В этом году Яндекс вручил научную премию в области машинного обучения Yandex ML Prize в шестой раз. Совет премии выбрал 14 лауреатов, представивших наиболее перспективные и значимые работы в области генеративных моделей, обработки естественного языка, компьютерного зрения, информационного поиска, распознавания и синтеза речи, когнитивной робототехники. Всего Совет получил 160 заявок в пяти номинациях.

Исследования лауреатов способствуют развитию науки в области ИИ и открывают новые возможности для практического применения ML-технологий в различных сферах. Так, команда учёных под руководством Артёма Лыкова из Сколтеха первая в мире сделала универсальную когнитивную систему для разных типов роботов и представила робота-собаку, который понимает человеческую речь. Эти разработки — потенциальная основа для технологии «роя умных роботов», которые смогут автономно выполнять различные задачи в строительстве, геологоразведке и даже в астрофизике. А исследования Алексея Скрынника из AIRI в области обучаемых децентрализованных решений помогут улучшить подходы к многоагентной навигации, например в складской логистике. Это позволит агентам (роботам и технике) функционировать в автономном режиме даже при отключении связи.

Особое внимание Яндекс уделяет тем, кто готовит новое поколение исследователей в области машинного обучения. Именно поэтому премия вручается в том числе в номинациях «Преподаватели ML», «Научные руководители»,  «Молодые научные руководители».  Победители премии представляют ИТМО, КФУ, МФТИ, НИУ ВШЭ, Сколтех, ФИЦ ИУ РАН, AIRI. Например, одним из победителей в номинации «Молодые научные руководители» стал Александр Коротин, под руководством которого группа учёных разрабатывает новые методы обучения генеративных моделей на основе теории оптимального транспорта. Результаты этих исследований смогут применяться в проектировании сложных объектов (самолётов, автомобилей, кораблей) и моделировании новых материалов и лекарственных препаратов.