10 ноября 16:20 – 17:40
Докладчик: Андрей Устюжанин, Научно-учебная лаборатория методов анализа больших данных
"Искусственный интеллект и решения оптимизационных задач в физических науках"
В докладе дается обзор нетривиальных задач оптимизации, возникающих в
различных естественно-научных дисциплинах. Особенный акцент делается на
проблемах, связанных с использованием различных
симуляционных инструментов и подходов. Решения таких задач опираются на
использование генеративных моделей для аппроксимации имеющихся
наблюдений. Будут описаны такие подходы как Local Generative Surrogate
Optimization (L-GSO), Adaptive divergence и probabilistic inference,
использующие различные свойства симулятора и суррогатных моделей.
Демонстрируются решения задач физических детекторов некоторых
современных экспериментов, разрабатываемых лабораторией методов анализа
больших данных НИУ ВШЭ.
Источник: НИУ ВШЭ
