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:
Исследователи НИУ ВШЭ ответят на вызовы развития городского транспорта
В НИУ ВШЭ стартовало масштабное исследование общественного транспорта российских городов в рамках стратегического технологического проекта «Национальный центр социально-экономического и научно-технологического прогнозирования». По итогам проекта будет сформирована динамическая база данных для четырех видов транспорта: метро, трамваев, троллейбусов и автобусов.
Стартует новый норматив технологической грамотности ТехноГТО «Искусственный интеллект»
Открыт новый норматив технологической грамотности ТехноГТО по направлению «Искусственный интеллект», разработанный совместно с Академией искусственного интеллекта для школьников Благотворительного фонда Сбербанка «Вклад в будущее». Проект ТехноГТО является частью Национальной технологической олимпиады (НТО) и реализуется Кружковым движением НТИ совместно с президентской платформой «Россия — страна возможностей» и Движением Первых при поддержке НИУ ВШЭ и Росмолодежи.
НИУ ВШЭ начал разработку отечественных технологий связи 6G на базе субтерагерцовой микрорадиоэлектроники
В Высшей школе экономики стартовали масштабные научно-инженерные работы по созданию отечественных технологий для перспективных систем связи шестого поколения (6G). Работы ведутся командой стратегического технологического проекта «Комплекс технологий доверенных систем связи 6G», реализуемого в рамках программы «Приоритет-2030».
Вышка исследует потребности глухих
В последнее воскресенье сентября в мире традиционно отмечается День глухих. В этом году факультет социальных наук (ФСН) Высшей школы экономики присоединился к празднику и совместно с Московской городской организацией Всероссийского общества глухих (МГО ВОГ) запустил исследование потребностей глухих и слабослышащих москвичей в социальных услугах и доступности среды.
НИУ ВШЭ и компании-партнеры скоординировали подходы к подготовке специалистов топ-уровня в сфере ИИ
В НИУ ВШЭ прошла встреча с представителями Сбера, Яндекса и VK для согласования подходов к подготовке специалистов топ-уровня в сфере искусственного интеллекта. В частности, договорились о регулярном обновлении образовательных программ с учетом новейших решений и разработок компаний-партнеров. Участники встречи обсудили текущий статус проекта, содержание образовательных программ и механизмы взаимодействия для обеспечения достижения показателей эффективности созданного в университете Центра организации обучения студентов для топ-специалистов в сфере искусственного интеллекта НИУ ВШЭ.
В Высшей школе экономики открылась межфакультетская Музейная лаборатория
Вышка запустила межфакультетскую Музейную лабораторию, которая станет устойчивым центром экспертной поддержки в сфере музейного дела. Ее миссия связана с изменением современных моделей восприятия культуры и трансформацией институциональной среды. Лаборатория специализируется на модернизации музейных практик и повышении престижа музеев, формируя пространство для профессионального диалога и внедрения инноваций.
Физики предложили новый механизм усиления сверхпроводимости с помощью «квантового клея»
Команда исследователей с участием сотрудников МИЭМ ВШЭ показала, что дефекты в материале могут не снижать, а, наоборот, усиливать сверхпроводимость. Это возможно благодаря взаимодействию дефектных и более чистых областей, которое образует «квантовый клей» — однородную компоненту, связывающую разрозненные сверхпроводящие участки в единую сеть. Расчеты подтвердили, что такой механизм может помочь в создании сверхпроводников, работающих при более высоких температурах. Исследование опубликовано в журнале Communications Physics.
30 студентов из 19 университетов приняли участие в исследовательской экспедиции НИУ ВШЭ в «Новом Херсонесе»
В рамках программы студенческих экспедиций «Открываем Россию заново» при поддержке программы Росмолодежи «Больше, чем путешествие», президентской платформы «Россия — страна возможностей», а также Симферопольской и Крымской епархии НИУ ВШЭ на базе Школы молодого гуманитария провела исследовательскую экспедицию на территории музейно-храмового комплекса «Новый Херсонес» в Севастополе. По ее итогам будут разработаны предложения по организации просветительских проектов в области формирования исторической памяти молодежи о роли Херсонеса, Крыма и византийского наследия в истории российской культуры и государственности.
Большие группы студентов эффективнее используют ИИ в обучении
Исследователи Института образования и факультета экономических наук НИУ ВШЭ узнали, от каких факторов зависит качество групповой работы студентов, когда они выполняют ее в сотрудничестве с ИИ. Оказалось, что, помимо уровня знаний команды, важен размер группы: чем она больше, тем эффективнее работа. Статья ученых опубликована в журнале Innovations in Education and Teaching International.
Завершила работу Первая Кавказская школа по экспериментальным исследованиям и когнитивным наукам
С 17 по 21 сентября на базе «Горная легенда» Адыгейского государственного университета прошла Первая Кавказская школа по экспериментальным исследованиям и когнитивным наукам. Организаторами мероприятия выступили Лаборатория экспериментальной лингвистики АГУ, Центр языка и мозга и Центр социокультурных и этноязыковых исследований НИУ ВШЭ. Школа собрала более 50 участников — студентов, аспирантов и молодых исследователей из разных регионов России, а также слушателей и спикеров из Франции, Сербии, Китая, Турции, Казахстана и Узбекистана.