Встреча с научной группой индийского профессора

В четверг 11 июня 2026 г. в 14:30 приглашаем на установочную встречу с научной группой Prof. Tanupriya Choud­hury, Uni­ver­sity of Petro­leum and Energy Stud­ies, Индия. https://​www​.upes​.ac​.in/​f​a​c​u​l​t​y​/​s​c​h​o​o​l​-​o​f​-​c​o​m​p​u​t​e​r​-​s​c​i​e​n​c​e​/​d​r​-​t​a​n​u​p​r​i​y​a​-​c​h​o​u​d​h​u​r​y
Это шанс войти в динамично развивающуюся международную научную команду, которая в этом году представила свои результаты на конференциях А/​A*

:
- CVPR 2026 (A* Work­shop): OPB­Net: Oscil­la­tory Phase-​Binding Net­works for Inter­pretable Zero-​Shot Med­ical Visual Rea­son­ing With­out Pre­train­ing
- CVPR 2026 (A* Work­shop): Wasser­stein Flow Net­works: Forward-​Pass Opti­mal Trans­port for Cross-​Domain Agri­cul­tural Anom­aly Seg­men­ta­tion
- CVPR 2026 (A* Work­shop): VLM Real­ity Check: A Causal Coun­ter­fac­tual Bench­mark for Diag­nos­ing Cog­ni­tive Biases in Vision-​Language Mod­els
- ICASSP (A Poster): Adap­tive Multi-​Scale Cor­re­la­tion Meta-​Network for Few-​Shot Remote Sens­ing Image Clas­si­fi­ca­tion
ACL 2026 (A* Stu­dent Research Work­shop): Multi-​Constraint State Track­ing with Nega­tion: A Diag­nos­tic Bench­mark for LLM World Mod­el­ing (Accepted and Registered)

С публикациями научной группы можно ознакомиться здесь https://​disk​.360​.yan​dex​.ru/​d​/​5​5​0​h​i​D​3​n​8​7​k​F​g​Q

Регистрация на встречу по ссылке https://​forms​.yan​dex​.ru/​c​l​o​u​d​/​6​a​2​2​c​a​b​7​0​6​8​f​f​0​0​b​5​8​3​a​7​7​d​6
Встреча пройдет на английском языке.

Основные направления исследований научной группы:
1. Компьютерное зрение и перспективные методы глубокого обучения
Разработка новых архитектур нейронных сетей и методов обработки визуальной информации:
- Обучение с ограниченным объемом данных (Zero-​shot и Few-​shot learn­ing) для детекции дипфейков, улучшения изображений при низкой освещенности и медицинского анализа.
- Объяснимый ИИ и гибридные нейросетевые модели (включая трансформеры, графовые сети и сети Колмогорова-​Арнольда).
- Мультимодальный анализ данных (объединение аудио, видео и текстовой информации).
2. Дистанционное зондирование Земли и геоинформационные системы
Исследования в области экологии, климата и картографии с использованием спутниковых данных:
- Моделирование динамики береговой линии и процессов эрозии.
- Оценка рисков наводнений и анализ ландшафтных изменений методами машинного обучения.
- Сегментация и классификация объектов на мультиспектральных спутниковых снимках.
3. Биомедицинская информатика и цифровое здравоохранение
Применение ИИ для диагностики и прогнозирования состояния здоровья:
- Разработка прогностических моделей для раннего обнаружения заболеваний (болезнь Паркинсона, сердечно-​сосудистые патологии, заболевания почек).
- Применение квантового машинного обучения и больших языковых моделей в медицинских целях.
- Анализ медицинских изображений (например, маммограмм) с использованием глубоких сверточных сетей и трансформеров.
4. Умное сельское хозяйство и пищевая промышленность
Создание интеллектуальных систем для агропромышленного комплекса:
- Разработка неразрушающих методов контроля качества и свежести продуктов питания (системы оценки дефектов фруктов, таких как манго и папайя, классификация свежести на основе изображений).
- Применение Интернетп вещей и ИИ для повышения продуктивности сельского хозяйства и сохранения полезных свойств культур.
5. Интеллектуальная автоматизация, облачные технологии и Индустрия 5.0
Исследования на стыке цифровой трансформации бизнеса и инфраструктуры:
- Роботизированная автоматизация процессов (RPA) и применение облачных ИИ-​инструментов для управления персоналом.
- Решения для «умных городов», включая управление трафиком и безопасность в сетях 6G с использованием федеративного обучения и блокчейна.
- Спортивная аналитика (прогнозирование травм у спортсменов, вовлечение аудитории с помощью ИИ).