Мы используем cookie файлы.
Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с нашей Политикой конфиденциальности.

Горбань Александр Николаевич Россия, Великобритания
Номер договора
14.Y26.31.0022, 075-15-2021-634
Период реализации проекта
2018-2022

По данным на 01.11.2022

67
Количество специалистов
65
научных публикаций
11
Объектов интеллектуальной собственности
Общая информация

Согласно исследованиям, ежедневно появляются 2.5 квинтиллиона данных. Эти данные нуждаются в предобработке, хранении и анализе. В этой работе невозможно обойтись без систем искусственного интеллекта. Неопределенность, внутренне присущая миру больших данных, приводит к ошибкам в работе систем искусственного интеллекта. Дальнейшее развитие искусственного интеллекта для анализа больших данных требует создания технологий и методов для быстрого, неразрушающего и обратимого исправления аналитических систем. Такой технологии пока не существует, поэтому ее создание и стало задачей для ученых лаборатории. 

Название проекта: Масштабируемые сети систем искусственного интеллекта для анализа данных растущей размерности

Цели и задачи
Направления исследований: Компьютерные и информационные науки

Цель проекта: Разработка перспективных методов интеллектуального анализа данных высокой размерности, оптимизированных для работы в высокой (десятки и сотни) и очень высокой (тысячи, десятки тысяч и более) размерности

Практическое значение исследования

Научные результаты:

Результатом реализации проекта стало создание новой лаборатории мирового уровня на базе ННГУ по перспективным методам анализа многомерных данных. Результат был воплощен в решении научных проблем и разработке научных задач по направлениям, объединенным общей целью разработки перспективных методов интеллектуального анализа данных высокой размерности, оптимизированных для работы в высокой (десятки и сотни) и очень высокой (тысячи, десятки тысяч и более) размерности.

Частными результатами стали:

  1. Аппаратно-программный комплекс электрокардиографических измерений (патент на изобретение).
  2. Технология автоматической дозаправки БПЛА (патент на изобретение).
  3. Технология регистрации эмоциональной дезадаптации человека по кардиоритмограмме (патент на изобретение).
  4. Технология регистрации постковидного состояния человека по кардиоритмограмме (патент на изобретение).
  5. Новая система динамических моделей для предсказания процессов роста, деления, обработки и визуализации экспериментальных данных по динамике отдельных клеток.

Образование и переподготовка кадров:

  • В рамках Всемирного Конгресса по Вычислительному Интеллекту на объединенной конференции по нейронным сетям (IJCNN) была организована специальная секция «Нейронный интеллект послезавтра» для представления результатов проекта (7-15 июля 2018 г., Рио-де-Жанейро, Бразилия).

На объединенной конференции по нейронным сетям (IJCNN) была организована специальная секция «Metrology of AI: blessing of dimensionality, tolerance and fits» для представления результатов проекта (13-18 июля 2019 г., Будапешт, Венгрия).

В рамках международной конференции «Нейроинформатика 2019» был организован международный семинар «Геометрия больших данных». На конференции были представлены доклады сотрудников лаборатории. Информация о конференции доступна по адресу http://neuroinfo.ru/index.php/ru/info/progcomitee. Ведущий ученый А.Н. Горбань являлся сопредседателем программного комитета конференции (7-11 октября 2019 г., Долгопрудный, Россия).

Была организована Международная конференция «Нейронные сети послезавтра: проблемы и перспективы» (30 ноября-2 декабря 2019 г., Нижний Новгород, «City Hotel Sova»). Работа проходила в нескольких форматах, включая доклады участников, лекции, семинары и круглые столы. С докладами выступили представители около 40 профильных учреждений из 11 российских городов, а также Белоруссии, Казахстана, Германии, Великобритании и Ирана. Было представлено 44 доклада и одна специальная лекция. С программой конференции, тезисами докладов и презентациями можно ознакомиться на сайте конференции http://conf.neuro.unn.ru/nn2019/

В рамках международной конференции «IEEE World Congress on Computational Intelligence» (WCCI) была проведена специальная секция «Validation, Explanation, And Correction Of Artificial Intelligence Systems» под руководством А.Н. Горбаня и И.Ю. Тюкина, где, в частности, было представлено 6 докладов по результатам проекта (19-24 июля 2020 г., Глазго, Великобритания).

