🔬 Привет! Мы - виртуальная команда исследователей в области ИИ iMak AI Lab.

Здесь мы будем рассказывать проводятся новые исследования в ИИ от идеи до статьи и прикладных решений.

У нас вы найдете:

✔️живые рассказы о текущих проектах и исследованиях команды;
✔️анонсы и разборы наших научных статей;
✔️новости об участии исследователей лаборатории в конференциях, школах и профессиональных встречах;
✔️комментарии от наших сотрудников и коллег, а также авторские подборки материалов, которые помогают лучше разобраться в современных трендах в ИИ.

Подписывайтесь, впереди много полезного и интересного!

🔬 Наш сайт
😌 Наш ТГ

В качестве опенинга к дальнейшим постам на нашем канале - авторский взгляд руководителя iMak AI Lab, рассказанный на митапе у наших друзей из CS Space.

😉О зигзагах научной карьеры в CS/AI, жизни «не благодаря, а вопреки» и роли поддерживающего сообщества в современной науке и многом другом - смотрите на YouTube.

✔️Выступление отражает позицию автора и может не совпадать с мнением работодателей.

#opinion #story

🔬 Наш сайт
😌 Наш ТГ

🥰Мартин Ридмиллер, один из главных авторов знаменитой статьи DeepMind (https://arxiv.org/pdf/1312.05602) об обучении агентов играть в десятки Atari-игр по пикселям на экране, покидает Google DeepMind и переориентируется на «физический» искусственный интеллект.

После многолетней работы над архитектурами управления и алгоритмами, эффективно обучающимися по данным, он заявил, что намерен сосредоточиться на воплощенном ИИ-системах, которые не только «осмысливают» мир, но и физически функционируют в нем.

🤖 В апреле он присоединится к свежему европейскому проекту в области Physical AI, где создают автономных гуманоидов: энергоэффективных, надежных и масштабируемых. Команда уже начала работу в Мюнхене и Лимасоле, а сам Ридмиллер заявил, что «с нетерпением ждет присоединения».

✔️ Для сообщества это не только символическое завершение карьеры в Google DeepMind, но и серьезная смена вектора внимания - GDM больше не предел мечтаний, и для реализации своих амбиций в отрыве от продуктовой гонки LLM приходится идти на более рискованные пути развития.

Из личного опыта:

Я познакомился с Мартином на конференции IJCAI 2024 в Южной Корее. Своим рассказом о том, как все смеялись над исследователями в области RL на его заре, когда не было доступа к серьезным вычислительным мощностям и скейлингу, он произвел впечатление очень интеллигентного глубокого ученого.

На мой вопрос как попасть на позицию Директора в Google DeepMind ответ был: “верить в то что вы делаете, продолжать это делать даже если никто в это не верит, четко формулировать челленджинг таргет исследования, и быть достаточно везучим чтобы попасть на старте компании в стрим”.

🤔 Не заняться ли Quantum ML ... в целом, AI коммьюнити не хватает веры для фокуса усилий, ИМХО.”

#news #story

🔬 Наш сайт
😌 Наш ТГ

🔬 Сегодня мы расскажем об одном из наших проектов, который достаточно громко «выстрелил» в прошлом году

Представьте: вы наводите камеру телефона на стелу в музее, и мгновенно видите перевод надписи, которой больше трех тысяч лет. Звучит как научная фантастика? Команда нашей лаборатории в составе исследователей из Института AIRI, ИСП РАН и ИТМО уже сделала значительный шаг в этом направлении.

Древнеегипетское письмо - это не алфавит из нескольких десятков букв, а сотни уникальных символов, многие из которых визуально похожи друг на друга. Иероглифы группируются в сложные блоки, пишутся в разных направлениях и встречаются на самых разных поверхностях — от папирусов до каменных стел. Автоматически распознать и перевести такой текст — серьезный вызов даже для современных нейросетей .

