Lambda

On February 3, the presentation of the problem of the first stage was held, which is devoted to predicting the properties of two-dimensional crystals of various configurations. The event was opened by Konstantin Novoselov, professor at the National University of Singapore, winner of the 2010 Nobel Prize in Physics. Konstantin gave the participants a lecture in which he introduced them to two-dimensional crystals and their properties.
⠀
YOUTUBE: https://youtu.be/pzv_XIIatB8
IDAO 2022 Qualifying Round Task Presentation

В субботу 12 февраля Денис Деркач () и Михаил Лазарев () выступят с лекциями на ЗИЛ.НАУКА!
⠀
Мы постоянно читаем в газетах и журналах о том, что искусственный интеллект учится решать всё новые и новые задачи от управления автомобилем и приготовления пищи до рисования картин и написания новостей. Может ли искусственный интеллект помочь человеку ответить на фундаментальные законы природы? Какие вопросы он в состоянии решить сейчас, а какие — в ближайшем будущем?
⠀
На эти вопросы вы услышите ответы на лекции Дениса «Искусственный физик и изучение Вселенной» в 14:00.
Ссылка для регистрации: https://ndpc.timepad.ru/event/1910370/
⠀
Михаил в своей лекции «Магия нанофизики и причём тут искусственный интеллект?» В 15:00 поднимет следующие темы:
— Основа основ: экспериментальные и теоретические инструменты нанотехнологий.
— Хайп вокруг искусственного интеллекта: текущее состояние и поиск новых направлений.
— Поиск новых материалов с заданными свойствами вместе с искусственным интеллектом.
— Что нас ждёт в ближайшем будущем?
Ссылка для регистрации: https://ndpc.timepad.ru/event/1910964/
⠀
Присоединяетесь!
⠀

Уже сегодня, 1.02.22, стартует олимпиада . Задача 1го тура посвящена предсказанию свойств двумерных кристаллов различных конфигураций. Андрей Устюжанин () поможет разобраться, что же такое двумерные 💎 и причем тут анализ данных.
⠀
Двумерные (2D) 💎 — это плоские материалы, существующие в 1 слой. Примером является графен, открытый Константином Новоселовым и Андреем Геймом в 2004 г.
⠀
💥 Константин Новосёлов — обладатель Нобелевской премии по физике, который ❕является экспертом на  ❕
⠀
🔍 Наиболее всего 2D 💎 интересны необычными свойствами, определяющим практические характеристики вещества. Например, нам важна скорость протекания определенной реакции и то, как 2D материал будет на нее влиять: при очищении нефтепродуктов можно добавить в них определенные 💎 пленки, и за счет большой площади они смогут серьезно повлиять на скорость реакций очистки.
⠀
Важно учитывать так называемые «дефекты» 💎 — единичные отклонения, вызываемые либо заменой 1 из атомов аналогичным, либо удалением соответствующего элемента решетки. При внесении точечных дефектов можно заметно повлиять на свойства материала. ❔Но как изучать свойства разных однослойных 💎 решеток, а также влияние дефектов, если для каждого вещества существуют миллионы различных вариантов?
⠀
⏩ Графовые нейронные сети, которые позволяют учитывать такие особенности кристаллической структуры как инвариантность к поворотам и способность работы с различным количеством ребер для разных узлов в обучающей выборке.
⠀
ML задачи здесь делятся на 2 вида: прямая задача, когда мы знаем строение решетки и структуру дефектов и тренируем нейросети для предсказания ее свойств, и обратная задача, когда мы знаем свойства материала и, исходя из них, пытаемся предсказать конфигурацию 💎 решетки и возможные дефекты в ее строении.
⠀
Подробнее: Популярная Механика // Эра двумерных кристалов: что может графен