В рамках объединенной конференции по нейронным сетям (IJCNN) была организована специальная секция «Metrology, Verification, and Explanation of Data-Driven AI Systems and Neural Networks» для представления результатов проекта (18-22 июля 2021 г., Шэньчжэнь, Китай).

В рамках Международной конференции «Volga Neuroscience meeting 2021» были организованы специальные секции «Computational Neuroscience» и «Neurodynamics And Artificial Intelligence» (24-27 августа 2021 г., Нижний Новгород, Россия). Информация о конференции доступна по адресу http://conf.neuro.unn.ru/vnm-2021/.

В рамках форума «Нейронаука, Искусственный интеллект и сложные системы» была организована специальная секция «Искусственный интеллект» (13-15 сентября 2021 г., Калининград, Россия). Информация о конференции доступна по адресу http://bfnaics.kantiana.ru/.

Также по тематике проекта были организованы: XXV Всероссийский семинар «Моделирование неравновесных, адаптивных и управляемых систем - 2022» (7–9 октября 2022 г., Красноярск, Академгородок, Россия), XXX Всероссийский семинар «НЕЙРОИНФОРМАТИКА, ЕЁ ПРИЛОЖЕНИЯ И АНАЛИЗ ДАННЫХ» (30 сентября–2 октября 2022 г., Красноярск, Академгородок, Россия), XXIV Международная научно-техническая конференция «Нейроинформатика-2022» (17-21 октября 2022 г., Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет), Долгопрудный, Россия).

  • В 2020-2021 были подготовлены и защищены 1 кандидасткая и 2 магистерские диссертации.
  • 7 сотрудников лаборатории в 2018-2019 гг. прошли стажировки по направлению научного исследования в ведущих российских и международных научно-образовательных центрах: Мадридский университет Комплутенсе (Испания), Лестерский университет, Центр математического моделирования А.Н. Горбаня в Лестере (Великобритания), Немецкий центр нейродегенеративных заболеваний (Германия), Санкт-Петербургский государственный университет, МГУ имени М.В.Ломоносова, Сколковский институт науки и технологий (Россия).
  • Для программы бакалавриата Института биологии и биомедицины ННГУ подготовлены специальные курсы лекций: «Архитектура путей обработки сенсорных сигналов в мозге» и «Основы систем искусственного интеллекта и анализа данных».

С учетом полученных результатов проекта был модифицирован спец. курс «Моделирование нейронных сетей мозга», читаемый сотрудником лаборатории С.А. Лобовым в бакалавриате на направлении «Биология».

Готовятся к передаче ННГУ два семестровых видеокурса лекций «Mathematical Modelling» и «Data Mining and Neural Networks», прочитанных ведущим ученым А.Н. Горбанем в Великобритании для магистрантов по специальности «Data Analysis for Business Intelligence». 

  • А.Н. Горбань провел курс лекций «Интеллектуальная обработка данных» для студентов старших курсов, аспирантов и молодых ученых. По результатам курса слушатели получили удостоверения и сертификаты о повышении квалификации. Курс лекций опубликован на портале Youtube https://www.youtube.com/playlist?list=PLcDrEDOQaVTQBVXIkks0F_y5Oahn7Ia1o.

16 апреля 2019 года А.Н. Горбань прочитал популярную лекцию по проекту для широкой аудитории студентов, аспирантов и научных работников в ИПФ РАН. Лекция была посвящена разработкам, которые ведутся в сфере нейронного искусственного интеллекта, существующим ограничениям и проблемам, которые могут привести к задержке развития приложений искусственного интеллекта.

А.Н. Горбань совместно с профессором А.Р. Огановым провел мастер-класс для молодых ученых - участников III Международной конференции «Наука будущего» (13-18 мая 2019 г., Сочи, Россия).

