решают задачи распознавания изображений, автоматического перевода и даже пишут код. Ключевой скачок произошел в 2012 году, когда научились «глубоко» обучать нейросети.
- Многополярность рынка ИИ. Помимо ведущих американских и китайских корпораций, в России крупные игроки — это Сбер и Яндекс. Но в последние годы заходят новые компании вроде Т-банка и МТС.
- Почему «Россия не отстает». По словам профессора Бурнаева, отечественные сервисы уже развивают голосовых ассистентов и внедряют беспилоты.
«Нужно только законодательно всё отрегулировать — технологически страна к этому готова», — заявил он.
- Инженерный ИИ и мультиагентные системы. Спикер показал, как сегодня можно объединять нейронные сети с традиционными «символьными» алгоритмами (графами знаний) и решать прикладные задачи: от экологического мониторинга до производственных прогнозов.
- Тюменский угол. Регион, по мнению эксперта, может использовать ИИ-платформы для развития нефтесервиса, планирования городской инфраструктуры, отслеживания экологических рисков — все это востребовано и даёт реальный экономический эффект.
🤟 Главные инсайты для региона
1. Экология и климат: системы прогнозов пожаров, наводнений и загрязнений уже опираются на данные из спутников и «умных» алгоритмов. Тюмень сможет своевременно реагировать на ЧС и защищать население.
2. Промышленность: заводы и предприятия могут экономить ресурсы и предсказывать аварии благодаря системам мониторинга и предиктивной аналитике (датчики, нейросети, исторические данные).
3. Социальная сфера: ИИ-классификация обращений граждан, цифровые помощники для врачей (пренатальная диагностика), «белые» хакатоны для студентов и школьников, чтобы растить местные кадры и таланты.
«Мы должны системно использовать нейросети и машинное обучение, – заключил Евгений Бурнаев. – Это не где-то в далеком будущем. Технологии уже сейчас работают на экономику и социальную сферу Тюменской области».
Губернаторские чтения - проект, который реализуется в Тюменской области с 2010 года. Он представляет серию лекций, посвященных различным аспектам российской и региональной экономики. Основную аудиторию чтений составляют научная общественность, управленцы, студенты профильных специальностей.
Фото: Александр Аксенов, пресс-служба губернатора Тюменской области
28.03.202512:07
🎙Профессор Евгений Бурнаев, директор Центра искусственного интеллекта Сколтеха и руководитель научной группы Института AIRI, выступил на стратегической встрече руководства Московской биржи.
🔹 В докладе «Инженерный искусственный интеллект: научные основы для промышленного применения» Евгений подробно осветил мировые тренды ИИ, включая стремительный рост генеративного ИИ (30% всего рынка ИИ), революцию в области мультимодальности (особенно генерацию и обработку видео), развитие ИИ-агентов (интеллектуальных систем, способных автономно адаптироваться к задачам) и технологии Any-to-any (перевод и обработка различных типов данных: текст, изображение, звук, видео).
🔸 Евгений рассказал о подходах Центра ИИ Сколтеха, таких как мультиагентные системы с генеративным ИИ, интеграция символьного и нейронного подходов с большими языковыми моделями (LLM), и привёл практические примеры их применения в нефтегазовой отрасли (например, самообучающиеся модели пласта и генеративное проектирование инженерных систем), экологии (мониторинг загрязнения воздуха) и медицине (автоматизированная пренатальная диагностика).
💡 Особое внимание было уделено необходимости системного внедрения ИИ в производственные процессы Московской биржи, включая автоматизацию аналитики, ИТ-мониторинг, интеграцию данных и безопасность. Евгений подчеркнул, что важнейшая задача – развивать компетенции сотрудников, так как внедрение ИИ позволит автоматизировать до 33% текущих задач и создать миллионы новых рабочих мест.
🎓 Также был отмечен успешный опыт образовательного партнёрства: к июню 150 сотрудников Московской биржи закончат обучение на программаз дополнительного профессионального образования в Сколтехе по направлениям, связанным с искусственным интеллектом.
🔹 В докладе «Инженерный искусственный интеллект: научные основы для промышленного применения» Евгений подробно осветил мировые тренды ИИ, включая стремительный рост генеративного ИИ (30% всего рынка ИИ), революцию в области мультимодальности (особенно генерацию и обработку видео), развитие ИИ-агентов (интеллектуальных систем, способных автономно адаптироваться к задачам) и технологии Any-to-any (перевод и обработка различных типов данных: текст, изображение, звук, видео).
🔸 Евгений рассказал о подходах Центра ИИ Сколтеха, таких как мультиагентные системы с генеративным ИИ, интеграция символьного и нейронного подходов с большими языковыми моделями (LLM), и привёл практические примеры их применения в нефтегазовой отрасли (например, самообучающиеся модели пласта и генеративное проектирование инженерных систем), экологии (мониторинг загрязнения воздуха) и медицине (автоматизированная пренатальная диагностика).
💡 Особое внимание было уделено необходимости системного внедрения ИИ в производственные процессы Московской биржи, включая автоматизацию аналитики, ИТ-мониторинг, интеграцию данных и безопасность. Евгений подчеркнул, что важнейшая задача – развивать компетенции сотрудников, так как внедрение ИИ позволит автоматизировать до 33% текущих задач и создать миллионы новых рабочих мест.
🎓 Также был отмечен успешный опыт образовательного партнёрства: к июню 150 сотрудников Московской биржи закончат обучение на программаз дополнительного профессионального образования в Сколтехе по направлениям, связанным с искусственным интеллектом.
Увайдзіце, каб разблакаваць больш функцый.