Исследователи НИУ ВШЭ представили новую архитектуру нейронных сетей, понимающую симметрии мира
Сотрудники Лаборатории геометрической алгебры и приложений НИУ ВШЭ разработали новую архитектуру нейронных сетей, которая может ускорить и упростить анализ данных в физике, биологии и инженерии. Свое решение ученые представили 16 июля в Ванкувере на ведущей международной конференции по машинному обучению ICML 2025. Текст статьи и исходный код выложены в открытый доступ.
Многие объекты — от молекул до роботов и элементарных частиц — сохраняют свои свойства при повороте или зеркальном отражении. Современные эквивариантные нейросети способны учитывать такие симметрии при обработке данных, что делает их особенно востребованными в научных и технологических задачах — от моделирования химических соединений до анализа физических процессов и распознавания изображений.
Но у этих моделей есть недостаток: за высокую точность приходится платить сложностью. Они требуют огромного количества обучаемых параметров, что делает их тяжеловесными, требовательными к ресурсам и подверженными переобучению, особенно если данных немного.
Сотрудники департамента математики и Лаборатории геометрической алгебры и приложений факультета экономических наук НИУ ВШЭ Екатерина Филимошина и Дмитрий Широков разработали архитектуру GLGENN (Generalized Lipschitz Group Equivariant Neural Networks), которая решает эту проблему. Она позволяет моделям сохранять симметрии в данных, но при этом требует в разы меньше параметров. Добиться этого авторам помог известный математический аппарат — геометрические алгебры Клиффорда — и оригинальный метод разделения весов, который учитывает внутренние алгебраические структуры данных.
«Мы хотели построить модель, которая будет умной, но при этом легкой, — говорит стажер-исследователь Лаборатории геометрической алгебры и приложений ФЭН НИУ ВШЭ Екатерина Филимошина. — GLGENN показывает, что эквивариантные нейросети не обязаны быть громоздкими и сложными. Даже с ограниченными данными они могут обучаться эффективно и без потери качества».
Модель прошла испытания на разнообразных задачах — от симуляции физических процессов до работы с геометрическими данными — и показала результаты, сравнимые или лучшие, чем у существующих методов. При этом GLGENN работает быстрее и эффективнее за счет меньшего числа обучаемых параметров, что делает ее более доступной для практического применения.
Дмитрий Широков
«Эти результаты могут стать шагом к созданию новых нейросетевых инструментов для науки и техники, — добавляет заведующий Лабораторией геометрической алгебры и приложений ФЭН НИУ ВШЭ Дмитрий Широков. — Мы уверены, что подход, основанный на геометрических алгебрах, найдет применение в самых разных областях, включая биоинформатику, робототехнику и геоинформатику».
Участие в ICML стало признанием высокого уровня исследований в области машинного обучения, которые ведутся в НИУ ВШЭ. Ученые планируют развивать архитектуру GLGENN, расширяя ее возможности для работы с новыми типами данных, а также исследовать потенциальное применение модели в задачах физики, робототехники и компьютерного зрения.
Исследование поддержано проектом «Зеркальные лаборатории» НИУ ВШЭ «Кватернионы, геометрические алгебры и приложения».
Вам также может быть интересно:
Студенты и аспиранты НИУ ВШЭ приняли участие в Международной летней школе Пекинского университета
В июле в Пекинском университете проходила ежегодная летняя школа по квантовой молекулярной динамике, которая в этом года перешла на международный уровень. Ее первыми иностранными гостями стали студенты и аспиранты МИЭМ НИУ ВШЭ. У них была обширная образовательная программа, им также удалось посетить лабораторию оптоэлектронных материалов и энергетических приборов.
В НИУ ВШЭ стартовал СТП «Национальный центр социально-экономического и научно-технологического прогнозирования»
Стратегический технологический проект нацелен на создание и внедрение технологий системного анализа и прогнозирования в интересах государства, бизнеса и общества для обеспечения технологического лидерства, суверенитета и безопасности России.
Вузы разделились на шесть лагерей в отношении к искусственному интеллекту
Каким должно быть образование в эпоху ИИ? Чтобы разобраться, какие есть точки зрения и какие решения уже формируются, команда Института образования ВШЭ весной 2025 года провела серию интервью с проректорами российских университетов. Об итогах этого исследования рассказывает директор института Евгений Терентьев.
В НИУ ВШЭ запущены стратегические технологические проекты
Стратегические технологические проекты Высшей школы экономики реализуются в интересах достижения целевой модели развития университета и предусматривают формирование пула инновационных продуктов и услуг. Они сформированы по трем направлениям: социально-экономическое и научно-технологическое прогнозирование, технологии связи 6G и искусственный интеллект.
Ростех и Вышка стали партнерами в сфере инженерной подготовки и научных исследований
Госкорпорация Ростех и Высшая школа экономики заключили соглашение о стратегическом партнерстве в сфере науки и образования. Документ направлен на проведение совместных исследований, подготовку высококвалифицированных кадров и формирование научно-технического задела в интересах высокотехнологичных отраслей России. Кроме того, совместно с московской школой № 58 будет вестись профориентация школьников по направлениям инженерии, ИТ и кибербезопасности.
В Вышке пройдет Международная школа БРИКС: Новое поколение
Открыта регистрация на Международную школу БРИКС: Новое поколение — один из ведущих международных образовательных проектов, ориентированных на молодых лидеров, интересующихся повесткой глобального развития и сотрудничества в рамках БРИКС.
НИУ ВШЭ укрепляет отношения с Пекинским университетом
21 июля в Высшей школе экономики побывала делегация Пекинского университета в составе сорока человек — студентов, преподавателей, административных сотрудников во главе с исполнительным проректором Пекинского университета, директором Высшей школы Пекинского университета в Шэньчжэне Чжан Цзинем. Руководители двух университетов обсудили направления дальнейшего сотрудничества, а представители трех факультетов НИУ ВШЭ провели рабочие встречи с китайскими студентами.
НИУ ВШЭ объединил ученых на международной школе по ИИ в Шанхае
В начале июля в Шанхае проходил Международный летний институт по исследованиям искусственного интеллекта в образовании, организованный Инобром НИУ ВШЭ совместно с Восточно-китайским педагогическим университетом. Более 50 молодых исследователей и ключевых спикеров из девяти стран — от России и Китая до Канады и Сингапура — собрались, чтобы обменяться последними результатами своей работы и построить новые международные партнерства.
«Мы близки к практическому применению системы бесстимульного картирования головного мозга»
Созданные учеными Вышки совместно с медиками нейроинтерфейсы позволяют установить контакт с головным мозгом и декодировать его сигналы. Их применение создает возможности для стимуляции мозговой активности, восстановления и нормализации мышечного контроля пациентов, перенесших инсульт, инфаркт или страдающих иными неврологическими заболеваниями, а также способствует реабилитации людей с черепно-мозговыми травмами и потерей конечностей. О работе Центра биоэлектрических интерфейсов Института когнитивных нейронаук НИУ ВШЭ рассказывает его директор Алексей Осадчий.
Вышка представила «Умный ортез» на форуме «Надежда на технологии»
С 10 по 11 июля в Москве прошел юбилейный, X Национальный форум «Надежда на технологии». Мероприятие было нацелено на обсуждение инновационных достижений в сфере реабилитационной индустрии. Студенческое конструкторское бюро (СКБ) МИЭМ в сотрудничестве с Институтом когнитивных нейронаук (ИКН) ВШЭ представило «Умный ортез», который был разработан на основе запроса медиков-ортопедов.