Исследователи ФТИИ представили четыре работы на ICLR 2026 🔬

ICLR — одна из топовых мировых конференций по машинному обучению (уровень А* по рейтингу CORE). В этом году она проходит в Рио-де-Жанейро — и на секциях конференции представлены сразу четыре работы наших исследователей 🇧🇷

🔹 Рустам Габдрахманов и соавторы научили RL-агента самостоятельно подбирать оптимизатор для физически-информированных нейросетей — по ландшафту функции потерь (Reinforcement Learning Agent for PINN Optimizer Chains, секция AI4PDE).

🔹 Юлия Борисова и соавторы повышают разрешение спутниковых данных о морском льде с 25 до 4 км с помощью свёрточной сети U-Net (Deep Learning for Super-resolution of Sea Ice Concentration, секция ML4RS). Бонус: помимо выступления, статья будет опубликована в журнале первого квартиля IEEE GRSL.

🔹 Ирина Деева и соавторы разобрались, какие из методов решения мостов Шрёдингера лучше справляются с генерацией табличных данных (On the Use of Schrödinger Bridges for Tabular Data Generation, секция DELTA).

🔹 Иван Гурьев и соавторы придумали, как генерировать валидные молекулярные структуры SMILES через энергетическое направление диффузии — без дообучения модели (Energy-Guided Diffusion for Valid SMILES Generation, секция ReALM-GEN).

Отдельно гордимся студентами-соавторами с программы «Инженерия ИИ»: Дмитрий Морозов из лаборатории АИСТ — соавтор работы по морскому льду, а Игорь Карташов и Иван Лопатин (ФПиКТ) — соавторы исследования мостов Шрёдингера 👏