{{:dlcp2025:closed.png?200 |}} {{ :dlcp2025:dlcp25-logo.png?200|}} ====== Schudule ====== //30/06/2025// {{ :dlcp2025:dlcp2025-schedule.pdf |PDF}} //* - remote reports// ===== Section 1. Machine Learning in Fundamental Physics ===== **July 2, 2025. SINP MSU, bld.19, room 2-15** ^^ Time ^ Title ^ Reporter || ^^11:00-11:45 ^ Welcome coffee & Rigistration | || ^^11:45-12:00 ^Открытие конференции|Директор НИИЯФ МГУ, чл.-корр. РАН Э.Э.Боос || ||12:00-12:15 |36. {{ :dlcp2025:zotov-dlcp.pdf |Реконструкция энергии космических лучей ультравысоких энергий, зарегистрированных флуоресцентным телескопом: одного такта времени может быть достаточно}}| +М.Ю. Зотов|| ||12:15-12:30 |*40. {{ :dlcp2025:entina-dlcp.pdf |Фильтрация ложных максимумов ШАЛ с помощью нейросетевых методов в эксперименте СФЕРА-3}}| +Энтина Е.Л.|| ||12:30-12:45 |*71. {{ :dlcp2025:фитагдинов_dlcp.pdf |Использование нейронного автокодировщика для генерации показаний поверхностных детекторов Telescope Array}}|Фитагдинов Р.Р.|| ||12:45-13:00 |52. {{ :dlcp2025:omelianchuk-dlcp.pdf |Графовая нейронная сеть с механизмом внимания для кластеризации треков частиц по событиям в эксперименте SPD на ускорителе NICA}}|Омелянчук С.С.|| ||13:00-13:15 |69. {{ :dlcp2025:chistiakov-dlcp.pdf |Machine Learning Approach for Lattice Quantum Field Theory Calculations}}|Vsevolod Chistiakov|| ||13:15-13:30 |75. {{ :dlcp2025:moloshnikov-dlcp.pdf |Нейросетевое моделирование оптических солитонов, описываемых обобщённым нелинейным уравнением Шредингера шестого порядка с высокой нелинейностью}}| +Молошников Иван|| ^^13:30-14:45 ^LUNCH| || ||14:45-15:00 |42. {{ :dlcp2025:kryukov-dlcp.pdf |Возможность применения метода нормализующих потоков для извлечения редких гамма событий в эксперименте TAIGA}} \\ Приглашенный доклад | +А.Крюков|| ||15:00-15:15 |41. {{ :dlcp2025:saraev-dlcp.pdf |SBI в задачах анализа динамических изображений многоканального детектора}}|Сараев Р.Е.|| ||15:15-15:30 |76. {{ :dlcp2025:belkova-dlcp.pdf |Simulation of trawl processes using SINN architectures}}|Belkova Kseniia|| ||15:30-15:45 |*39. {{ :dlcp2025:veneva-dlcp.pdf |ML-Based Optimum Sub-system Size Heuristic for the GPU Implementation of the Tridiagonal Partition Method}}| +Milena Veneva|| ||15:45-16:00 |44. {{ :dlcp2025:usatyuk-dlcp.pdf |Natural Image Classification via Quasi-Cyclic Graph Ensembles and Random-Bond Ising Models with Enhanced Nishimori Temperature Estimation}}| +V.S.Usatyuk|| ^^16:00-16:45 ^COFFEE BREAK| || ||16:45-17:00 |43. {{ :dlcp2025:dubenskaya-dlcp.pdf |Analysis of the TAIGA-HiSCORE Data using the Latent Space of Autoencoders}} \\ Приглашенный доклад |+Yu. Dubenskaya|| ||17:00-17:15 |63. {{ :dlcp2025:kupriyanov-dlcp.pdf |Применение сетей Колмогорова-Арнольда для решения обратной задачи спектроскопии при создании мультимодального наносенсора ионов металлов на основе углеродных точек}}|Г.А.Куприянов|| ||17:15-17:30 |*81. {{ :dlcp2025:zhurov-dlcp-v2.pdf |Проблема аугментация данных атмосферных черенковских телескопов в стерео режиме на примере установки TAIGA-IACT}}| +Д.