Яндекс наградил 14 учёных за достижения в сфере машинного обучения

Совет премии выбрал 14 лауреатов, представивших наиболее перспективные и значимые работы в области генеративных моделей, обработки естественного языка, компьютерного зрения, информационного поиска, распознавания и синтеза речи, когнитивной робототехники. Всего Совет получил 160 заявок в пяти номинациях.

Исследования лауреатов способствуют развитию науки в области ИИ и открывают новые возможности для практического применения ML-технологий в различных сферах. Так, команда учёных под руководством Артёма Лыкова из Сколтеха первая в мире сделала универсальную когнитивную систему для разных типов роботов и представила робота-собаку, который понимает человеческую речь. Эти разработки — потенциальная основа для технологии «роя умных роботов», которые смогут автономно выполнять различные задачи в строительстве, геологоразведке и даже в астрофизике. А исследования Алексея Скрынника из AIRI в области обучаемых децентрализованных решений помогут улучшить подходы к многоагентной навигации, например в складской логистике. Это позволит агентам (роботам и технике) функционировать в автономном режиме даже при отключении связи.

Особое внимание Яндекс уделяет тем, кто готовит новое поколение исследователей в области машинного обучения. Именно поэтому премия вручается в том числе в номинациях «Преподаватели ML», «Научные руководители», «Молодые научные руководители». Победители премии представляют ИТМО, КФУ, МФТИ, НИУ ВШЭ, Сколтех, ФИЦ ИУ РАН, AIRI. Например, одним из победителей в номинации «Молодые научные руководители» стал Александр Коротин, под руководством которого группа учёных разрабатывает новые методы обучения генеративных моделей на основе теории оптимального транспорта. Результаты этих исследований смогут применяться в проектировании сложных объектов (самолётов, автомобилей, кораблей) и моделировании новых материалов и лекарственных препаратов.

«Поддержка молодых талантов играет решающую роль в создании передовых и прикладных ML-технологий, меняющих все сферы жизни. Мы в Яндексе видим необходимость развивать и создавать максимально питательную среду для того, чтобы как можно больше исследователей продолжали развивать науку», — отмечает Дарья Козлова, директор Яндекс Образования.

О премииЕжегодная научно-образовательная премия Яндекса учреждена для поддержки научного сообщества в 2019 году в память об Илье Сегаловиче. Премия поддерживает исследователей и преподавателей в области ИИ и машинного обучения и мотивирует их продолжать научную деятельность. Претендовать на премию могут кандидаты из 11 стран. За 6 лет лауреатами премии стали более 60 учёных.

Всем лауреатам выплатят премии от 500 тысяч до миллиона рублей в зависимости от номинации. Помимо денежного приза, Яндекс предоставит лауреатам доступ к сервисам Яндекс 360 и выдаст грант в размере 500 тысяч рублей на использование платформы Yandex Cloud — с её помощью можно выполнять объёмные вычисления и обрабатывать данные экспериментов.

Все лауреаты Yandex ML Prize — 2024:

Первая публикация— Иван Бутаков, аспирант МФТИ и Сколтеха, выпускник ШАДа. Занимается теоретико-информационным анализом нейронных сетей.— Илья Зисман, младший научный сотрудник в AIRI, аспирант Сколтеха, резидент ду́но. Занимается обучением с подкреплением для решения open-ended-задач.— Артём Лыков, аспирант Сколтеха. Занимается когнитивной робототехникой.

Исследователи— Александр Колесов, аспирант Сколтеха. Занимается разработкой нейросетевых методов на основе оптимального транспорта между вероятностными распределениями, одной из главных задач является построение барицентра Вассерштейна.— Алексей Скрынник, младший научный сотрудник ФИЦ ИУ РАН, старший научный сотрудник в AIRI. Занимается исследованием и разработкой передовых алгоритмов Follower и MATS-LP, комбинирующих обучение с подкреплением и подходы поиска пути для задач децентрализованного многоагентного планирования.— Александр Тюрин, старший научный сотрудник, руководитель группы в AIRI, старший преподаватель в Сколтехе. Занимается задачами оптимизации, включающими сжатия информации и асинхронные вычисления.

Молодые научные руководители— Александр Коротин, руководитель группы по генеративному ИИ в Центре прикладного ИИ Сколтеха, научный сотрудник в AIRI, выпускник ШАДа.— Николай Никитин, кандидат технических наук, руководитель фронтирной лаборатории в исследовательском центре «Сильный ИИ в промышленности» Университета ИТМО.— Валерия Ефимова, кандидат технических наук, старший научный сотрудник, заместитель руководителя лаборатории «Компьютерные технологии» Университета ИТМО.

Преподаватели ML— Антон Конушин, кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник, руководитель научной группы «Пространственный интеллект» в AIRI, доцент МГУ имени М.В. Ломоносова и НИУ ВШЭ, программный директор фонда "Интеллект«.— Евгений Соколов, доцент, руководитель департамента больших данных и информационного поиска, академический руководитель бакалавриата «Прикладная математика и информатика», научный руководитель Центра непрерывного образования ФКН НИУ ВШЭ.— Алексей Шпильман, кандидат технических наук, доцент НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург, профессор Университета ИТМО, управляющий директор в блоке «Технологическое развитие» Сбербанка.

Научные руководители— Александр Панов, кандидат физико-математических наук, главный научный сотрудник в AIRI и ФИЦ ИУ РАН, руководитель Центра когнитивного моделирования МФТИ.— Елена Тутубалина, доктор компьютерных наук, старший научный сотрудник ИСП РАН, главный научный сотрудник Института филологии и международной коммуникации КФУ, НИЛ «Лингвистика и искусственный интеллект», руководитель группы в AIRI.