Открыта регистрация на LOGML 2025! 🎉

London Geometry and Machine Learning Summer School — это ежегодная школа по геометрии в ML, где участники не только слушают лекции топовых спикеров, но и работают над проектами, которые часто перерастают в коллаборации и публикации.

За неделю работы участники погружаются в исследовательские проекты, а также слушают лекции от ведущих ученых (в этом году почти все из академии, но в 2021-м, например, было много спикеров и из индустрии: Twitter, Nvidia, Google, Facebook). В финале — презентация полученных результатов.

В прошлом году мне удалось поучаствовать, правда дистанционно (пост об этом). Об опыте очного участия можно почитать у Германа. Говоря про свой опыт участия, мы все еще работаем над проектом, и надеемся завершить его к дедлайну NeurIPS.

В этом году, как мне кажется, увеличилось число проектов, связанных с Life Sciences:
- Iterative Reasoning in Graph Neural Networks for Drug Repurposing
- On Depth in Geometric Deep Learning: Scaling Up Biomolecular Analysis Using Deep Neural k-Forms
- Topological data analysis (TDA) to elucidate protein functions via variant landscapes
- Topological Machine Learning for Brain Dynamics

Есть проекты и по трансформерам:
- Beyond Text: Exploring Adaptations of LLMs for Graph-Based Tasks
- Symmetry, degeneracy and effective dimensions of neural networks

Из необычного — проект Finite groups and the Cayley graph representation, such that ML can then help identify symmetry from generators, в котором предлагается поискать разными нейросетками различные закономерности между свойствами графов Кэли и свойствами соответствующих им абелевых групп. Интересный пример ML for Mathematics, направления, которое становится все популярнее.

Дедлайн подачи — 6 апреля. Highly recommended to apply! 🗓