Тема «публикации»

В Москве прошла Международная конференция по искусственному интеллекту и машинному обучению AI Journey 2023, организованная Сбером. В рамках мероприятия состоялся конкурс научных статей по теме искусственного интеллекта AIJ Science, победу в котором одержали аспирант факультета компьютерных наук Вышки Александр Рогачев и студент 4-го курса бакалавриата ФКН ВШЭ Егор Егоров. Двое первокурсников программы «Прикладной анализ данных и искусственный интеллект» заняли третье место в Международном конкурсе по искусственному интеллекту для молодежи AI Challenge, организованном для несовершеннолетних участников.

Ученые из Международной лаборатории квантовой оптоэлектроники исследовали, как размер резонатора влияет на температуру работы микродискового лазера с квантовыми точками в режиме двухуровневой генерации. Выяснилось, что микролазеры способны генерировать излучение на нескольких частотах даже при высокой температуре. Это позволит в будущем использовать микролазеры в фотонных интегральных схемах и передавать в два раза больше информации. Результаты исследования опубликованы в журнале Nanomaterials .

Доклады участников майской Школы-конференции по оптоэлектронике, фотонике и нанобиоструктурам Saint Petersburg OPEN 2022, организованной Питерской Вышкой, прошли рецензирование. Из более чем двухсот поданных на публикацию работ рецензентами отобраны 150. Осенью они будут опубликованы в двух тематических выпусках издаваемого в Петербурге научного журнала.

Этой весной Питерская Вышка и JetBrains впервые провели проектную смену для старшеклассников — Школу по практическому программированию и анализу данных. Первое место заняла команда проекта Deep Q-Mario — ребята создали нейронную сеть, которая использует reinforcement learning для обучения агента играть в Super Mario Bros. В блоге факультета на Хабре они рассказывают, какие алгоритмы использовали и с какими проблемами столкнулись (например, в какой-то момент Марио просто отказался прыгать).

Аспирант Дмитрий Иванов, магистрант Владимир Егоров и заведующий Центром анализа данных и машинного обучения Алексей Шпильман недавно опубликовали препринт статьи “Balancing Rational and Other-Regarding Preferences in Cooperative-Competitive Environments”. В ней авторы исследуют, как можно обучить группу агентов достигать собственные цели в смешанных средах, при этом не мешая или даже помогая друг другу. В блоге факультета на Хабре Дмитрий разобрал несколько существующих алгоритмов и рассказал о решении, которое предложили они с соавторами.