Center for Cognitive Modeling

🎓 — Семинар 2. Обзор международной конференции AAAI 2026, Сингапур| Александр Панов, Алексей Скрынник, Константин Яковлев, Антон Андрейчук

Недавно наши сотрудники посетили AAAI 2026, одну из крупнейших международных конференций по ИИ с широким кругом тем — от символьных методов до робототехники и нейросетей.

Собрали всё самое интересное в одной презентации для завтрашнего семинара:
🪼Статьи лабораторий ЦКМ
🪼Пленарные доклады
🪼Ключевые тренды
🪼Партнёрства по научным и коммерческим проектам

Заглянуть в суть конференции чуть раньше можно в канале Grounding Knowledge Александра Панова
Для навигации используйте хэштег: #AAAI2025

👉🏻 Дата: 12.02.25, четверг в 17:00
📹 Трансляция: Youtube или ВК

Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире. Ждём всех!

#AI

🦾 — Стратегический альянс в сфере ИИ: МФТИ и Пекинский университет укрепляют научное партнёрство

В ходе международного семинара в МФТИ делегация Пекинского университета и представители Института искусственного интеллекта Физтеха обсудили конкретные пути совместной работы в области искусственного интеллекта.

Стороны договорились о совместных прикладных исследованиях в робототехнике, разработке мультимодальных моделей ИИ и внедрении китайских GPU для российских предприятий. Также планируется запустить программы обмена студентами и исследователями.

Важную роль сыграли специалисты нашего Центра, они активно задействованы в формировании совместной исследовательской повестки. На встрече Александр Панов, Дмитрий Юдин, Александр Лазарев, Владислав Дюжев, Владислав Макаров, Никита Осколков, Анатолий Онищенко, Виктория Хоружая, Егор Черепанов, Леонид Иванов, Мария Нестерова рассказали про работы, в которых они участвуют.

Китайские гости проявили большой интерес к способам представления памяти и поиску объектов по запросам на естественном языке для роботов и интеллектуальных агентов. Также им понравилось, что у нас в проекты вовлечено много молодежи!

📹Смотрите, как прошла встреча, в репортаже!

⚡ — Начинаем семинар, присоединяйтесь к трансляции в ВК или на YouTube!

🎓 — Семинар 1. Обзор конференции ICAPS 2025 | Нураддин Керимов

ICAPS 2025 — А* конференция по планированию, она проходила с 9 по 14 ноября в Мельбурне, Австралии.

От нашего центра на конференции был студент магистратуры ЦКМ Нураддин Керимов с работой Safe Interval Randomized Path Planning For Manipulators. Статья посвящена делиберативному планированию пути манипулятора. С этой работой Нураддин получил награду "Best student paper".

В данной статье описывается новый планировщик SafeInterval RRT, являющийся комбинацией RRTConnect и безопасных интервалов, что позволяет эффективно искать путь в пространстве-времени.

Расскажем про работу, конференцию, ключевые выступления, воркшопы и интересные доклады по планированию.

👉🏻 Дата: 05.02.26, четверг в 17:00
📹 Трансляция Youtube или ВК

Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Смотрите фотографии с конференции, пока ждёте семинар.

#семинары #planning

🎤 — Новый гость в серии интревью: Артём Жолус, Аспирант MILA, стажёр в Meta AI

В 2020 подавался в магистратуры Сколтеха и ЦКМ, прошел в оба места и решил идти в ЦКМ, потому что у команды было больше сильных статей по RL.

Магистратура дала очень хороший опыт по моделям мира и RL. Также дала хороший проект Iglu по языковым агентам, благодаря которому меня заметили будущие научные руководители.

После магистратуры пробился на стажировку в EPFL, и подался в несколько мест на PHD. Прошел в Mila и поехал туда (в Канаду). Сейчас делаю PHD в Mila и стажируюсь в Meta AI. До этого проходил стажировку в Google DeepMind.

Cейчас занимаюсь построением агентов на основе моделей мира и больших языковых моделей.

Мои статьи можно посмотреть тут: artemzholus.github.io

🌱Поддержим историю реакциями!

Meta — организация признана экстремистской, её деятельность запрещена на территории России.

