Студент Мехмата Матвей Пономарев стал участником Летней школы Института искусственного интеллекта AIRI для студентов и аспирантов, где происходило глубокое погружение в работу с широким спектром современных методов искусственного интеллекта и машинного обучения. Школа проходила на базе Первого университетского лицея имени Н.И. Лобачевского — филиала МГУ имени М.В. Ломоносова в городе Усть-Лабинске.
Мероприятие объединило молодых исследователей из различных регионов России — от Севастополя до Владивостока.
Образовательная программа школы включала лекционные и проектные модули. Лекции проводились ведущими специалистами в области ИИ и ДС из AIRI, МГУ, Сколтеха и НИУ ВШЭ в двух форматах: общие сессии, посвящённые актуальным направлениям развития AI-исследований, и потоковые занятия по узкоспециализированным темам, так как научные интересы участников варьировались от биомедицины и исследования материалов до «воплощённого» ИИ и низкоуровневых архитектурных оптимизаций. Партнёрами школы выступили Сбер и Avito.
Научные интересы Матвея связаны с двумя направлениями. В рамках работы в НИТЦ нейротехнологий ЮФУ Матвей занимается исследованиями биогибридных систем, что обусловило выбор трека AI4LS (Искусственный интеллект в науках о жизни). Дополнительный интерес представляет трек Efficient DL (низкоуровневые оптимизации вычислений на GPU и разные эвристики), предрасположенность к которому возникла благодаря заведующему кафедрой алгебры и дискретной математики, д.т.н. Б.Я. Штейнбергу.
Ключевым элементом участия стала работа над проектным треком — сегментация фокальной кортикальной дисплазии (ФКД) по данным магнитно-резонансной томографии. ФКД представляет собой аномальное формирование кортикальных структур головного мозга, являющееся одной из причин фармакорезистентной эпилепсии. Автоматизация выявления данных очагов призвана оказать существенную помощь врачам-радиологам в процессе диагностики.
В ходе работы над проектом предложенная архитектура продемонстрировала результаты, превышающие baseline-показатели. Дополнительно разработанный классификатор ложноположительных срабатываний позволил снизить долю ошибок до нулевого значения, что является критическим фактором для клинического применения.
В настоящее время Матвей продолжает исследование совместно с менторами школы. Полученные результаты планируется оформить в виде доклада для представления на воркшопе конференции уровня Core A/A*.
Матвей отмечает: «Школа оставила двоякое послевкусие: с одной стороны, это был глоток свежего воздуха и погружение в работу с невероятно яркими и талантливыми людьми, возможность неформально пообщаться с топовыми российскими учёными, определить свои карьерные перспективы и понять, чем отличается исследовательский подход в разных вузах и корпорациях России; с другой стороны, стала ещё более очевидной новая реалия — с появлением в науке AI требуется совершенно новый подход к исследованию и абсолютно другие требования к исследователю».
Карякин Михаил Игоревич
