Институт искусственного интеллекта

Институт перспективных исследований проблем
искусственного интеллекта и интеллектуальных систем
МГУ имени М.В. Ломоносова

Целью Института является проведение фундаментальных и прикладных исследований в области искусственного интеллекта, а также междисциплинарных исследований с применением методов искусственного интеллекта.

Принципы работы Института — междисциплинарная кооперация, создание лабораторий в перспективных областях ИИ, реализация совместных исследований с ведущими российскими научными организациями и корпорациями.

Институт также проводит собственную образовательную программу в области анализа больших данных и машинного обучения AI Masters.

Наши лаборатории

Новости

9 января 2023

Лаборатория «Интеллектуальный анализ видео» подала две статьи на Data Compression Conference 2023

Ученые Максим Железов, Евгений Ляпустин, Андрей Москаленко и Дмитрий Ватолин в своей статье «Choosing the best projection for 360 video» сранивают эффективность различных проекций для видео 360 на различных кодеках, включая AV1, HEVC, VP9 и AVC. Тип такого контента достаточно трудный в связи с растущей ошибкой при перепроецировании, вызванной кодеками. Поэтому в статье проводится сравнение различных проекций и различных пар кодеков, чтобы выявить наиболее устойчивую проекцию к кодированию. Результаты, представленные в статье, используют как объективные метрики, так и субъективное сравнение на статичных областях просмотра.

Субъективное измерение качества изображения играет решающую роль в разработке приложений для обработки изображений. Метрики визуального качества служат для аппроксимация результатов субъективной оценки. В связи с этим разрабатывается все больше и больше метрик, но их ограничения мало исследованы. Ученые Максим Синюков, Дмитрий Куликов и Дмитрий Ватолин в статье «Applicability limitations of differentiable full-reference image-quality metrics» рассматривают ограничения метрик качества изображений: они показывают, как предобработка изображений до сжатия может искусственно повышать популярные метрики DISTS, LPIPS, HaarPSI и VIF, а также то, что метрики не соответствуют субъективному качеству изображений. Они предлагают серию нейросетевых моделей предобработки изображений, которые увеличивают DISTS до 34,5 %, LPIPS до 36,8 %, VIF до 98,0 % и HaarPSI до 22,6 % в случае изображений, сжатых в формате JPEG. Субъективное сравнение предварительно обработанных изображений показало, что для большинства исследованных ими метрик качество изображения падает или остается неизменным, что ограничивает применимость этих метрик.

9 января 2023

Лаборатория «Искусственный интеллект в биоинформатике и медицине» работает над созданием нейросети, способной объединять знания из разных публикаций

В мире работает много коллективов учёных молекулярных биологов, которые изучают эффект от воздействия каким-либо препаратом на клетки человека. Таким образом они ищут потенциальные лекарства. После года или нескольких лет работы одного коллектива получается результат — новые знания и соответствующий набор данных. Часть исследований публикуется в открытых источниках — научных статьях. В одной публикации, как правило, представлен один или несколько типов клеток и один или несколько препаратов. А что, если создать нейросеть, способную объединять знания из разных публикаций? Тогда препарат, используемый в одном исследовании, можно было бы виртуально испытать на клетках, полученных в другом исследовании. Над созданием такой нейросети трудится Лаборатория «Искусственный интеллект в биоинформатике и медицине».

Проведена большая работа по подготовке публичных датасетов секвенирования единичных клеток scRNAseq для использования в обучении нейросетей. После оценки качества данных отобрано 50 датасетов, содержащих результаты транскриптомных исследований и 559 биологических образцов. Лаборатория приступила к созданию нейросети, способной предсказывать результат воздействия любого из 71 препаратов на любую из 21 тканей и клеточных линий человека. Это может помочь в подборе индивидуальных лекарственных препаратов против рака, аутоиммунных заболеваний и вирусных инфекций.

Еще новости