На конференции AI Journey подвели итоги конкурса AIJ Science — ежегодного отбора научных статей по искусственному интеллекту и машинному обучению. В этом году на конкурс поступило более 240 работ из 17 стран, включая Россию, Индию, Китай, США, Канаду, Южную Корею и другие. Российские учёные прислали исследования из самых разных регионов — от Комсомольска-на-Амуре до Луганска.
По результатам отбора к публикации в специальном выпуске журнала «Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления» и его англоязычной версии принято 42 статьи. Материалы проходили рецензирование у профильных экспертов, а лучшие работы выбирала комиссия, в которую вошли учёные Сбера, AIRI и Института системного программирования РАН.
Лучшей статьёй AIJ Science 2025 признана работа «MMRFiGN: ансамблевая графовая модель сегментации несбалансированных изображений высокого разрешения, информированная мультикомпонентными марковскими случайными полями». Её авторы — Андрей Горшенин и Анастасия Достовалова — получили премию 1 млн рублей.
Исследование посвящено обработке изображений высокого разрешения, где разные классы объектов представлены неравномерно. Учёные предложили новый метод — графовую модель MMRFiGN, которая использует элементы марковских случайных полей. Авторы показали, что модель обучается быстрее, чем сопоставимые графовые и свёрточные решения, и даёт более высокую точность: на открытых наборах данных снимков с беспилотников она превзошла лучшую трансформерную модель 2025 года более чем на 15%. При этом модель содержит почти вдвое меньше параметров. Метод может применяться при анализе сложных сцен, например в автономной навигации беспилотных систем.