Исследования
на стыке ИИ
и науки
AOLab — исследовательская лаборатория, занимающаяся разработкой методов машинного обучения, анализом данных и применением искусственного интеллекта в науке и промышленности.
Наука, данные,
интеллект
AOLab — лаборатория прикладных исследований в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Мы работаем на пересечении фундаментальных наук и практических задач бизнеса и общества.
Наши исследования охватывают широкий спектр задач: от разработки новых алгоритмов обучения до их применения в медицине, промышленности и социальных науках.
Что мы изучаем
Шесть ключевых исследовательских направлений, объединённых общей целью — сделать ИИ полезным и надёжным инструментом для науки и общества.
Нейронные сети и Deep Learning
Разработка архитектур глубокого обучения, методов регуляризации, новых подходов к оптимизации и обобщающей способности моделей.
Компьютерное зрение
Обнаружение и сегментация объектов, генерация изображений, применение в медицинской диагностике и промышленном контроле.
Обработка естественного языка
Языковые модели, информационный поиск, машинный перевод, анализ тональности и извлечение знаний из текстов.
Анализ данных и статистика
Байесовские методы, каузальный вывод, работа с большими и неполными данными, робастные статистические модели.
Биоинформатика и медицина
Геномика, анализ молекулярных данных, ИИ в диагностике, предсказание структуры белков и разработка лекарств.
Обучение с подкреплением
Алгоритмы принятия решений, multi-agent системы, применение RL в робототехнике, планировании и оптимизации.
Текущие и завершённые
исследования
ИИ-диагностика онкологических заболеваний
Разработка системы раннего обнаружения злокачественных новообразований на основе мультимодальных данных: КТ, МРТ и биомаркеров. Партнёрство с ведущими клиниками.
Многоязычные модели для научного текста
Создание предобученных языковых моделей, специализированных для научных публикаций на русском, английском и китайском языках. Задачи реферирования и классификации.
Предиктивное обслуживание оборудования
Система предсказания отказов промышленного оборудования на основе временных рядов с датчиков. Снижение времени простоя на 40% на производственных объектах партнёра.
Автоматический анализ спутниковых снимков
Алгоритмы сегментации и классификации объектов на спутниковых снимках высокого разрешения. Применение для мониторинга сельскохозяйственных угодий и городского планирования.
Исследователи
Александр Осокин
Руководитель лаборатории
Мария Кузнецова
Старший исследователь
Иван Петров
Научный сотрудник
Анна Смирнова
Научный сотрудник
Избранные работы
Efficient Bayesian Inference for Large-Scale Neural Networks via Structured Approximations
A. Osokin, M. Kuznetsova, et al. · Advances in Neural Information Processing Systems, 2023
Weakly-Supervised Semantic Segmentation of Medical Images Using Prior Knowledge
I. Petrov, A. Smirnova, A. Osokin · IEEE CVPR 2023
Cross-lingual Transfer for Scientific Document Understanding with Minimal Supervision
M. Kuznetsova, A. Osokin · Proc. of ACL 2023, Toronto
Learning with Noisy Labels via Mixture of Distributions
A. Osokin, I. Petrov · Proc. of ICML 2022
Protein Structure Prediction with Equivariant Graph Neural Networks
A. Smirnova, A. Osokin, et al. · ICLR 2022
Scalable Reinforcement Learning for Multi-Agent Manufacturing Optimization
I. Petrov, M. Kuznetsova, A. Osokin · AAAI 2021
Давайте работать вместе
Мы открыты к академическому сотрудничеству, индустриальным партнёрствам и стажировкам. Если вы хотите предложить проект или узнать больше о наших исследованиях — напишите нам.