🎤 — Продолжаем делиться с вами интервью наших студентов и выпускников! Второй гость — Виталий Воробъёв.

На 3 курсе занимался обработкой сигналов на FPGA и программировал системы управления антеннами на python и C++. Выпустившись пошёл в бэкэнд разработчики. После двух лет работы понял, что это занятие не по душе. Ещё с бакалавриата хотел заниматься искусственным интеллектом и наукой, поэтому начал искать магистратуру и нашёл ЦКМ.

Учёба в МФТИ дала опыт реальной работы и разработки систем глубокого обучения, опыт написания статей. Думаю это самое основное преимущество магистратуры ЦКМ по сравнению с остальными.

Сейчас я аспирант в ЦКМ и работаю в ФИЦ ИУ РАН (в одной из лабораторий ЦКМ). Занимаюсь Объектно-центрическими моделями мира.

🪼Следите за каналом, чтобы не пропустить следующий выпуск!

🎤 — В честь недавнего праздника хотим поделиться с вами интервью наших студентов и выпускников! Первый гость — Максим Патрацкий.

В бакалавриате я учился по целевому, поэтому обязан был после 4-го курса либо идти отрабатывать 3 года, либо идти на кафедру предприятия. Выбрал первый вариант и параллельно поступил в магистратуру ЦКМ. Совмещать отработку было непросто, но всё же реально.

Магистратура дала твёрдое понимание, как делать научные исследования, как писать статьи, куда подаваться. Я получил достаточно большой опыт в работе с множеством моделей, виртуальных сред. Научился читать научные статьи, выбирать нужные мне по теме, отсеевать низкокачественные от хороших.

На кафедре темой работы в течении всего времени учебы было построение метода планирования поведения агентов с помощью языковой модели с использованием визуальной информации.

В конце 5-го курса, меня позвали работать в команду data alignment GigaChat в Сбер. Я успешно прошел все собеседования и разорвал целевой договор. Сейчас работаю почти год и занимаюсь внедрением аудио модальности в GigaChat.

🪼Поддержим реакциями первую историю!

🏆 — Сотрудники ЦКМ МФТИ и Института AIRI получили награду за лучший постер на AAAI 2026!

Статья нашего магистранта Артёма Пшеницына в соавторстве с Александром Пановым и Алексеем Скрынником CAMAR: Continuous Actions Multi-Agent Routing получила Best Poster Award на крупнейшей конференции по ИИ — AAAI 2026, которая сейчас проходит в Сингапуре.

CAMAR — новый бенчмарк для многоагентного обучения с подкреплением (MARL), предназначенный для задач планирования пути в средах с непрерывными действиями. CAMAR поддерживает как кооперативные, так и конкурентные сценарии, работает с высокой скоростью и включает протокол оценки, а также позволяет интегрировать классические алгоритмы планирования (RRT/RRT*) с методами MARL.

Отличное начало года, дальше — больше!

🌱 — Дорогие студенты, поздравляем с Днём студента от Центра когнитивного моделирования!

Вы — главная движущая сила наших лабораторий: когнитивных динамических систем, интеллектуального транспорта и совместной с AIRI.

Мы растем вместе с вами: помимо магистратуры и аспирантуры теперь есть программа для бакалавров ФПМИ. Она стартует уже в этом семестре, и мы с нетерпением ждём февраля, чтобы увидеть первую группу!

🌱 Вы всегда показываете отличные результаты, и мы уверены, что крутых кейсов станет ещё больше. Желаем успешных научных работ и увлекательных открытий. С праздником!

⭐️ — С Рождеством Христовым!

🎓 — Семинар 16. Алгоритмы глобальной локализации роботов с учетом карт знанийи | Александр Мелехин,
Егор Пинкин, Григорий Карташов

Современные задачи автономной навигации роботов требуют высокоточной глобальной локализации в сложных и динамически меняющихся средах. Традиционные подходы, основанные на одном типе сенсоров — будь то лидары или камеры, — часто оказываются недостаточно устойчивыми к изменениям освещения, погоды или структуры пространства.

