4 марта 2026 года состоится заседание совместного семинара РАИИ и ФИЦ ИУ РАН «Проблемы искусственного интеллекта».
На заседании семинара будет представлен доклад на тему «Информированные нейронные сети: от детерминированных подходов к стохастическому моделированию сложных систем».
Докладчик:
доктор физико-математических наук Андрей Константинович Горшенин (г.н.с. Федерального исследовательского центра «Информатика и управление» РАН).
Аннотация доклада
Доклад посвящен методологии информирования нейронных сетей – направлению, объединяющему глубокое обучение с априорными знаниями о предметной области.
В первой части рассматривается классический детерминированный подход физически информированных нейронных сетей (Physics-Informed Neural Networks), где используются физические закономерности, традиционно описываемые дифференциальными уравнениями. Обсуждаются известные аналитические результаты в данной области.
Основная часть доклада посвящена переходу от детерминированных моделей к случайным, а именно – вопросам интеграции вероятностных моделей в архитектуры нейронных сетей и методы машинного обучения (Probability-Informed). Значимые успехи достигнуты путем комбинирования различных типов информирования (на уровне входных признаков, архитектур и функций потерь), причем для выбора схем информирования используются аналитические обоснования.
Приведены примеры повышения качества решения задач само- и полуконтролируемого обучения, прогнозирования временных рядов и сегментации изображений с использованием стохастических дифференциальных уравнений, смесей нормальных распределений, марковских случайных полей и обучаемых функций потерь. Области приложения включают геофизические данные, астрофизические и энергетические временные ряды, а также изображения высокого разрешения.
В заключении будут рассмотрены перспективы применения подобных подходов для интеграции в «модели мира» (World Models) – то есть создания решений, способных не только аппроксимировать текущие состояния сложных динамических систем, но и моделировать их эволюцию с учетом физических ограничений и вероятностной неопределенности.
Заседание состоится в конференц-зале ФИЦ ИУ РАН (Москва, ул. Вавилова, дом 44, корп. 2, пом. 124) в смешанном формате.