Также ведущий ученый А.Н. Горбань активно участвует в других публичных мероприятиях и экспертизе в России в удаленном режиме. В частности:

  1. Прочел лекцию «Фронтирные инженерные проблемы и задачи с примерами из разработки «искусственного интеллекта» на конференции «Современная подготовка инженеров» (22–23 июня 2020 г., на базе НТИ СПбПУ).
  2. Был приглашенным экспертом на дискуссии с участниками группы «Искусственный Интеллект» по проекту стратегии развитии ЛЭТИ в этом направлении (28 мая 2020 г., на базе Центра трансформации образования Московской школы управления СКОЛКОВО).
  3. Прочел приглашенную лекцию «Человек и искусственный интеллект - рождение кентавра» в рамках месяца НТИ от Кружкового движения НТИ и подготовки к форуму «Сильные идеи для нового времени». Лекцию на интернет-портале «Большая перемена» прослушали более 300 тыс. человек (22 августа 2020 г.) https://forum.asi.ru/с
  4. Прочел лекцию «Quo Vadis, ИИ? Кто мы такие, куда мы идем, как путь наш измерить» на «Дне Науки в России» (8 февраля 2021 г.).
  5. Прочел лекцию «Динамические фенотипы заболеваний: траектории болезней, их ветвление и кризисы (анализ данных)» на конференции «Здоровое старение и возрастассоциированные заболевания» (25 февраля 2021 г.).
  6. Прочел лекцию «Искусственный интеллект, основанный на данных: работа над ошибками» в рамках проекта «На острие науки» (16 мая 2021 г.) https://vk.com/video-174958021_456239059
  7. В рамках подготовки Чемпионата Мира по игре Го консультировал Хакатон «Игры разумов» и Матч Кентавров Го (пар «человек-искусственный интеллект»). Матч кентавров прошел успешно в рамках 41-го чемпионата мира по Го (7-8 июня 2021 г.) https://centergo.ru/igra-go-i-ii/
  8. Прочел лекцию «Что происходит на рынке труда? Как в этом участвует высшее образование? Что будет завтра?» в рамках дискуссии «Новые профессии в эпоху цифровизации» WoldSkills Russia - 2021 http://www.center-rpo.ru/2-uncategorised/1562-diskussiya-novye-professii-v-epokhu-tsifrovizatsii
  • Журналом «Physics of Life Reviews» (Импакт фактор 2017 13.783) опубликована дискуссия ведущих мировых экспертов о работе по проекту.  

Сотрудничество:

