unesrale·Машинне навчання
UNESRALE
Машинне навчання У процесі
Розвиток методів машинного навчання в межах програми UNESCO та бразильського центру CBPF, що надає дослідникам віддалений доступ до ШІ-інфраструктури, менторство й участь у спільних наукових задачах. Лабораторія готує три індивідуальні дослідницькі заявки.
Відомості
Загальні відомості
- Напрям
- Машинне навчання
- Стадія
- У процесі — Робота триває — в активній підготовці та проведенні.
- Технології та методи
- Виявлення аномалій, Фундаментальні моделі, Physics-informed ML, Синтетичні дані, HPC
- Формат участі
- Дослідження та розробка разом зі студентами й лабораторією центру.
Опис
Про напрям
Програма UNESCO та Бразильського центру фізичних досліджень (CBPF) надає дослідникам із країн з обмеженими ресурсами віддалений доступ до обчислювальної інфраструктури штучного інтелекту, менторство та участь у спільних наукових задачах — тобто доступ до інфраструктури й експертизи, а не фінансування. Лабораторія готує три індивідуальні дослідницькі заявки в межах спільної рамки method-first: ми розвиваємо методи машинного навчання, а конкретні предметні області слугують полігоном для їх перевірки. Три напрями: виявлення аномалій без розмітки в сигналах енергетичного обладнання (енергетика); дата-ефективне донавчання фундаментальних моделей матеріалів із генерацією синтетичних даних (матеріалознавство); фізично-інформоване виявлення аномалій у течіях на основі відомих фізичних законів (гідродинаміка). Для лабораторії проєкт поєднує наукову роботу та розвиток компетенцій (capacity-building) — навчання молодих спеціалістів, аспірантів і студентів, досвід роботи з високопродуктивними обчисленнями та практиками відкритої науки; результати плануються відкритими (код і набори даних). Наразі проєкт — на стадії підготовки заявок.
Стек
Технології та методи
Виявлення аномалійФундаментальні моделіPhysics-informed MLСинтетичні даніHPC
Зацікавив напрям?
Обговоримо співпрацю, спільне дослідження або тему для навчальної роботи.