Журов|| 14 ===== Section 2. Machine Learning for Environmental Sciences ===== **July 3, 2025. [[place#institute_of_oceanology|ИО РАН]] ** ^^ Time ^ Title ^ Reporter || ||10:00-10:15 |90. {{ :dlcp2025:minkin-dlcp.pdf |Модель машинного обучения для прогнозирования вентиляторных порогов}}|+Минкин А.С.|| ||10:15-10:30 |67. {{ :dlcp2025:utegenova-dlcp.pdf |Доменная адаптация нейронных сетей в задаче диагностики природных вод по спектрам комбинационного рассеяния света}}|Л.С.Утегенова|| ||10:30-10:45 |*55. {{ :dlcp2025:gadzhiev-dlcp.pdf |Enhancing the Quality of Kp Index Machine Learning Forecasting Using Higher-Frequency Data and Feature Transformations}}|I.M.Gadzhiev|| ||10:45-11:00 |*89. {{ :dlcp2025:okuneva-dlcp.pdf |Восстановление высоты зданий с использованием машинного обучения и цифровой модели поверхности ArcticDEM}}|Окунева Влада Викторовна|| ^^11:00-11:30 ^COFFEE BREAK & Rigistration| || ||11:30-11:45 |83. {{ :dlcp2025:isaev-dlcp.pdf |USING MACHINE LEARNING METHODS FOR JOINT PROCESSING OF DATA FROM MULTIPLE SEMICONDUCTOR GAS SENSORS}}|Isaev I.V.|| ||11:45-12:00 |51. {{ :dlcp2025:rezvov-dlcp.pdf |Нейросетевое пространственное масштабирование полей приповерхностного ветра над Баренцевым и Карским морями}}|+Резвов В.Ю.|| ||12:00-12:15 |15. {{ :dlcp2025:vostrikova-dlcp.pdf |Восстановление приповерхностной влажности атмосферы над океаном с применением методов машинного обучения}}|+С. А. Вострикова|| ||12:15-12:30 |73. {{ :dlcp2025:gerasimov-dlcp.pdf |Моделирование турбулентного переноса примесей в планетарном пограничном слое с применением методов крупных вихрей и методов машинного обучения}}|+И. А. Герасимов|| ||12:30-12:45 |*45. {{ :dlcp2025:vorobev-dlcp.pdf |Application of Convolutional Neural Networks for Upper Ionosphere Remote Sensing Using All-Sky Camera Data}}|+Andrei Vorobev|| ||12:45-13:00 |*82. {{ :dlcp2025:nazmutdinov-dlcp.pdf |Сравнение методов машинного обучения для учета связей с запаздыванием при моделировании городского острова тепла}}|Назмутдинов К.Ф.|| ^^13:00-14:30 ^LUNCH | || ||14:30-14:45 |16. {{ :dlcp2025:belousova-dlcp.pdf |Сравнение моделей машинного обучения в задаче идентификации аномалий в данных визуальной съемки поверхности моря}}|Белоусова О.|| ||14:45-15:00 |56. {{ :dlcp2025:kalinin-dlcp.pdf |Detection of Irminger Rings in high resolution ocean hydrodynamic modeling data using artificial neural networks}}|+M.Kalinin|| ||15:00-15:15 |96. {{ :dlcp2025:yarinich-dlcp.pdf |Machine learning for statistical downscaling of precipitation spatial distribution characteristics in the Moscow region}}|-Yarinich Yulia Ivanovna|| ||15:15-15:30 |72. {{ :dlcp2025:suslov-dlcp.pdf |Deep Learning-Based Estimation of wind induced waves parameters from X-Band Radar Imagery}}|Alexander Suslov|| ||15:30-15:45 |*92. {{ :dlcp2025:blinov-dlcp.pdf |Intercomparison of machine learning approaches for identifying hail from basic weather parameters}}|+Blinov P.D.|| ^^15:45-16:00 ^COFFEE BREAK| || ||16:00-16:30|54. {{ :dlcp2025:krinitskiy-dlcp.pdf |Foundation models of ocean and atmosphere in 2025: milestones and perspectives}}.|Krinitskiy M.A.