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:
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».
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.
Ученые выяснили, что мозг реагирует на чужие действия, как на свои
Когда мы наблюдаем, как кто-то двигает пальцем, наш мозг не остается в стороне. Работа ученых из НИУ ВШЭ и Лозаннского университетского госпиталя показала, что наблюдение за движением активирует моторную кору так, словно мы сами совершаем это действие, и при этом заглушает ненужные мышцы. Результаты опубликованы в журнале Scientific Reports.
«Будущее не предопределено — мы формируем его решениями сегодня»
Стратегический технологический проект «Национальный центр социально-экономического и научно-технологического прогнозирования» ВШЭ охватывает горизонты от 10 до 30 лет и включает работу над новыми методиками сценарного анализа. Он объединяет исследователей разных направлений и помогает выстраивать целостное видение будущего. Цель проекта — не только построить прогнозы, но и выработать практические рекомендации для государства и бизнеса. О том, зачем учиться ставить правильные вопросы о будущем, рассказала декан факультета мировой экономики и мировой политики ВШЭ Анастасия Лихачёва.
Новый способ описания графена упростит анализ наноматериалов
Международная команда с участием НИУ ВШЭ предложила новый математический способ анализа структуры графена. Ученые показали, что характеристики решетки графена можно связать с моделью трехшагового случайного блуждания частицы. Такой подход позволяет описывать графеновую решетку быстрее и без громоздких вычислений. Исследование опубликовано в журнале Journal of Physics A: Mathematical and Theoretical.
В НИУ ВШЭ обсудили глобальные тренды ИИ на международной форсайт-сессии
В Высшей школе экономики прошла международная форсайт-сессия по искусственному интеллекту (ИИ). Российские и иностранные ученые обсудили тренды и вызовы, которые возникают в связи с быстрым развитием ИИ.
«Биотех бурлит во всем мире, его кривая роста опережает развитие компьютерных технологий»
Более пяти лет в НИУ ВШЭ действует Международная лаборатория биоинформатики факультета компьютерных наук. За это время ее ученые добились значительных научных результатов. Здесь разработан уникальный в мировой практике тест «Кардиожизнь», позволяющий прогнозировать вероятность проявления сердечно-сосудистых заболеваний. С привлечением студентов и аспирантов Вышки ведутся исследования для создания лекарств нового поколения. Заведующая лабораторией Мария Попцова рассказала о ее работе в интервью новостной службе «Вышка.Главное».