Лаборатория автоматического машинного обучения

Фронтирные лаборатории

РУКОВОДИТЕЛЬ ПРОЕКТА

Никитин Николай Олегович
к.т.н., руководитель группы научно-технического развития, исследовательский центр в сфере искусственного интеллекта "Сильный искусственный интеллект в промышленности"
ЦЕЛЬ ПРОЕКТА
Повышение эффективности применения прикладного искусственного интеллекта (снижение затрат времени и вычислительных ресурсов, улучшение критериев качества) в R&D-проектах для различных научных отраслей за счет разработки методов автоматического машинного обучения на основе мета-оптимизации и генеративного ИИ.

КЛЮЧЕВЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

  • Алгоритм генерации структур пайплайнов МО и их гиперпараметров с помощью аппарата графовых нейронных сетей
  • Алгоритм суррогатного оценивания целевых функций с помощью графовых нейронных сетей, применяемого в ходе оптимизации структур пайплайнов
  • Метод мета-автоматического обучения, основанный на применении графовых нейронных сетей, обучения с подкреплением и топологического анализа данных
  • Программная реализация с открытым исходным кодом, совместимая с фреймворком FEDOT
Результаты 1-го полугодия 2024

ЯДРО КОМАНДЫ

  • Николай Никитин
    к.т.н., руководитель группы научно-технического развития, исследовательский центр в сфере искусственного интеллекта "Сильный искусственный интеллект в промышленности"
    руководитель проекта

  • Егор Шиков
    научный сотрудник

    генерация пайплайнов МО с помощью графовых нейронных сетей

  • Илья Ревин
    научный сотрудник

    создание эффективных сжатых представлений наборов данных

  • Петр Шевченко
    инженер
    программная реализация открытой библиотеки мета-оптимизации
  • Андрей Стебеньков
    инженер
    генерация пайплайнов с помощью алгоритмов обучения с подкреплением

  • Елена Егорова
    инженер
    разработка моделей для ранжирования пайплайнов

  • Григорий Киргизов
    инженер
    разработка и программная реализация самонастраивающихся эволюционных алгоритмов

  • Константин Черняк
    инженер
    разработка суррогатных моделей для оценки качества пайплайнов

  • Майя Пинчук
    лаборант
    реализация адаптивных эволюционных операторов

  • Валерий Покровский
    лаборант
    реализация мета-обучения для временных рядов