На семинаре будет представлен обзор и анализ мультимодальных и мультисенсорных нейросетевых методов распознавания места, которые комбинируют данные от лидаров, RGB-камер и их последовательностей для повышения точности и надёжности локализации. Особое внимание будет уделено алгоритмам, таким как OPR-Loc-MM, который демонстрирует значительное улучшение метрик (медианная ошибка позиции всего 0.41 м и ориентации 4.37°) за счёт интеграции визуальных и лидарных данных.

Мы обсудим разные методы — от лидарных (MinkLoc3D) и визуальных (MegaLoc) до мультимодальных (MSSPlace) и последовательностных (OPR-Loc-Seq) — позволяет создавать эффективные пайплайны для реальных робототехнических систем. Также будут затронуты вопросы баланса между точностью и временем инференса, что особенно важно для систем, работающих в реальном времени.

📹 Трансляция Youtube и ВК

Приглашаем всех, кто интересуется навигацией роботов, компьютерным зрением и применением нейросетевых методов в робототехнике! Присоединяйтесь прямо сейчас!

#CV #robotics

⚡ — Начинаем семинар, присоединяйтесь к трансляции в ВК или на YouTube!

🎓 — Семинар 15. Оффлайн и онлайн RL для робототехнической манипуляции с трансформерными моделями | Дмитрий Поярков

Современные подходы к обучению трансформерных нейросетей для задач манипуляции в робототехнике преимущественно базируются на оффлайн-обучении с использованием заранее собранных датасетов. Однако, несмотря на удобство и стабильность такого подхода, он демонстрирует ограниченные возможности в достижении высокой производительности в реалистичных условиях.

На семинаре аспирант нашего Центра расскажет о исследовании потенциала применения онлайн-обучения с подкреплением, которое позволяет агенту адаптироваться к среде в процессе взаимодействия и постепенно улучшать поведение на основе вновь собранных данных.

Несмотря на высокую вычислительную стоимость и сложность настройки такого обучения, его интеграция способна существенно повысить эффективность трансформеров в задачах манипуляции.

🪼Статья
👉🏻 Дата: 11.12.25, четверг в 17:00
📹 Трансляция Youtube и ВК

Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!

#семинары #RL #robotics

🎓 — Семинар 14. Объектно-центричный RL | Денис Васильев

Изучению объектно-центричных представлений уделено много внимания в рамках задач компьютерного зрения. В случае обучения с подкреплением, много внимания уделяется применению объектно-центричных представлений в рамках моделей мира. Однако в случае model-free подходов, большинство методов используют объектно-центричные представления, полученные с помощью замороженных энкодеров.

Дообучение энкодера, в теории, должно обеспечивать ускоренную сходимость алгоритмов обучения с подкреплением и добавлять адаптивности к out-of-distribution сценам. На семинаре аспирантом нашего Центра будет представлен алгоритм для дообучения энкодеров в рамках RL-задач.

👉🏻 Дата: 04.12.25, четверг в 17:00
📹 Трансляция: Youtube или ВК

Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!

#RL

Center for Cognitive Modeling pinned a photo

🪼 — Открыто 5 вакансий в Центре когнитивного моделирования МФТИ (RL, CV, LLM, NLP).

В Центре мы создаем работающие технологии для ведущих российских компаний и публикуемся в сильных международных журналах и на топовых конференциях по ИИ и робототехнике.

Наша работа охватывает проекты по обучению больших моделей, робототехнические системы, когнитивные архитектуры и методы эффективного взаимодействия человека и машины.

Вакансии:
🌱Spatial AI Разработчик для прикладного проекта по улучшению качества ответов на визуально-пространственные вопросы по видео с использованием графов 3D-сцены
🌱RL Разработчик для проекта, связанного с автоматизацией манипуляционных операций в сложной и вариативной среде
🌱NLP Разработчик (LLM) для фундаментального проекта по разработке ассистента ИИ-исследователя
🌱RL+NLP Разработчик для applied-проекта по асинхронному обучению моделей языка
🌱Middle+ CV Разработчик для проведения исследований и руководства разработкой ПО по прикладным проектам по построению графов 3D-сцены и их применения в различных областях

В наших проектах — свобода в исследованиях и нетривиальные задачи. Смотрите подробности по ссылкам выше или на нашем сайте и откликайтесь!

#вакансии