|| 16 ===== Section 3. Machine Learning in Natural Sciences ===== **July 4, 2025. SINP MSU, bld.19, room 2-15 ** ^^ Time ^ Title ^ Reporter || ||10:00-10:15 |37. {{ :dlcp2025:chizhov-dlcp.pdf |Neutron spectrum unfolding with deep learning models for tabular data}}|+Chizhov Konstantin Alekseevich|| ||10:15-10:30 |49. {{ :dlcp2025:shaleev-dlcp.pdf |Применение концепции переноса обучения для градиентного бустинга при решении обратных задач разведочной геофизики}}|М.К.Шалеев|| ||10:30-10:45 |48. {{ :dlcp2025:alimov-dlcp.pdf |Анализ стратегий обучения FBPINNs}}|+Алимов Павел Геннадьевич|| ||10:45-11:00 |62. {{ :dlcp2025:skorokhodov-dlcp.pdf |The creation of reasonable robot control behavior in the form of executable code}}|+Skorokhodov Maksim|| ||11:00-11:15 |*65. {{ :dlcp2025:tihomirov-dlcp.pdf |Temporal difference modulated spiking actor learning}}|+Yunes Tihomirov|| ^^11:15-11:45 ^COFFEE BREAK || ||11:45- |95. {{ :dlcp2025:kuzmichev-dlcp.pdf |Гамма-астрономия ультравысоких энергий и проект TAIGA-100}}| +L.Kuzmichev|| || -12:15| (пленарный доклад) | || ||12:15-12:30 |*70. {{ :dlcp2025:shorokhov-dlcp.pdf |Построение нейродифференциальных уравнений с применением методов обратных задач динамики}}|Шорохов С.Г.|| ||12:30-12:45 |74. {{ :dlcp2025:макаров-dlcp.pdf |СОЗДАНИЕ ДИНАМИЧЕСКОГО КОГНОВИЗОРА – РАСПОЗНАВАНИЕ КОГНИТИВНЫХ СОСТОЯНИЙ С ПОМОЩЬЮ МЕТОДОВ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ}}|Макаров Александр Сергеевич|| ||12:45-13:00 |*78. Analysis of PINN Training Strategies for Heat Conduction Problems {{ :dlcp2025:canceled.png?64|}}|Tarasov A.A.|| ||13:00-13:15 |66. {{ :dlcp2025:mushchina-dlcp.pdf |Comparison of Data Generation Methods for Spectral Analysis Using Variational Autoencoders}}|Mushchina A.S.|| ||13:15-13:30 |*87. {{ :dlcp2025:chugreeva-dlcp.pdf |Применение переноса обучения сверточной нейронной сети для повышения точности решения обратной задачи фотолюминесцентной наносенсорики}}|+Г. Чугреева|| ^^13:30-14:45 ^LUNCH || ||14:45- |{{ :dlcp2025:egorshev-dlcp.pdf |Новое поколение вычислительного оборудования для задач искусственного интеллекта в научных исследованиях}}|-В.Егоршев || || -15:15| (спонсорский доклад) | || ||15:15-15:30 |86. {{ :dlcp2025:kunitsyn-dlcp.pdf |Probabilistic Spiking Neural Network with Correlation-based Memristive Synaptic Updates}}|Dmitry Kunitsyn|| ||15:30-15:45 |85. {{ :dlcp2025:guskov-dlcp.pdf |Finding optimal carbon dots synthesis parameters for quantitative analysis of components in multi-component aqueous solutions using machine learning}}|Guskov A.A.|| ||15:45-16:00 |91. {{ :dlcp2025:serenko-dlcp.pdf |Classifying Russian speech commands with a hardware-deployable spiking neural network transferred from an artificial neural network}}|Alexey Serenko|| ||16:00-16:15 |64. {{ :dlcp2025:smolnikov-dlcp.pdf |Optimization of IRT-T research reactor fuel loading pattern by genetic algorithm}}|+N.V. Smolnikov|| ||16:15-16:30 |59. {{ :dlcp2025:chernov-dlcp.pdf |Камни: Коллективная игра между агентами разнообразных типов, разработанная для изучения взаимодействия человека и искусственного интеллекта в многоагентной среде}}|Чернов К.Н.|| ^^16:30 ^CLOSING OF THE CONFERENCE| || 16