Школа-семинар "Современные проблемы нейроинформатики"
Нейроинформатика - 2022
Четверг, 20 октября 12:15 – 13:00
Концертный зал
Московский физико-технический институт (государственный университет)
Работа с нейронными сетями в фреймворке глубокого обучения Mindspore
Четверг, 20 октября 17:00 – 19:00
Концертный зал
Председатель: РЕДЬКО Владимир Георгиевич, д.ф.-м.н.
Московский физико-технический институт (государственный университет)
Иерархический дизайн сильного искусственного интеллекта
Представлен систематический подход к созданию сильного искусственного интеллекта. Интеллект определяется из первых принципов, как способность адаптивных динамических систем моделировать свое окружение для поддержания своей стабильности. Такие системы удобно описывать как системы, стремящиеся к достижению определенной цели - минимизации свободной энергии. Последнюю можно использовать для вывода алгоритмов обучения сложному адаптивному поведению - обучения с подкреплением. Показано, что сильный интеллект с неограниченным горизонтом планирования подразумевает иерархическое обучение с подкреплением. Предложена соответствующая нейросимвольная архитектура, а также ее рабочая модель - ADAM.
3. ДЬЯКОНОВА В. Е.
Институт биологии развития им. Н.К. Кольцова РАН, Москва
О химических взаимодействиях в нервных системах
Почему нейротрансмиттеров много? Вопрос, заданный нобелевским лауреатом Эриком Кэнделом в восьмидесятые годы прошлого века, продолжает получать новые ответы. Они приходят из разных областей: молекулярной и эволюционной нейробиологии, физиологии поведения, нейроэтологии, медицины. Объясняется ли химическое разнообразие нейронов их происхождением, имеет ли оно функциональное значение для нервной системы? Почему в эволюции позвоночных увеличилось число глутаматергических нейронов? Как взаимодействуют генные и нейротрансмиттерные сети? И, наконец, что из всего этого может быть важно для создания биологически-инспирированных нейронных сетей?
Пятница, 21 октября 10:00 – 13:00
Концертный зал
Председатель: СОХОВА Зарема Борисовна
Саратовский филиал Института радиотехники и электроники им. В. А. Котельникова РАН
Математическое и радиотехническое моделирование абсансной и лимбической эпилепсии
Эпилепсия — самое распространённое заболевание головного мозга, представляющее собою фактически синдром, имеющий при разных формах эпилепсии существенно различные причины. Всего, согласно классификации Международной лиги по борьбе с эпилепсией (ILAE), выделяют около 30 различных её видов. Общность всех этих форм в том, что им всегда сопутствует высокосинхронная патологическая активность одной из подсистем мозга, лишённая какой-либо физиологической функции. Один из основных механизмов ряда форм эпилепсии — сетевой. В докладе рассматривается опыт работ по математическому моделированию двух типов эпилепсии: абсансной и лимбической. Абсансная эпилепсия — сравнительно мягкая (неконвульсивные приступы с потерею сознания), первично генерализованная (колебания появляются сразу во всех задействованных структурах мозга) форма, возникающая в таламокортикальной системе, распространённая у детей и подростков — в возрасте до 14 лет по оценкам она составляет около половины всех случаев. Этиология абсансной эпилепсии предположительно генетическая. Лимбическая (височная) эпилепсия — наиболее распространённая, судорожная форма, генерализованная вторично, то есть патологическая активность изначально начинается в гиппокампе, затем через энторинальную кору охватывает новую кору того же полушария, а уже после — распространяется на второе полушарие мозга. В большинстве случаев развитие лимбической эпилепсии обусловлено травмами или иными нарушениями работы мозга, вызывающими долговременное повреждение. Результаты моделирования показывают, что для описания разных форм эпилепсии необходимы принципиально различные модели, общим местом которых является то, что для формирования патологической активности необходима в том числе специфическая сетевая организация модельных нейронов.
5. ЯКОВЛЕВ К. С.
Artificial Intelligence Research Institute
Интеграция эвристического поиска и глубокого обучения в задаче планирования траектории
6. КРЫЖАНОВСКИЙ В. М.
Федеральный научный центр Научно-исследовательский институт системных исследований РАН, Москва
Обзор работ в области квантизации (дискретизации) глубоких нейронных сетей
Пятница, 21 октября 14:00 – 16:00
Концертный зал
Председатель: ВВЕДЕНСКИЙ Виктор Львович, к.ф.-м.н.
Государственный научный центр Российской Федерации Троицкий институт инновационных и термоядерных исследований (ГНЦ РФ ТРИНИТИ), Москва
Применение нейрорепликаторов для классификации вирусов
8. МАКАРЕНКО Н. Г.1, КНЯЗЕВА И. С.2, ТЕРЕХОВ С. А.3
1Главная (Пулковская) астрономическая обсерватория Российской академии наук, Санкт-Петербург
2Санкт-Петербургский государственный университет
3РАНИ, РАИИ
Причинность и связи в сетях и динамических системах
