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

Лаборатория «Многомасштабная нейродинамика для интеллектуальных систем»

Приглашенный ученый Ванг Джун Гонконг
Период реализации проекта
2021-2023
Общая информация

Название проекта: Многомасштабные интеллектуальные нейродинамические системы для многомерной оптимизации в области машинного обучения и обработки данных.

Приоритет СНТР: а

Цели и задачи

Научной целью предлагаемого проекта является разработка принципиально новых алгоритмов оптимизации на основе многомасштабных коллаборативных нейродинамических систем и связанных с ними современных научных подходов. Особое внимание будет уделено развитию методов решения следующих сложных задач оптимизации:

  • Задачи с невыпуклыми и разрывными целевыми функциями и специальными ограничениями, которые гарантируют гладкость и разреженность решений;
  • Задачи с целочисленными и непрерывными переменными, полученными из условий на допустимое множество решений;
  • Задачи многокритериальной оптимизации с несколькими целевыми функциями, в которых необходимо эффективно найти решение, подходящее для всех целевых функций;
  • Задачи многоуровневой оптимизации в иерархической структуре принятия решений, а также многопериодной оптимизации с динамическим моделированием в условиях убывающего горизонта планирования времени, которые будут рассмотрены с точки зрения динамической оптимизации.
Практическое значение исследования

Созданная научная лаборатория станет исследовательским центром мирового уровня в области многомасштабных коллаборативных нейродинамических моделей для решения задач оптимизации в широком спектре приложений машинного обучения и анализа данных.

Планируемые результаты:

  • Будут решены задачи, связанные с установлением связи между адаптивными нейродинамическими системами, искусственными нейронными сетями и нейронными обыкновенными дифференциальными уравнениями и их приложениями к широкому спектру задач обучения как с учителем, так и без учителя;
  • Будет рассмотрен ряд важных практических направлений, включая робототехнику и робастное управление, суррогатные модели и обратные инженерные задачи, а также оптимизацию архитектуры искусственных нейронных сетей.

Скрыть Показать полностью
Другие лаборатории и ученые
Лаборатория, принимающая организация
Область наук
Город
Приглашенный ученый
Период реализации проекта
Компьютерный синтез химических соединений

Институт химии растворов им. Г.А. Крестова Российской академии наук

Компьютерные и информационные науки

Иваново

Тетко Игорь Владимирович

Украина

2021-2023

Лаборатория Нелинейной и Микроволновой фотоники

Ульяновский государственный университет

Компьютерные и информационные науки

Ульяновск

Тейлор Джеймс Рой

Великобритания, Ирландия

2021-2023

Центр биоэлектрических интерфейсов

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Компьютерные и информационные науки

Москва

Лебедев Михаил Альбертович

США, Россия

2018-2022