Grounding Knowledge 🦾

🏆 Подведены итоги КОЗ №3 и КОЗ №4 «Экспедиция.Земля»

Жюри системы технологических конкурсов Up Great «Экспедиция.Земля», организуемой Фондом НТИ, утвердило результаты двух конкурсов отдельных заданий.

Испытания проходили по двум направлениям: археология и инженерная разведка. Команды проверяли наземные роботизированные комплексы для поиска, локализации и классификации объектов на поверхности и под землей.

КОЗ №3 — «Археология»

🥇 Победитель — команда «Геопейджер Археология»
Премия — 10 млн рублей

🥈 Призер, 2 место — команда «Аврора»
Премия — 6 млн рублей

🥉 Призер, 3 место — команда TerraCognitaBot
Премия — 4 млн рублей

КОЗ №4 — «Инженерная разведка»

🥇 Победитель — команда «Аврора»
Премия — 12 млн рублей

🏅 Призер — команда «Поддорожный»
Премия — 8 млн рублей

Поздравляем команды и благодарим участников, экспертов, судейскую группу и всех, кто обеспечивал проведение испытаний.

На Телеканале 360 вышел репортаж про нашу систему интеллектуальной навигации: https://rutube.ru/video/0aeb98742d7362f0eb101570d424261d/

Это и на Дзене продублировали: https://dzen.ru/video/watch/6a7c3857029aa7747abbb608

#News

Трансляции лекций «Лето с AIRI 2026»

Наша летняя школа по искусственному интеллекту близится к завершению. Делимся записями трансляций потоковых лекций⤵️

⏯«Тренды в развитии ИИ и исследования AIRI»
Иван Оселедец, д.ф.-м.н., профессор РАН, генеральный директор Института AIRI, декан факультета искусственного интеллекта МГУ

⏯«Обучаемая манипуляция объектами: от RL к VLA моделям»
Александр Панов, д.ф.-м.н., профессор РАН, директор лаборатории «Когнитивные системы ИИ» Института AIRI, директор Центра когнитивного моделирования МФТИ

⏯«На пути к сильному ИИ в медицине»
Дмитрий Дылов, PhD, директор лаборатории «Сильный ИИ в медицине» Института AIRI

⏯«Стратегия и подходы применения генеративного ИИ в кибербезопасности»
Антон Митрофанов, исполнительный директор, Управление экспертизы кибербезопасности Сбера

⏯«От весов до прода: как ломают и защищают ИИ-системы»
Олег Рогов, к.ф.-м.н., руководитель группы «Доверенные и безопасные интеллектуальные системы» Института AIRI, руководитель лаборатории безопасного ИИ AIRI-МТУСИ

⏯«Vision? Language? Action? Models»
Владислав Куренков, руководитель группы «Адаптивные агенты» Института AIRI

⏯«Интерпретируемый ИИ в анализе многоканальных электрофизиологических данных»
Алексей Осадчий, д.к.н., руководитель группы «Нейроинтерфейсы» Института AIRI, директор Центра биоэлектрических интерфейсов НИУ ВШЭ

⏯«От промпта к цифровому сотруднику»
Ярослав Беспалов, руководитель группы «Мультимодальные архитектуры ИИ» лаборатории «Сильный ИИ в медицине» Института AIRI

⏯«На пути к L5 автономии в транспорте. Актуальные задачи современных систем»
Дмитрий Сенюшкин, к.к.н., руководитель группы «Автономное зрение» Института AIRI

⏯«От машинного обучения к ИИ материаловедению»
Роман Еремин, к.ф.-м.н., руководитель группы «Дизайн новых материалов» Института AIRI

⏯«Может ли ИИ заменить учёных?» Автономные агенты и будущее науки»
Пётр Анохин, к.б.н., руководитель группы «Нейрокогнитивные архитектуры» Института AIRI

⏯«Ура, Уроборос! От понимания BIM к самоэволюции и градостроительству»
Артём Просветов, исполнительный директор по исследованию данных, Сбер

⏯«Знает ли модель, что она не знает? Введение в оценивание неопределённости в LLM и VLM»
Елизавета Гончарова, к.к.н., руководитель группы «Мультимодальный ИИ» лаборатории FusionBrain Института AIRI

⏯«Всем пятёрки, или как оценивать AI-исследователей — парадоксы, ловушки, качество и новизна»
Анастасия Волкова, руководитель направления по исследованию данных Центра исследований генеративного ИИ Sber AI

⏯«Как не потерять права на свои разработки»
Вита Власова, руководитель направления партнёрского сопровождения и интеллектуальной собственности Института AIRI

⏯«Faithfulness в языковых моделях»
Глеб Ершов, Data Science-инженер Авито

⏯«Как ИИ помогает взламывать код жизни»
Алёна Аспидова, инженер-исследователь группы геномики Центра ИИ-разработки новых лекарственных препаратов AIDD Института AIRI

⏯«Эффективный ИИ: главные оптимизации последних лет и почему они сработали»
Данил Сивцов, инженер-исследователь группы «Вычислительный интеллект» Института AIRI

⏯«Терминальные агенты в задачах автоматизации доменных исследований»
Даниил Сухоруков, научный сотрудник группы «ИИ в промышленности» Института AIRI

⏯«Современные методы квантования моделей»
Начын-Энхэдоржу Ооржак, специалист по исследованию данных, Блок «Риски», Сбер

Записями всех лекций и семинаров мы поделимся после завершения Школы✔️

✅C 13 по 24 августа на базе отдыха Таймази (Северная Осетия-Алания), на высоте 2 000 м над уровнем моря успешно прошла 11-ая Летняя школа РАИИ.

