Table of Contents

DLCP2024. Scientific program

PDF файл.

June 19-21, 2024

Moscow time (MSK), on site and ZOOM
# - on-line report (17)

Invited presentation - 30-45 min
Standasrd presentation - 15 min

Attention! Before the presentation, the speaker must send a presentation in PDF format for posting on the website.

Section 1. Machine Learning in Fundamental Physics

June 19, 2024. SINP MSU, bld.19, room 2-15

11:15-11:45 Welcome coffee
11:45-12:00 Чл.-корр. РАН Э.Э.Боос
Директор НИИЯФ МГУ 		Открытие конференции
12:00-12:30 А.Крюков
НИИЯФ МГУ 		Machine Learning in Gamma Astronomy
(plenary report)
12:30-12:45 Сараа Али
НИУ ВШЭ 		Calibrating for the Future: Enhancing Calorimeter Longevity with Deep Learning
12:45-13:00 #А.Голда
МГУ 		Методы машинного обучения в задаче предсказания дифференциальных сечений и структурных функций электророждения пиона на протоне в резонансной области.
13:00-13:15 #Е.Гресь
НИИПФ ИГУ 		Gamma/hadron separation in the TAIGA experiment with neural network methods
13:15-13:30 #Е.Энтина
НИИЯФ МГУ 		Применение свёрточных нейронных сетей для выделения событий ШАЛ в эксперименте СФЕРА-3
13:30-14:30 LUNCH
14:30-15:00 В.Ильин
НИЦ “Курчатовский институт” 		Кодирование входных сигналов в терминах ориентированных подграфорв в спайковой нейронной сети с локальной пластичностью (пленарный доклад)
15:00-15:15 Ю.Дубенская
НИИЯФ МГУ 		Image Data Augmentation for the TAIGA-IACT Experiment with Conditional Generative Adversarial Networks (приглашенный доклад)
15:15-15:30 Д.Загоруля
МФТИ 		Морфологическая классификация джетов активных ядер галактик
15:30-15:45 Э.Абасов
НИИЯФ МГУ 		Application of Kolmogorov-Arnold Networks in high energy physics
15:45-16:00 Р.Фитагдинов
МФТИ 		Генерация показаний наемных детекторов и поиск аномалий в данных с помощью нейронных сетей
16:00-16:30 Coffee Break
16:30-16:45 Завертяев Савелий
МИФИ 		Нейросетевое моделирование оптических солитонов, описываемых обобщенными нелинейными уравнениями Шредингера
16:45-17:00 М.Зотов
НИИЯФ МГУ 		Реконструкция ШАЛ, зарегистрированных флуоресцентными телескопами, с помощью нейронных сетей
17:00-17:15 А.Крюков
НИИЯФ МГУ 		Определение направления ШАЛ по данным TAIGA HiSCORE с помощью полносвязных нейросетей (приглашенный доклад)
17:15-17:30 Д.Сальников
ИЯИ РАН
МГУ имени М.В. Ломоносова 		Применение нейронных сетей для вычисления континуальных интегралов в квантовой теории.
17:30-17:45 А.Сяйфетдинов
МФТИ 		Исследование механизма генерации гамма-вспышек в блазарах.
17:45-18:00 Е.Курбатов
НИУ ВШЭ 		Многомерная оптимизация детекторных систем на примере мюонной защиты в эксперименте SHiP.
18:00-18:15 #Д.Стенькин
Пензенский государственный университет 		Решение задач математической физики на сетях радиальных базисных функций.
18:15-18:30 V.Usatyuk
South-West State University 		Enhanced Image Clustering with Random-Bond Ising Models Using LDPC Graph Representations and Nishimori Temperature Estimation

