Современные вызовы в области искусственного интеллекта связаны с переходом от решения изолированных задач к созданию интеллектуальных систем, способных понимать, взаимодействовать и принимать решения в сложных, динамичных и многокомпонентных средах. Такие системы требуют интеграции разнородных данных (текст, изображения, звук, графы, физические поля), обеспечения их надежности и интерпретируемости, а также координации множества интеллектуальных агентов. Наша научная группа концентрируется на передовых исследованиях в этих областях — от мультимодального интеллекта и фундаментальных моделей до промышленного AI и анализа данных.

Наши достижения и экспертиза:

За годы работы мы подготовили более 30 аспирантов и свыше 400 бакалавров и магистров. Наши исследования получают международное признание — мы публикуемся в ведущих мировых конференциях Core A* (NeurIPS, IJCAI, ACM MM, IEEE ISMAR, CVPR, ICCV, SIGGRAPH, KDD, SenSys, FSE, Mobicom) и высокорейтинговых журналах (Artificial Intelligence, Journal of Industrial Information Integration, Expert Systems with Applications и др.). Этот опыт позволяет нам предлагать студентам проекты, которые имеют практическую значимость и потенциал для публикации.

Основные направления исследований:

1.	Мультимодальный и эмоциональный интеллект для человеко-машинного взаимодействия	Исследуем, как сделать взаимодействие с ИИ более естественным, разрабатывая модели для распознавания, генерации и понимания эмоций в тексте, аудио и видео. Это включает создание эмпатичных агентов, способных к стратегическому поведению в многоагентных средах, и развитие методов оценки доверия к таким системам.
2.	Фундаментальные модели (Foundation Models) для новых типов данных	Адаптируем и создаем большие модели для работы со специализированными данными: спутниковые снимки, климатические прогнозы, физические симуляции, древние языки (иероглифы) и даже геномы (ДНК). Наша цель — заложить в архитектуру моделей предметную и физическую осведомленность для точных прогнозов в науке и промышленности.
3.	Генеративные модели и их практические приложения	Наши проекты охватывают генерацию контента (включая автоматическую раскраску манги), улучшение видео, создание 3D-моделей и решение обратных задач, таких как проектирование новых материалов или оптимизация логистических маршрутов с помощью глубокого обучения.
4.	Надежный и объяснимый ИИ (Trusted AI)	Изучаем уязвимости современных моделей (включая глубокие фейки) и разрабатываем методы обеспечения их безопасности, приватности и интерпретируемости. Это направление критически важно для внедрения ИИ в медицину, финансы и беспилотные системы.
5.	Промышленный AI и анализ данных	Разрабатываем решения для прогнозного обслуживания оборудования, анализа временных рядов и создания «цифровых двойников» с использованием графовых нейронных сетей и методов обучения с подкреплением в сотрудничестве с индустриальными партнерами.

Наша команда предлагает студентам возможность работать над актуальными исследовательскими проблемами на стыке дисциплин, публиковаться в ведущих международных конференциях и журналах. Мы предлагаем более 20 разнообразных направлений для исследований. Чтобы вам было проще сориентироваться, ознакомьтесь с нашей подробной презентацией проектов: Презентация проектов iMak AI Lab.