МГУ имени М.В.Ломоносова

Новый алгоритм позволяет находить ключевые слова в рукописях #наука_мгу В МГУ разработан новый алгоритм поиска ключевых слов в рукописных документах. Исследование выполнено учёными факультета вычислительной математики и кибернетики и направлено на упрощение работы с архивными материалами, представленными в виде сканов и фотографий. Предложенный подход рассматривает рукописный текст как последовательность штрихов – базовых элементов письма. Алгоритм сегментирует изображение, классифицирует штрихи и сопоставляет их с заданным запросом, обеспечивая устойчивый поиск и ранжирование результатов по степени соответствия. Разработка может быть использована в цифровых архивах, библиотеках и музейных коллекциях, а также в исследованиях культурного наследия.

Экран смартфона может нарушить работу систем распознавания лиц #наука_мгу Исследователи Центра искусственного интеллекта МГУ установили, что экран смартфона может использоваться для нарушения процедуры верификации личности в коммерческих системах распознавания лиц. В ходе эксперимента на реальной камере успешность физической dodging-атаки достигла 56%, что является значимым результатом для black-box сценариев с неизвестными моделями. Авторы предложили гибридный подход, при котором цифровой атакующий патч отображается на экране мобильного устройства, не требуя печати и доступа к параметрам системы. Использование ансамбля современных моделей обеспечило переносимость атаки, а механизм median-pooling позволил формировать патчи высокого разрешения. Эксперименты показали, что при сохранении корректного детектирования лица система может ошибаться на этапе верификации, что требует дополнительного учета при разработке и тестировании подобных решений.

Умение рассказывать истории помогает детям понимать эмоции – психологи МГУ #наука_мгу Психологи Московского университета совместно с коллегами установили, что умение рассказывать истории играет ключевую роль в развитии эмоционального интеллекта у детей дошкольного возраста. Результаты исследования показывают, что связная речь и понимание эмоций тесно взаимосвязаны, при этом именно способность к сторителлингу оказывает более значимое влияние, чем объем словарного запаса. В исследовании приняли участие около тысячи детей 5-6 лет, которые выполняли задания на распознавание эмоций и составление рассказов. Ученые выявили, что качество и логичность детских историй напрямую связаны с умением понимать чувства и мотивы других людей. По мнению исследователей, развитие навыков рассказывания – через обсуждение книг и составление историй – способствует более глубокому осознанию эмоций и формированию важных коммуникативных и социальных навыков.

Глобальная сеть телескопов-роботов МАСТЕР обнаружила оптическое послесвечение гамма-всплеска #наука_мгу В МГУ обнаружили оптическое послесвечение гамма-всплеска GRB 260207A. Источник события в оптическом диапазоне был зафиксирован телескопом МАСТЕР-OAFA в Аргентине через 110 секунд после получения сигнала глобальной сетью телескопов-роботов МАСТЕР. Сам гамма-всплеск был зарегистрирован космической обсерваторией FERMI за 32 секунды до передачи оповещения в сеть. Гамма-всплески считаются самыми яркими явлениями во Вселенной и сопровождают гибель массивных быстро вращающихся звёзд. Их ранние оптические наблюдения имеют ключевое значение для изучения механизмов выделения энергии и эволюции подобных событий. По словам исследователей ГАИШ МГУ, анализ изменения яркости и характера затухания всплесков позволяет получить важную информацию как о природе источника, так и о свойствах Вселенной. Подробнее — на сайте.

