Истории (не)успеха (ИИ)ЕИ
416 subscribers
160 photos
88 videos
2 files
230 links
Просто о математике, нейросетях, программировании, спорте, политике, культуре. Общение, контакты, международные онлайн дискуссии/лекции в формате лайвстрим, встречи на спорт в Мюнхене.
Download Telegram
Live stream finished (28 minutes)
Live stream finished (15 minutes)
Live stream finished (16 minutes)
Live stream finished (16 minutes)
Live stream finished (12 minutes)
Нас телеграм уже выкидывет и как-бы намекает )
😁4
Кстати, стримы прерывались видимо потому что люди с правами админа по ошибке вместо выйти из стрима нажимали закончить стрим. Заберу у всех права админа, кроме Никиты 😁
😁8👍1
Отчёт по стриму следует, было очень интересно!
5👍2💯2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🎥 Друзья! Выкладываю первую часть стрима по физике и космологии от 23.07.2025 с нашим гостем —
Михаилом Коробко!

Было интересно и глубоко. Не менее насыщенная вторая часть с живой дискуссией по фундаментальным вопросам в математике и физике — уже совсем скоро. Не пропустите!

🙏 Огромное спасибо Михаилу, Валерию, Никите, Диме, Наталье, Юрию, Алексею и другим ребятам за активное участие и классную беседу!

📚 Несколько ссылок по темам, которые мы затрагивали на стриме:

1. Гравитационные волны и открытые данные с экспериментальных установок — вдруг кто из ребят, занимающихся ML и Data Science, захочет присоединиться к реальному исследованию в современной физике:
🔗 https://gwosc.org/

2. Введение в тёмную материю (понятно и по существу):
🔗 https://astro.cpm77.ru/lesson/dark-matter

👇👇👇
👍7
3. Интерпретации квантовой механики — обсуждаемая уже 100 лет тема + современные эксперименты, проверяющие границы:
🔗 https://pubs.aip.org/avs/aqs/article-abstract/4/1/014701/2835265/Macroscopic-quantum-mechanics-in-gravitational
🔗 https://www.nature.com/articles/s41567-021-01489-5
🔗 https://www.mdpi.com/1099-4300/25/4/645

📡 Каналы наших друзей, активно участвовавших в стриме:

@o_fundamentalnom — Валерий о фундаментальных вопросах математики и физики

@hidden_heuristic — Никита про машинное обучение и ИИ

@biokibernetika — Алексей о биомеханике, остеопатии, диагностике, спортивной медицине и многом другом

@homeostatic_universe — Михаил о физике, академии и научной карьере

@aiforevery — Наталья о применениях ИИ для решения повседневных задач

https://www.youtube.com/@dima_top_crypto — Дима о математике и науке вообще

📢 Вторая часть с дискуссией будет здесь совсем скоро!
🔥3👍2
1/2

🧠 А как вы, коллеги, думаете...

…сколько вообще существует возможных состояний у обычного кубика Рубика 3×3?

А сколько, как вы считаете, максимум ходов может понадобиться, чтобы собрать его в оптимальном числе движений — независимо от того, насколько он перемешан?

А вот ещё: сколько операций нужно, чтобы найти такое оптимальное решение? Причём не просто "собрать", а найти самый короткий путь?

Оказывается, всё это — не головоломка из детства, а вполне себе серьёзная область под названием вычислительная теория групп. И я в неё внезапно втянулся благодаря этому проекту:

https://t.iss.one/sberlogabig/581

Продолжение тут 👇👇👇
🔥21
2/2. продолжение. начало тут 👆

🔢 У 3×3 кубика — около 43 квинтильонов (4 × 10²⁰) возможных конфигураций. И при этом точно известно: любой из них можно решить за максимум 20 ходов. всего за 20, млять, из такого пространства состояний! Это так называемое число Бога. Красивое, минималистичное, почти мистическое.

Меня это сразу зацепило. С одной стороны — гигантское пространство состояний. С другой — маленькое число. Как такое возможно? И как эффективно найти этот кратчайший путь?

📈 Всё это можно представить как блуждание по графу Кэли: каждая вершина — это состояние кубика, рёбра — допустимые повороты. Задача — найти кратчайший путь между двумя вершинами. Логично, что для 3×3 можно просто перебрать всё (хотя и с оптимизациями). Но если взять кубик побольше — n×n×n — задача становится совсем другой.

