Этот сайт восстановлен
13.01.2026
Вы читаете архив лаборатории AILEN lab — команды учёных из Киева, которая занималась нейросетями в 2010-2012 годах.
Про что сайт.
Нейроуправление. Ассоциативная память. Компьютерное зрение. Беспилотники с нейроконтроллерами.
Почему это важно.
В 2011 году Джеффри Хинтон буквально умолял коллег: «Что мне сделать, чтобы вы поверили в нейросети?»
Тогда они считались тупиком. Доминировали SVM и ручные признаки. ImageNet на CVPR 2009 дали постер вместо доклада — никто не верил, что больше данных поможет.
А эти ребята в это время докладывали про «динамические хопфилдовские ансамбли» на Нейроинформатике-2012. John Hopfield в 2024 году получил Нобелевскую премию за эти работы.
Кто они.
Дмитрий Дзюба, Дмитрий Новицкий, Юрий Тихий, Артём Чернодуб — выпускники МФТИ и КПИ. Работали в Институте Проблем Математических Машин и Систем. Клиенты — Samsung и U.S. Air Force.
Чернодуб сейчас Staff ML Scientist в Zendesk, до этого Grammarly. Тысяча цитирований. Дзюба выступал на TEDxKyiv 2012 про будущее нейросетей — за полгода до AlexNet.
В декабре 2011 на них была DDoS-атака. Они её отбили и предложили атакующему работу. Серьёзно, это в посте на сайте.
Зачем восстановили.
Потому что это исторический артефакт. Как фотография группы людей, которые верили в электричество до Эдисона.
Сайт бережно вытащен из Wayback Machine при участии команды AI Academy — это проект Александра Горного про AI-образование.
Мы решили, что такое не должно пропадать.
Нейроинформатика-2012
06.02.2012
23-27 января в Москве прошла конференция Нейроинформатика-2012. От нашей лаборатории было представлено 4 доклада, первый из них – ДИНАМИЧЕСКИЕ ХОПФИЛДОВСКИЕ АНСАМБЛИ СЛОЯ НЕЙРОНОВ КОРЫ МОЗГА – посвящен разрабатываемой нами модели нейронной сети, с одной стороны биологически подобной структурам, наблюдаемым в неокортексе, а с другой – имеющим вполне понятный механизм обучения и функционирования. В свете новых исследований, опубликованых в рамках проекта Blue Brain, эта модель, после соответствующей доработки, может оказаться крайне интересной.
DDOS атака
22.12.2011
На наш сайт велась DDOS атака 21-22 декабря, пришлось срочно с ней бороться. В итоге сайт полностью функционирует даже под такой нагрузкой :)
Приглашаем организатора атаки обсудить ее детали (анонимно), если они соответствуют сложившемуся у нас представлению, мы можем предложить ему интересную работу.
Доклад на научной конференции МФТИ
18.12.2011
На 54-й научной конференции МФТИ «Проблемы фундаментальных и прикладных естественных
и технических наук в современном информационном обществе», проходившей в Москве с 10 по 30 ноября 2011 года, Артем Чернодуб представил нашу работу МЕТОД СМЕШИВАНИЯ МНЕНИЙ ЭКСПЕРТОВ КОМИТЕТА НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ НА ОСНОВЕ РАСШИРЕННОГО ФИЛЬТРА КАЛМАНА ДЛЯ ЗАДАЧИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ.
Третий семинар из цикла: компьютерное зрение
26.10.2011
Третий семинар из цикла семинаров по искусственному интеллекту, полностью посвященный системам компьютерного зрения, состоится 29 октября в 307й аудитории 18го корпуса КПИ, в 14:15. Приглашаются все желающие, вход свободный.
Будут обсуждаться различные прикладные системы ИИ – в том числе, во многом наши собственные разработки. Возможно работа некоторых из систем будет продемонстрирована в реальном времени.
Видео первого и второго семинаров еще в процессе обработки, будут выложены как только мы приведем их в приличное состояние.
Цикл семинаров по искусственному интеллекту
11.09.2011
Начиная с 17го сентября с периодичностью, предположительно, в 3 недели, Дмитрий Дзюба проведет цикл популярных семинаров, посвященных различным проблемам искусственного интеллекта. Точная программа будет в значительной мере сформирована запросами участников, на данный момент предполагается следующая тематика:
1. Что такое искусственный интеллект вообще, что означает ИИ в сильном и слабом смысле. Философские проблемы создания сильного ИИ: что такое самосознание и как его можно определить для вычислительной системы, проблема Китайской комнаты, критерий создания сильного ИИ на основании теста Тьюринга и аналогичных ему.