Наши исследователи разработали целую экосистему инструментов:

✔️ Датасеты MEH и MuMMy: первые в мире многостилевые наборы данных для классификации, распознавания и перевода египетских иероглифов. MEH включает 40 изображений с 12 744 размеченными иероглифами и 639 уникальными знаками, а MuMMy — первый мультимодальный датасет, связывающий изображения иероглифов с их транслитерацией и переводом на английский .
✔️ Система генерации синтетических данных: с помощью диффузионных моделей исследователи научились создавать реалистичные изображения иероглифов для обучения нейросетей, что критически важно при нехватке настоящих размеченных данных .
✔️ Инструмент разметки pyThoth: специальный редактор на базе Label Studio с палитрой иероглифов и встроенными моделями OCR и машинного перевода, который ускоряет работу египтологов почти в 6 раз .
✔️ Полный пайплайн перевода от изображения к распознаванию знаков, транслитерации и переводу на современные языки. Пайплайн адаптирован для длинных текстов и AR-приложений .

Работы команды приняты на ведущих международных конференциях:

✔️ ACM SIGGRAPH 2025 (постерный доклад о системе интерпретации текстов)
✔️ ACM Multimedia 2025 (две статьи — о датасете MMM и мультимодальном датасете MuMMy)
✔️ ICCV 2025 (статья о датасете MEH и инструментарии для OCR иероглифов)
✔️ IEEE ISMAR 2025 (пайплайн перевода длинных текстов для дополненной реальности)

Также в прошлом году мы засветились и в СМИ:

🗣️ О проекте написали РИА Новости, Ferra, Hi-Tech Mail.ru и ряд других изданий. Руководитель проекта Илья Макаров поучаствовал в подкасте на Радио Маяк, где рассказал Александру Пушному о том, как машинное обучение справляется с древнеегипетскими иероглифами, и ответил на вопрос, сможем ли мы наконец узнать, инопланетяне ли построили египетские пирамиды. 

📱В проект по-прежнему требуются Египтологи и разметчики для достижения продакшн качества. Кроме того, мы активно работаем над масштабированием наших систем и применяем полученный опыт для исследования других древних языков.

✔️Среди новых направлений — базовые модели в археологии и новые подходы для генерации синтетики, а также новые few-shot подоходы к проблеме машинного перевода.

#project #archaeology

🔬 Наш сайт
😌 Наш ТГ

🔬 Скоро будет еще один пост про нашу поездку в Белград, где мы расскажем о полезных аспектах научного туризма, а пока можете ознакомиться с нашим докладом)

#conference

Мы начинаем серию регулярных постов, в которых будем рассказывать о выпускниках и коллегах нашей лаборатории: с чего они начинали свой путь в ИИ, и чего достигли на сегодняшний день.

Первооткрывателем в этом марафоне будет Владимир Мануйлов, выпускник совместной магистерской программы KU Leuven и Университета Валенсии (Erasmus Mundus TCCM), который сейчас работает AI‑ресерчером в компании GERO.

🧬В GERO Владимир занимается «био‑ИИ», который, как он сам говорит, «не заберет у вас работу, но может помочь вам прожить дольше». Он разрабатывает генеративные модели для поиска молекул‑кандидатов в лекарства и биотехнологические применения, а их недавняя работа ProtoBind‑Diff показывает, что можно генерировать перспективные молекулы, зная только последовательность белка, без дорогостоящих 3D‑структур.

Это сильно сокращает путь от идеи до первых лабораторных проверок — в их последних экспериментах поиск «хитов» занимает минуты, а не месяцы, и стабильно показывает реальные результаты в мокрой лаборатории.
​​
Сейчас, помимо работы над диффузионками для drug discovery, Владимир с другими участниками iMak AI Lab развивает новую «DNA LLM» — модель, которая учится на последовательностях ДНК.

🎓О своем пути от научных конкурсов до серьезных ресерч проектов — шорт-стори от самого Владимира:

«Пока что самые интересные карьерные и академические проекты у меня случались благодаря нетворку из МФТИ, и ретроспективно это меня всегда удивляет. С преподавателем лабораторных работ по физике я и мои друзья делали такие интересные проекты для “вопросов по выбору”, что они побеждали в различных конкурсах и их просили для себя старшекурсники. Другой преподаватель позвал писать диплом с одним из самых цитируемых российских ученых, в результате опубликовали совместно три q1/q2 работы. Пока писал диплом, познакомился с людьми из лаборатории - они помогли с заявкой на грант в магистратуру, и познакомили с основателями GERO, Terra Quantum, куда я затем устраивался работать. В конце концов, с Ильей Макаровым меня познакомил Радослав Нейчев (рук. MSс in AI) в нужный момент, и теперь мы вместе занимаемся очень интересными ресерч проектами».

#student_story #DNA #longevity

🔬 Наш сайт
😌 Наш ТГ