🤓 Есть мнение, что число Бога растёт квадратично по n. Над этим размышлял даже Теренс Тао — один из самых известных современных математиков. Он предположил, что структура групп конфигураций устроена так, что можно обойтись полиномиальным числом шагов, но... полного доказательства пока нет. Даже у Тао. Это не решённый вопрос.

Но тут главное не путать:
число ходов для сборки кубика может расти полиномиально,
однако алгоритм, который это оптимальное решение находит, скорее всего, работает за экспоненциальное время.

Хотите — расскажу подробности!

🔍 Всё это — не просто про кубик. Это про сложность, алгоритмы, структуру, границы возможного. И, честно говоря, круто, что такая на вид простая штука может вести к таким глубоким вопросам.

Если интересно, могу потом поделиться тем, как всё это связано с криптографией, случайной генерацией и обучением алгоритмов.

А пока — как вы думаете:
а для 4×4 и выше число Бога действительно растёт медленно?
Или просто пока никто не знает?


@easy_about_complex

#Complexity #Algorithms
#ComputationalAlgebra #ComputatinalGroupTheory #CayleyGraphs #Puzzles
5👍3
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
💬 Старт свободной дискуссии в стриме от 23.07 с Михаилом Коробко!

Обсуждаем всё: от космологических вопросов через призму современной физики и математики — до вечных споров о том, кто круче, физики или математики 😏 Недопонимания, шутки, инсайты… и, конечно, главная тема — топологическая структура Вселенной 🌌

Это только начало! Продолжение дискуссии от 23.07 скоро будет онлайн — не пропустите.
Пишите в комментариях, что думаете о поднятых темах — будет интересно почитать ваши версии и аргументы!

@homeostatic_universe @hidden_heuristic @o_fundamentalnom @easy_about_complex
2👍2🔥2
Нейросети и вычисления в подргуппах группы перестановок 𝑛 элементов.

Речь идёт не только о головоломках вроде кубика Рубика или пирамидок/октаэдров/гексаэдров (картинкa👆), но и о матричных группах, которые встречаются, например, в квантовой физике. Их объединяет одно: даже при сравнительно небольшом числе элементов количество возможных комбинаций (порядок группы) вырастает до астрономических величин.

Когда я взял первую вращательную головоломку для машинного анализа, начал с самого простого — записал перестановки, которые создаёт каждое отдельное движение. Сделать это в уме, мягко говоря, сложно (картинкa👆), поэтому я написал интерактивную визуализацию пазла в Kaggle. Да, юзер интерфейсы там делать неудобно, но в уме ещё сложнее! Если немного привыкнуть, то работать вполне комфортно. Так я смог построить и проверить генераторы группы перестановок: какие элементы меняются местами, как они перемещаются по циклам.

🔗 Ссылка на ноутбук в Kaggle — можно апвотить, не обижусь 😁

Дальше самое интересное.
👇👇👇
👍3
Продолжение, начало тут 👆

Теперь начинается самое интересное.

«Алфавит» этой группы — 12 вращений (пo по две вокруг каждой из 6-ти вершин октаэдра — по часовой стрелке и против). Вращения могут переставлять 48 элементов восьми цветов. Всего у пазла 2 009 078 326 886 400 возможных состояний (примерно 2×10^15, около двух квадриллионов).

Если представить все состояния как вершины в графе Кэли, то таких вершин будет столько же — 2 009 078 326 886 400, и из каждой выходит 12 рёбер — по одному на каждое вращение. Найти кратчайший путь от случайно перемешанного состояния к собранному при таком масштабе стандартными алгоритмами практически невозможно, даже на суперкомпьютере.

Поэтому следующий шаг — обучить нейросеть «языку» движений и перестановок именно для этой головоломки. Посмотрим, что получится. Эксперимент продолжается 🙂 Пока не уверен, какую архитектуру выбрать — есть идеи и интуиция, но это надо проверять. Цель на первом этапе — научить нейросеть ориентироваться в огромных пространствах состояний, где при этом есть довольно регулярная структура.

P.S. Напоминаю, что к этому проекту можно присоединиться:
🔗 https://t.iss.one/sberlogabig/581

Ссылки на уже опубликованные работы:
📄 https://arxiv.org/abs/2502.18663
📄 https://arxiv.org/abs/2502.13266

#Algorithms #Complexity #Algebra #GroupTheory #CayleyGraphs #ML #ChristophersJewelPuzzle #Puzzles
👍51