Ежегодно 8 февраля в России отмечается День науки — праздник первооткрывателей и новаторов, чья работа формирует облик нашего будущего. Еще недавно темы искусственного интеллекта и машинного обучения обсуждались лишь в узких академических кругах, но сегодня это — одна из самых динамичных и приоритетных сфер отечественных исследований.
Российское ИИ-сообщество переживает период стремительной экспансии: открываются профильные образовательные программы, государство и крупный бизнес активно инвестируют в R&D, а на базе ведущих вузов создаются передовые лаборатории, становящиеся центрами притяжения талантов.
О том, как устроена внутренняя кухня современной науки и что стоит за громкими успехами молодых ученых, рассказал Александр Безносиков — научный руководитель BRAIn Lab, директор центра агентных систем Института ИИ МФТИ и заведующий лабораторией федеративного обучения ИСП РАН.
Анатомия современной научной лаборатории
Сегодня исследовательская лаборатория в России — это не закрытая структура, а гибкая экосистема. Здесь важны не столько регалии, сколько готовность к быстрому погружению в реальные задачи. По мнению Александра Безносикова, успех коллектива строится на синергии фундаментального опыта и энергии молодежи:
«Движущая сила науки — это студенты и аспиранты. Причем раннее вовлечение учащихся бакалавриата в серьезные проекты — уникальная черта именно российской образовательной модели».
Если в западной практике исследовательский путь зачастую начинается лишь в магистратуре, то в МФТИ студенты уже с третьего курса становятся полноправными участниками научных групп. Для многих из них работа над диссертацией — это не самоцель, а логичное оформление уже достигнутых практических результатов.
«МФТИ исторически сочетал мощную теоретическую базу с прикладной направленностью. В эпоху взрывного роста ИИ грань между теорией и практикой практически стерлась. Если раньше мерилом успеха были исключительно публикации в топ-журналах, то сегодня наш приоритет — имплементация. Мы стремимся к тому, чтобы результаты глубокого анализа воплощались в осязаемые технологические решения».
Траектория роста: от учебного проекта до лидерства
Карьера в лаборатории начинается с малых шагов: студент берется за пилотный проект под кураторством старших коллег. Это позволяет обеим сторонам оценить потенциал сотрудничества. В случае успеха работа масштабируется.
Первый год — самый сложный, так как научный поиск всегда сопряжен с неопределенностью. Однако спустя пару лет вчерашние новички уже самостоятельно формулируют гипотезы и даже формируют собственные микро-команды для решения междисциплинарных задач.
«С точки зрения финансов, на старте наука может уступать предложениям из BigTech для Junior-разработчиков. Это своего рода фильтр на искреннюю увлеченность. Но по мере роста экспертизы доходы исследователей становятся вполне конкурентоспособными на рынке IT. Более того, мы приветствуем совмещение работы в лаборатории с позициями в крупных техгигантах — это создает полезный обмен данными и компетенциями».
Чем живет BRAIn Lab: фокус на фундаментальный ИИ
Команда лабораторий фундаментальных исследований ИИ МФТИ и ИСП РАН сегодня объединяет более 70 специалистов.
Изначально фокус был сосредоточен на численных методах оптимизации, которые лежат в основе современного ML. Сегодня спектр задач значительно расширился:
- Разработка математического аппарата для новых архитектур ИИ.
- Оптимизация обучения больших языковых моделей (LLM).
- Федеративное обучение (обучение моделей на децентрализованных данных без нарушения приватности).
- Создание специализированных нейросетей для медицины и кибербезопасности.
Несмотря на молодой состав (ядро команды — магистранты), коллектив демонстрирует выдающуюся продуктивность. Ежегодно наши сотрудники публикуют статьи в изданиях уровня A* и выступают на флагманских мировых конференциях: ICML, ICLR, AAAI.
Особая гордость лаборатории — признание коллег: Александр Безносиков и Александр Богданов являются лауреатами научной премии Яндекса, а коллектив отмечен наградой «Лидеры ИИ».
В ближайших планах — презентация 7 докладов на престижных конференциях ICLR и AISTATS в Марокко и Рио-де-Жанейро. Ознакомиться с ключевыми работами можно по ссылкам ниже:
- Sign-SGD via Parameter-Free Optimization
- Unlocking the Potential of Weighting Methods in Federated Learning
- Stability of Physics-Informed Neural Network Training
- High-Probability Bounds for Clipped SGD
- LoRA Meets Riemannian Geometry: The Muon Optimizer
- Improved Efficiency through Shuffling in Variance Reduction
- Differentially Private Clipped-SGD
Многие наши изыскания уже переросли стадию теории и внедряются в реальный сектор. Если вы заинтересованы в совместных исследованиях или хотите заказать R&D-проект, свяжитесь с Александром Безносиковым по почте: beznosikov.an@phystech.edu
Следите за нашими обновлениями в Telegram-канале @brainlaboratory и подписывайтесь на блог, чтобы оставаться на острие российской науки!