  • Отделение биоинформатики рака Института Кюри (Франция), математический факультет Лестерского университета (Великобритания), отделение молекулярной патологии и Онкологический центр, Научно-исследовательский институт Массачусетского общего госпиталя и Гарвардская медицинская школа, кафедра биостатистики и вычислительной биологии, Институт рака Дана-Фарбер, кафедра биологической инженерии Массачусетского технологического института, Гарвардский институт стволовых клеток (США), факультет компьютерных наук и технологий Университета Тунцзи, Шанхайская основная лаборатория интеллектуальной обработки информации и Школа компьютерных наук Университета Фудань (Китайская народная республика), факультет математики и компьютерных наук Университета Палермо, Департамент наук для технологических инноваций Европейско-Средиземноморского института науки и техники (Италия), Институт вычислительного моделирования Сибирского отделения Российской академии наук (Россия): совместные исследования для создания и развития технологии по обработке биологических данных нового типа – транскриптом большого количества отдельных клеток.
  • Немецкий центр нейродегенеративных заболеваний (Германия), Мадридский университет Комплутенсе (Испания), Санкт-Петербургский государственный университет, Сколковский институт науки и технологий, Федеральный исследовательский центр Институт прикладной физики Российской академии наук (Россия): совместные исследования в области математического моделирования и разработки нейронных сетей.
Скрыть Показать полностью
A.N. Gorban, A. Golubkov, B. Grechuk, E.M. Mirkes, I.Y. Tyukin
Correction of AI systems by linear discriminants: Probabilistic foundations, Information Sciences 466 (2018), 303-322 – (IF 2016 4.832, Q1 in Computer Science, Information Systems).
H Chen, L Albergante, JY Hsu, CA Lareau, GL Bosco, J Guan, S Zhou, AN Gorban, DE Bauer, MJ Aryee, DM Langenau, A Zinovyev, JD Buenrostro, G-C Yuan, L Pinello
Single-cell trajectories reconstruction, exploration and mapping of omics data with STREAM. Nature Сommunications. 2019 Apr 23;10(1):1903 https://doi.org/10.1038/s41467-019-09670-4. (IF 2017 11.878, Q1 in Multidisciplinary Sciences).
AN Gorban, VA Makarov, IY Tyukin
The unreasonable effectiveness of small neural ensembles in high-dimensional brain, Physics of Life Reviews, 2019, https://doi.org/10.1016/j.plrev.2018.09.005. (IF 2017 11.045, Q1 in biology and biophysics, the most cited journal in these categories)
AN Gorban, R Burton, I Romanenko, IY Tyukin
One-trial correction of legacy AI systems and stochastic separation theorems, Information Sciences 484 (2019) 237–254 https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.02.001. (IF 2018 5.524, Q1 in computer science, information systems).
IY Tyukin, AN Gorban, S Green, D Prokhorov
Fast Construction of Correcting Ensembles for Legacy Artificial Intelligence Systems: Algorithms and a Case Study https://doi.org/10.1016/j.ins.2018.11.057. Information Sciences 485 (2019), 230-247 – (IF 2018 5.524, Q1 in computer science, information systems).
EV Pankratova, AI Kalyakulina, SV Stasenko, SY Gordleeva, IA Lazarevich, VB Kazantsev
Neuronal synchronization enhanced by neuron–astrocyte interaction. Nonlinear Dynamics, 97, 647–662 (2019) https://doi.org/10.1007/s11071-019-05004-7. (IF 2018 4.604, Q1 In Engineering).
A. N. Gorban, E. M. Mirkes, I. Y. Tyukin.
How Deep Should be the Depth of Convolutional Neural Networks: a Backyard Dog Case Study. Cognitive Computation. https://doi.org/10.1007/s12559-019-09667-7 (IF=4.287, Q1 in Computer science, artificial intelligence)
Gorban, A.N., Tyukina, T.A., Pokidysheva, L.I. and Smirnova, E.V.
Dynamic and thermodynamic models of adaptation. Physics of Life Reviews, Volume 37, 2021, Pages 17-64. https://doi.org/10.1016/j.plrev.2021.03.001 (IF 2020 11.025, Q1 in Biophysics)
Kastalskiy, I.A., Pankratova, E.V., Mirkes, E.M. et al.
Social stress drives the multi-wave dynamics of COVID-19 outbreaks. Sci Rep 11, 22497 (2021). https://doi.org/10.1038/s41598-021-01317-z (IF 2020 4.380, Q1 in Multidisciplinary Sciences)
Wang, S., Celebi, M. E., Zhang, Y. D., Yu, X., Lu, S., Yao, X., ... & Tyukin, I.
Advances in data preprocessing for biomedical data fusion: An overview of the methods, challenges, and prospects. Information Fusion. https://doi.org/10.1016/j.inffus.2021.07.001 (IF 2020 12.975, Q1 in Computer Science, Artificial Intelligence)
Новости лаборатории
Фотоальбомы
Вторник , 03.12.2019
Другие лаборатории и ученые
Лаборатория, принимающая организация
Область наук
Город
Приглашенный ученый
Период реализации проекта
Лаборатория «Гибридные методы моделирования и оптимизации в сложных системах»

Сибирский федеральный университет - (СФУ)

Компьютерные и информационные науки

Красноярск

Станимирович Предраг Стеван

Сербия

2022-2024

Лаборатория «Исследование сетевых технологий с ультра малой задержкой и сверхвысокой плотностью на основе широкого применения искусственного интеллекта для сетей 6G»

Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М. А. Бонч-Бруевича

Компьютерные и информационные науки

Санкт-Петербург

Абд Эль-Латиф Ахмед Абдельрахим

Египет

2022-2024

Лаборатория нелинейной и микроволновой фотоники

Ульяновский государственный университет - (УлГУ)

Компьютерные и информационные науки

Ульяновск

Тейлор Джеймс Рой

Великобритания, Ирландия

2021-2023