Ученый «Сколтеха» Денис Кузнеделев получил награду Yandex ML в области машинного обучения за разработку технологии сжатия нейросетей с целью применения их на мобильном телефоне даже без доступа в интернет. Об этом сообщили ТАСС в пресс-службе премии.

«Мое основное направление деятельности – ускорение и сжатие нейросетей. Практическая польза от результатов нашей работы состоит в том, что ряд современных нейросетевых архитектур можно запускать на устройствах ограниченной вычислительной мощности, например нейросеть для распознавания лиц или иных объектов на мобильном телефоне или портативной камере, эффективную систему распознавания речи, мультиязычный переводчик на самом устройстве даже в отсутствие доступа в интернет. Большинство экспериментов были проведены над архитектурами нейросетей, используемых в области компьютерного зрения, но сам по себе метод универсален и может быть применен практически к любой области обработки искусственного языка или аудио», – заявил Кузнеделев, чьи слова приводятся в сообщении.

Помимо этого, исследователь занимается машинным обучением для анализа мошенничества в соцсетях и при денежных переводах. Результаты в данной области позволяют разрабатывать более эффективные алгоритмы определения подозрительных пользователей и транзакций, добавил Кузнеделев.

В этом году премия Yandex ML в области машинного обучения вручается в пятый раз. Было получено более 200 заявок в шести номинациях. Претендовать на премию могли исследователи из 11 стран, из числа которых совет премии выбрал 11 лауреатов, представивших наиболее перспективные и значимые работы в области распознавания и синтеза речи, компьютерного зрения, информационного поиска, обработки естественного языка и генеративных моделей.

Исследования лауреатов позволят в будущем генерировать высокодетализированную компьютерную графику, сделать поисковые и рекомендательные системы более точными и улучшить качество и связность ответов умных помощников, которые смогут одинаково хорошо работать с текстом и изображениями. Кроме того, подобные решения могут найти применение в медицине для изучения развития клеток живых организмов или ранней диагностики редких заболеваний.