🌎 В этом году участниками Летней школы стали 60 молодых исследователей из 18 учебных заведений России.

🎓 За 10 рабочих дней было проведено 18 лекций от ведущих отечественных исследователей в ИИ, 4 мастер-класса.

🧑‍🎓 Одним из важнейших направлений работы Летней школы стал проектный практикум с использованием кейсов от ведущих спикеров Школы.

📍Помимо учебы, участники Летней школы покоряли северокавказские вершины — за время смены они несколько раз выходили в горные походы.

🧠 По итогам работы Летней школы были определены победители в зачете проектной работы, всем участникам были вручены сертификаты об участии, а также удостоверения о прохождении программы ДПО.

☝️Спасибо всем участникам, спикерам и наставникам за жаркую во всех смыслах Летнюю школу РАИИ – 2026!

🔎Подробнее о ЛШ РАИИ в Телеграм канале ЛШ, VK РАИИ, VK ЛШ и на сайте ЛШ РАИИ.

💫Сотрудники и студенты из команды ЦКМ и Института AIRI на ICML 2026!

На этой неделе в Сеуле прошла ICML 2026 — одна из сильнейших мировых конференций в области машинного обучения (категория А*).

KAGE-Bench: Fast Known-Axis Visual Generalization Evaluation for Reinforcement Learning — бенчмарк для быстрой и прозрачной оценки того, как алгоритмы обучения с подкреплением обобщают визуальные признаки по заданным осям (цвет, фон, форма объектов).
Авторы: Егор Черепанов, Даниил Зелезецкий, Алексей Ковалёв, Александр Панов.

Don’t Blind Your VLA: Aligning Visual Representations for OOD Generalization — метод выравнивания визуальных представлений, который заметно повышает устойчивость Vision-Language-Action моделей к данным вне распределения (out-of-distribution).
Авторы: Никита Качаев, Михаил Колосов, Даниил Зелезецкий, Алексей Ковалёв, Александр Панов.

VLA Grounder: Language-Conditioning Space Optimization for Black-Box VLA Models — подход к улучшению поведения уже обученных VLA-моделей за счёт оптимизации языковых условий в скрытом пространстве — без доступа к внутренним весам модели.
Авторы: Дамир Шодиев, Алексей Староверов, Никита Качаев, Алексей Ковалёв, Александр Панов.

🪼Погружайтесь в атмосферу конференции с фотографиями от команды и давайте поздравим авторов реакциями!

Всем привет!

Сейчас в Южной Корее проходит одна из топовых конференций по ИИ – ICML 2026. На ней мы представляем одну работу на мейн треке и две на воркшопах.

🚀 KAGE-Bench: Fast Known-Axis Visual Generalization Evaluation for Reinforcement Learning
🗓️Main track, Jul 7, 2:00 – 3:45, HALL A #4409

🚀 (Oral!) Don’t Blind Your VLA: Aligning Visual Representations for OOD Generalization
🗓️SCALE Workshop – Jul 10, Ballroom 201 

🚀 VLA Grounder: Language-Conditioning Space Optimization for Black-Box VLA Models
🗓️DEMO Workshop – Jul 11, Ballroom 203

Если вы на конференции, приходите пообщаться и обсудить работы 🤗

🎓 — Семинар 21. Защита магистерских диссертаций выпускников ЦКМ 2026

Ещё одна группа морских котиков ИИ готова к финальной миссии своего обучения — защите магистерской работы🏆

За два года мы постарались передать студентам самые актуальные и прикладные знания в области ИИ и робототехники, а ребята достигли больших успехов. Приглашаем всех присоединиться и послушать выступления!

📹 Трансляция ВК

#семинары #магистратура

🎓 — Семинар 20. Обзор конференции ICRA 2026 | Александр Панов, Дмитрий Юдин, Дмитрий Макаров, Юлия Даник

В начале июня наша команда выезжала в Вену на ICRA 2026. Это крупнейшая в мире конференция по робототехнике и автоматизации.

На конференцию прошло 3 наших статьи:

1) Dynamic Neural Potential Field: Online Trajectory Optimization in Presence of Moving Obstacles — представляет метод нейросетевой генерации траекторий для объезда динамических препятствий в реальном времени
2) Knowledge-Guided Manipulation Using Multi-Task Reinforcement Learning — представляет метод, объединяющий 3D-сцену, граф знаний и обучение с подкреплением для управления манипуляциями робота
3) TOCALib: Optimal control library with interpolation for bimanual manipulation and obstacles avoidance — представляет библиотеку оптимального управления с интерполяцией для бимануальных манипуляторов и избегания препятствий

Приходите послушать об этом мероприятии от первых лиц! Участники расскажут об интересных статьях, новых трендах и своих впечатлениях от поездки.

👉🏻 Дата: 18.06.26, пятница в 17:00
📹 Трансляция: YouTube или ВКонтакте

Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!

#семинары #robotics