MIL Team Research

Создаем новые модели Искусственного Интеллекта
Пишем научные статьи

Разрабатываем методы компрессии нейросетевых моделей: дистилляция, прунинг, квантизация, поиск нейросетевых архитектур

Изучаем свойства генеративных моделей для создания текстов, изображений и видео: покадровая связность, сходимость моделей, денойзинг аудио, интерпретируемость и управляемость генерацией.

AI-Кодеки

Строим модели кодирования и де-кодирования аудио, видео и другой информации с использованием нейросетевых моделей. Изучаем влияние семантики кодируемого объекта на качество кодеков.

Zero- и Few- shot подходы

Создаем методы, применимые при существенном недостатке данных: несколько примеров при большом числе классов – для областей компьютерного зрения и обработки естественного языка.

Интерпретируемые модели

Создаем модели глубокого обучения, поддающиеся интерпретации и управляемому использованию. Исследуем свойства построенных моделей, ограничения и области применения.

Анализ Аудио

Применяем генеративные и дискриминативные подходы глубокого обучения для денойзинга звуковых дорожек, изменения их стиля и детекции эмоций.

Носимые устройства

Применяем алгоритмы к данным с инерциальных и биомедицинских датчиков для решения задач HAR, определения давления, навигации, и так далее.

NLP-Аналитика

Создаем полный набор методов анализа текстов: жесткая и мягкая кластеризация, суммаризация, классификация и тегирование, поисковые задачи. Используем большие языковые модели и классические методы.

Компьютерное зрение

Исследуем сложные архитектуры (img2img, Transformer) для задач детекции, сегментации, повышения разрешения, 3D-реконструкций, и так далее.

Предиктивная аналитика

Создаем методы диагностики сложных систем для своевременного и превентивного воздействия.

Завершенные исследовательские проекты

Опубликованные научные статьи

С какими проектами мы помогаем корпорациям:

Предварительное исследование
Разведочный анализ новой темы: поиск научных статей, доступных данных, открытого кода, формирование гипотез.
Результат – база материалов для быстрого погружения в область и требования к будущим этапам.
Разработка технического пайплайна
Собираем из множества существующих алгоритмов пайплайн решения задачи на данных клиента.
Результат – библиотека с базовым решением и перечнем узких мест для последующих модификаций.
Снять негативный эффект
Устраняем ключевой негативный эффект в работе модели: от неустойчивости до низкого качества в целевых условиях.
Результат – новая версия модели, которая удовлетворяет заданным критериям.
Разработка индустриального пайплайна
Придумываем и создаем прототип решения бизнесовой задачи клиента на основе современных моделей ИИ. Результат – прототип демонстрирующий принципиальную возможность решения задачи.
Рост качества
Собираем выборки и дообучаем модели для достижения заданного порога качества на данных клиента.
Результат – новая версия модели, которая удовлетворяет целевым метрикам.
Компрессия моделей
Программно сжимаем модели для выполнения требований к вычислительной сложности при заданном качестве.
Результат – новая версия модели, которая укладывается в целевые требования.

Гибкость

Гибкий подход к управлению скоупом проекта и прозрачность процесса разработки

Методология

Использование методологии AI-проектов для снижения рисков и планомерного достижения прорывных результатов

Квалификация

Глубокое понимание как основных потребностей бизнеса, так и использования SotA AI методов

Итеративность

Короткие итерации с передачей полезного и эксплуатируемого результата

Научные консультанты Research Group

Воронцов
Константин
Научный консультант, дфмн
Специализация: NLP
Леонидов
Андрей
Научный консультант, дфмн
Специализация: ML
Стрижов
Вадим
Научный консультант, дфмн
Специализация: Sensors
Райгородский
Андрей
Научный консультант, дфмн
Специализация: ML, Graphs
Бурцев
Михаил
Научный консультант, кфмн
Специализация: NLP, DL
Нейчев
Радослав
Научный консультант
Специализация: DL & Sensors
Жариков
Илья
Научный консультант
Специализация: DL & Sensors
Бахтеев
Олег
Научный консультант, кфмн
Специализация: DL