Предложен новый подход к управлению сетевым трафиком #наука_мгу В Центре искусственного интеллекта МГУ предложен новый мультиагентный подход к управлению сетевым трафиком. Исследователи разработали агента с двухконтурным механизмом принятия решений, позволяющим ускорить перераспределение потоков данных и существенно сократить объём межагентных обменов. Метод основан на идее двух систем принятия решений, описанной нобелевским лауреатом Даниэлем Канеманом. Агент быстро принимает решения в знакомых ситуациях, используя накопленный опыт, и обращается к более сложному анализу и взаимодействию с другими агентами только при необходимости. Эксперименты показали, что предложенный подход позволяет сократить межагентные обмены на 80–96% по сравнению с предыдущими алгоритмами при сохранении эффективности балансировки нагрузки. Решение ориентировано на применение в телекоммуникационных сетях и центрах обработки данных. Подробнее – на сайте.

Ученые НИИ механики МГУ объяснили усиление электроосмоса в двухслойном электролите #наука_мгу Ученые НИИ механики МГУ совместно с коллегами предложили новую теорию электроосмотического течения водного электролита под действием электрического поля. Ученые показали, что вблизи поверхности формируется чрезвычайно тонкий слой жидкости толщиной всего несколько молекул, обладающий пониженной диэлектрической проницаемостью и вязкостью. В этой области может концентрироваться большое количество подвижных ионов, что существенно влияет на характер движения жидкости. Исследователи установили, что свойства этого пристеночного слоя способны значительно усиливать электроосмотический поток по сравнению с традиционными моделями однослойного электролита. Полученные результаты могут быть использованы при разработке микрофлюидных устройств, в которых движение жидкости управляется электрическим полем, в том числе в сенсорах различного предназначения. Подробнее — на сайте.

В МГУ обнаружили механизм влияния прионного белка на нейродегенеративные заболевания #наука_мгу Учёные МГУ выявили, что отдельные фрагменты прионного белка могут как подавлять, так и ускорять образование токсичных белковых агрегатов, связанных с болезнью Паркинсона и болезнью Крейтцфельдта — Якоба. Анализ показал, что некоторые фрагменты прионного белка тормозят агрегацию, тогда как другие ускоряют образование агрегатов альфа-синуклеина. Полученные данные расширяют представления о механизмах взаимодействия амилоидогенных белков и могут быть использованы при разработке новых подходов к диагностике и терапии нейродегенеративных заболеваний. Подробнее — на сайте.

Большие языковые модели интегрировали в нейроинтерфейсы #наука_мгу Ученые Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта МГУ с коллегами разработали подход к повышению скорости работы нейроинтерфейсов «мозг-компьютер» за счёт интеграции больших языковых моделей. Метод основан на объединении P300-спеллера с современными языковыми моделями, что позволяет компенсировать ошибки распознавания сигналов ЭЭГ и ускорить набор текста без потери смысла. В рамках работы была смоделирована ситуация ускоренного ввода с пониженной точностью распознавания символов: полученные «черновые» фразы обрабатывались языковыми моделями, которые корректно восстанавливали исходный смысл предложений. По мнению авторов, такое сочетание нейротехнологий и LLM способно существенно повысить эффективность коммуникации людей с тяжёлыми двигательными и речевыми нарушениями, а в перспективе – расширить возможности управления цифровыми сервисами и техническими устройствами.

Создан новый подход к снижению объёма ручной разметки геологических микроизображений #наука_мгу Ученые факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ разработали метод расширения обучающих наборов данных для автоматической сегментации минералов на микрофотографиях аншлифов. Подход основан на выявлении областей изображения с высокой эпистемической неопределённостью нейросети и позволяет направлять работу эксперта на наиболее информативные фрагменты вместо полной повторной разметки данных. В методе используется гиперболическое активное обучение для построения карты неопределённости по изображению, которая визуализируется в виде тепловой карты и указывает зоны, где модель менее уверена в своих предсказаниях. Эксперименты на специализированном датасете показали, что такие карты коррелируют с реальными ошибками сегментации и позволяют эффективно выявлять проблемные участки, требующие дополнительной разметки. Предложенный подход снижает объём ручной работы специалистов и повышает устойчивость нейросетевых моделей при анализе геологических изображений, полученных в различных условиях съёмки.