ВМК МГУ имени М.В. Ломоносова

Исследователи ВМК МГУ предложили новый подход к оценке качества сжатых изображений и видео, учитывающий потребности алгоритмов машинного зрения. Разработанные метрики позволяют предсказать, как компрессия влияет на точность детекции объектов, распознавания лиц и идентификации автомобильных номеров.

Учёные ВМК МГУ представили новый бенчмарк для тестирования алгоритмов суперразрешения (SR) при сжатии видео. Исследование охватывает 19 популярных SR-моделей и пять современных видеокодеков, таких как H.264, H.265, H.266, AV1 и AVS3.

Исследователи факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М.В. Ломоносова предложили новую математическую модель, позволяющую оптимально планировать работу производственных установок, даже при необходимости их временного отключения или перехода на другой режим работы.

Исследователи ВМК МГУ предложили новую математическую модель для управления потоками людей в замкнутых пространствах. Система позволяет прогнозировать перемещение групп людей, минимизировать риски скоплений и давки, а также управлять безопасностью с помощью алгоритмов обучения с подкреплением.

Исследователи ВМК МГУ разработали новый подход к оценке качества изображений, который помогает выявить их уязвимость к состязательным атакам на метрики. В рамках работы был создан индекс устойчивости изображений и модель, способная предсказывать восприимчивость визуального контента к искусственным манипуляциям.

Представители НОШ «Мозг, когнитивные системы, искусственный интелект» предложили архитектуру вычислительной инфраструктуры нового поколения, основанную на использовании методов машинного обучения и мультиагентных систем.

Ученые НОШ «Мозг, когнитивные системы, искусственный интеллект» представили концепцию и архитектуру универсальной энциклопедической платформы «Ковчег знаний МГУ», предназначенной для систематизации и управления образовательными и научными материалами.

Представители НОШ «Мозг, когнитивные системы, искусственный интелект» предложили архитектуру вычислительной инфраструктуры нового поколения, основанную на использовании методов машинного обучения и мультиагентных систем.

Исследователи ВМК МГУ разработали новый метод нахождения временных солитонов, возникающих при взаимодействии трёх волн с кратными частотами в среде с нелинейным откликом. Метод позволяет описывать стабильное распространение солитонов на больших расстояниях.

Исследователи ВМК МГУ рассмотрели математическую модель, в которой спектральный параметр входит в граничные условия.

Андрей Москаленко, аспирант ВМК МГУ, представил три исследовательских проекта на Европейской конференции по компьютерному зрению (ECCV-2024) в Милане. Участие в международной конференции позволило продемонстрировать достижения Лаборатории компьютерной графики ВМК МГУ и установить ценные научные связи.