📝 researchers Vladislav Belavin, Ekaterina Trofimova, Andrey Ustyuzhanin have published an article 𝐒𝐞𝐠𝐦𝐞𝐧𝐭𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐨𝐟 𝐄𝐌 𝐬𝐡𝐨𝐰𝐞𝐫𝐬 𝐟𝐨𝐫 𝐧𝐞𝐮𝐭𝐫𝐢𝐧𝐨 𝐞𝐱𝐩𝐞𝐫𝐢𝐦𝐞𝐧𝐭𝐬 𝐰𝐢𝐭𝐡 𝐝𝐞𝐞𝐩 𝐠𝐫𝐚𝐩𝐡 𝐧𝐞𝐮𝐫𝐚𝐥 𝐧𝐞𝐭𝐰𝐨𝐫𝐤𝐬 in 𝘑𝘰𝘶𝘳𝘯𝘢𝘭 𝘰𝘧 𝘐𝘯𝘴𝘵𝘳𝘶𝘮𝘦𝘯𝘵𝘢𝘵𝘪𝘰𝘯.
⠀
𝐀𝐛𝐬𝐭𝐫𝐚𝐜𝐭:
We introduce a first-ever algorithm for the reconstruction of multiple showers from the data collected with electromagnetic (EM) sampling calorimeters. Such detectors are widely used in High Energy Physics to measure the energy and kinematics of in-going particles.
⠀
🔍 In this work, we consider the case when many electrons pass through an Emulsion Cloud Chamber (ECC) brick, initiating electron-induced EM showers, which can be the case with long exposure times or large input particle flux. For example, SHiP experiment is planning to use emulsion detectors for dark matter search and neutrino physics investigation. The expected full flux of SHiP experiment is ~ 1020 particles over 5 years. To ⬇️ the cost of the experiment associated with the replacement of the ECC brick and off-line data taking (emulsion scanning), it is decided to ⬆️ exposure time. Thus, we expect to observe a lot of overlapping showers, which turn EM showers reconstruction into a challenging point cloud segmentation problem.
⠀
✅ Our reconstruction pipeline consists of a Graph Neural Network that predicts an adjacency matrix and a clustering algorithm. We propose a new layer type (EmulsionConv) that takes into account geometrical properties of shower development in ECC brick. For the clustering of overlapping showers, we use a modified hierarchical density-based clustering algorithm.
Our method does not use any prior information about the incoming particles and identifies up to 87% of EM showers in emulsion detectors. The achieved energy resolution over 16,577 showers is σE/E = (0.095 ± 0.005) + (0.134 ± 0.011)/√(E). The main test bench for the algorithm for reconstructing electromagnetic showers is going to be SND@LHC.
⠀⠀
📎 You can find all publications on our page (link in bio).
⠀

・・・
А давайте с вами заглянем, что творится на кухне IDAO? Самое время разобраться о чем будет задача отборочного тура. Уже по традиции ее подготовила лаборатория ФКН LAMBDA.

Итак:

В 2022 году первый тур IDAO посвящен решению научной задачи — предсказанию свойств двумерных кристаллов различных конфигураций. Такие кристаллы, состоящие только из одного атомного слоя, обладают уникальным энергетическим ландшафтом, благодаря которому они могут играть роль мощных катализаторов, эффективных полупроводниковых и оптоинформационных элементов.

Андрей Устюжанин, председатель экспертной комиссии, заведующий лабораторией LAMBDA:

"Участникам необходимо собрать нейросеть расчета прямой задачи, которая обычно решается путем долгих вычислительных экспериментов. Мы подготовили данные, содержащие описания различных конфигураций кристаллов и их энергетические свойства. С точки зрения машинного обучения входные данные представляют собой облака точек (point clouds), что дает возможность экспериментировать с различными подходами, такими как графовые нейросети, топологический анализ".

Регистрация на олимпиаду по ссылке https://idao.world/

Repost from
We often tell you about some joint projects with CERN… Can students participate in science with CERN? The answer is yes they can! CERN has several science internship options for students of varying levels. Tigran Ramazyan, a 4th year student of PAD and a researcher trainee of the LAMBDA laboratory, took part in one of such internships, CERN OpenLab. ➡️

Dear friends!
Every end marks a new beginning. With courage, faith and great effort, you shall achieve everything you desire.
We wish you a Happy New Year!🎄🎁💫

HSE University and Yandex organized the 3d Joint Autumn School on Generative Models.

The Autumn School took place from November 23 to 26 in mixed format. The classes were hosted at Yandex School of Data Analysis. Those who were not able to attend on-campus joined online.
https://cs.hse.ru/en/lambda/news/547516114.html

Во Вселенной есть что-то необъяснимое, и это темная материя. Как искусственный интеллект помогает узнать о ней больше?

Иногда небесные тела ведут себя не так, как ожидают ученые на основе существующих теорий о поведении материи. Например, в спиральных галактиках скорость вращения отдаленных звезд ненамного отличается от звезд в центре. А некоторые отдаленные объекты искажаются или раздваиваются.

Можно предположить, что на движение звезд и лучей света во Вселенной влияет что-то кроме обычной материи — и это темная материя. Но как изучить то, о чем мы не имеем представления? Одна из стратегий поиска темной материи использует ускорители частиц и машинное обучение. Об этом рассказал Андрей Устюжанин на конференции YaC/e 2021.

https://cs.hse.ru/lambda/news/541874316.html

Repost from
С 8 по 10 декабря в образовательном центре «Сириус» в Сочи проходит Конгресс молодых ученых. Это итоговое мероприятие Года науки и технологий, который проходит сейчас в России. Вышка представлена в Сочи большой группой ученых и экспертов, в том числе доцентом ФКН Денисом Деркачом.

Денис принял участие в сессии «Энергетика будущего» и поделился фотографиями мепрориятия.

Автор фото: Сергей Отрошко