2. Нейронные сети: суть этого инструмента, в чем подобие и отличие моделей от живых нейронных сетей, разновидности нейросетей, для какого рода задач могут быть применены, что могут, и, особенно – чего в принципе не могут. Другие математические методы, которые могут заменять нейронные сети в разных случаях. Перспективы этой области.
3-5. Прикладные системы ИИ: компьютерное зрение, распознавание речи, нейроуправление, прогнозирование, экспертные системы etc. – как устроены, возможности на сегодняшний момент, ключевые проблемы развития, перспективные направления.
6. Проблема понимания смысла текстов: что такое «понимание» применительно к ИИ на разных уровнях рассмотрения, конструктивные подходы к решению этой проблемы, возможность реализации этого на системах слабого ИИ. Машинный перевод, поиск по смыслу и другие практические применения понимания смысла.
7. Социальный ИИ: социальный контекст – что это такое и как его понимать в терминах ИИ. Распознавание эмоций людей, существующие методы, перспективные подходы. Анализ социальных сценариев. Актуальность применения социального ИИ для любых роботов, взаимодействующих с людьми.
8. ИИ-футурология: что несет обществу создание сильного ИИ, какие проблемы и перспективы возникают при реализации виртуальной реальности, неотличимой от реального мира (предсказанные Лемом «фантоматы») – а также как практически это может быть реализовано в будущем. Оцифровка личности и гибридизация человека с ИИ как одна из возможных ветвей эволюции.
Точное время и место проведения первого семинара – 17 сентября 2011, 14:15, 307я аудитория 18го корпуса КПИ.
Система распознавания движений
07.09.2011
Добавлено описание нового проекта, представляющего собой быструю и надежную систему для применения в флеш-роликах и мобильных устройствах
Вышел обзор методов нейроуправления
09.08.2011
В журнале «Проблемы программирования, 2011, № 2» была опубликована наша статья ОБЗОР МЕТОДОВ НЕЙРОУПРАВЛЕНИЯ. В статье рассмотрено более десятка известных на данный момент методов конструирования контроллеров для управления динамическими объектами на базе искуственных нейронных сетей. При использовании этого подхода, нейронные сети призваны заменить обычные контроллеры, разрабатываемые сейчас на основе использования классических методов теории автоматического управления (ТАУ).
Статья о методе контролируемого возмущения
01.03.2011
В свежем номере журнала «Математические машины и системы, 2011, № 1» была опубликована статья ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА КОНТРОЛИРУЕМОГО ВОЗМУЩЕНИЯ ДЛЯ МОДИФИКАЦИИ НЕЙРОКОНТРОЛЛЕРОВ В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ о разрабатываемом в нашей лаборатории методе управления динамическими объектами с применением нейронных сетей. Предлагаемый метод не требует наличия априорной информации об управляемом объекте и может использоваться для адаптивного управления объектами различной природы. В статье представлены сравнительные эксперименты предлагаемого метода нейроуправления и стандартного PID-управления на модели перевернутого маятника на тележке и модели вертолета, взятого с сайта виртуальной лаборатории Automatic Control Telelab (Университет города Сиена, Италия).
Доклад на конференции Нейроинформатика-2011
16.02.2011
На конференции «Нейроинформатика-2011», проходившей в Москве с 24 января по 28 января 2011 года, Артем Чернодуб представил нашу работу ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ НА ОСНОВЕ ОДИНОЧНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ И КОМИТЕТОВ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ: СРАВНИТЕЛЬНЫЙ ЭКСПЕРИМЕНТ. Из интересных фактов следует отметить, что, судя по всему, можно сделать некоторые выводы о природе процесса на основании того, какой именно метод прогнозирования дает наилучшие результаты.
Выступление в рамках Платформа.Свідомо
01.11.2010
Недавно некоторые результаты работы нашей лаборатории были представлены в виде популярного доклада на тему компьютерного зрения в рамках мероприятия Платформа.Свідомо. Презентация вызвала существенный интерес публики (которая по большей части состояла не из профессионалов в этой области, а скорее из людей, интересующихся гуманитарными науками), поэтому может быть интересна многим. Вот немного сжатая видеозапись этого доклада:
Докладчик – Дмитрий Дзюба.