Section 2. Machine Learning for Environmental Sciences

June 20, 2024. ИО РАН

9:30-9:45 А.Тен
ВЦ ДВО РАН 		Сравнительный анализ методов машинного и глубокого обучения в задаче классификации волновых форм полного электронного содержания
9:45-10:00 И.Исаев
НИИЯФ МГУ 		Application of machine learning methods for analyzing data from semiconductor gas sensors in dynamic temperature mode
10:00-10:15 М.Борисов
МФТИ 		ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ХАРАКТЕРИСТИК ВОЗРАТНОЙ МИГРАЦИИ НЕРКИ В УСТЬЕ РЕКИ ФРЕЙЗЕР С ПРИМЕНЕНИЕМ МЕТОДОВ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ.
10:15-10:30 В.Резвов
МФТИ 		Обзор поточечных и комплексных мер качества в исследованиях атмосферы и океана
10:30-10:45 А.Суслов
ИО РАН 		Статистическое прогнозирование уровня загрязнения воздуха частицами PM10 и PM2.5 в городских агломерациях в условиях сложного рельефа с применением методов машинного обучения на примере г. Гренобль
10:45-11:00 М.Варенцов
МГУ, НИВЦ 		Аппроксимация пространственно-временной изменчивости городского острова тепла Москвы методами машинного обучения
11:00-11:15 #А.Воробьев
Геофизический центр РАН 		Опыт использования методов машинного обучения в задачах диагностирования геоиндуцированных токов в высокоширотных энергосистемах
11:15-11:45 Coffee Break
11:45-12:30 М.Криницкий
МФТИ 		Машинное обучение и глубокое обучение в науках об атмосфере, океане и клиате: достижения и перспективы в 2024 году (пленарный доклад)
12:30-12:45 В.Голиков
Сколковский институт науки и технологий 		Towards the Statistical Correction of High-Resolution Weather Forecasts from the WRF Model employing Deep Learning
12:45-13:00 А.Савин
МФТИ 		The Ob-Yenisei plume movement analysis in the Kara Sea using artificial neural networks
13:00-13:15 #Р.Владимиров
НИИЯФ МГУ 		Прогнозирование состояния магнитосферы Земли с помощью специального алгоритма для работы с многомерными временными рядами
13:15-13:30 С.Шаракин
НИИЯФ МГУ 		Методы вероятностного программирования при реконструкции событий многоканального изображающего детектора: ЭЛЬФЫ и ТРЕКИ
13:30-13:45 Ю.Левковская
Высшая школа экономики 		Применение методов машинного обучения для идентификации полярных мезомасштабных циклонов в данных численного моделирования атмосферы
13:45-15:00 LUNCH
15:00-17:00 Экскурсия в музей Института Океанографии РАН

Section 3. Machine Learning in Natural Sciences

June 21, 2024. SINP MSU, bld.19, room 2-15

9:30-9:45 Г.Карлинский
НИУ ВШЭ 		Предсказание структуры дефектов MoS2 по заданным свойствам
9:45-10:00 #Зарифжон Курдошев
Томский Государственный Университет 		Estimation of signals in white noise using neural networks modeling
10:00-10:15 А.Баландина
МГУ, физический факультет 		Архитектура "трансформер" для анализа рисков группового влияния нутриентов пищи
10:15-10:30 #Н.Смольников
Национальный исследовательский Томский политехнический университет 		Модель машинного обучения на гауссовских процессах для предсказания энерговыделения в топливных ячейках активной зоны исследовательского ядерного реактора
10:30-10:45 Н.Щуров
МГУ имени М.В. Ломоносова, Физический факультет 		Nonlinear relevance estimation of multicollinear features for reducing the input dimensionality of optical spectroscopy inverse problem
10:45-11:00 С.Доленко
НИИЯФ МГУ 		Use of Neural Network Approximation of the Parameters-Property Relationship in Synthesis of Carbon Dots
11:00-11:15 А.Мущина
МГУ им. М. В. Ломоносова 		Improving Representativity of Spectroscopic Data using Variational Autoencoders: Approaches and Problems
11:15-11:45 Coffee Break
11:45-12:30 Л.Кузьмичев
НИИЯФ МГУ 		Астрофизика частиц и анализ экспериментальных данных (пленарный доклад)
12:30-12:45 #И.Гаджиев
МГУ им. М.В. Ломоносова, физический факультет 		Comparative Analysis of the Procedures to Forecast the Kp Geomagnetic Index by Machine Learning
12:45-13:00 И.Лазухин
МГУ имени Ломоносова 		Сети глубокого обучения для построения виртуальных датчиков технологических процессов нефтепереработки
13:00-13:15 Д.Сирота
ПАО “Газпром” 		Нейронные операторы для гидродинамического моделирования подземных хранилищ газа (ПХГ)
13:15-13:30
#Е.Волков
Университет «Дубна» 		Метод сегментации очагов опухолевого поражения глаза ретинобластомой на основе глубокого обучения
13:30-14:30 LUNCH
14:30-14:45 #К.Ажогин
Южный федеральный университет 		An effective algorithm for predicting human fatigue using a portable Brain-Computer Interface
14:45-15:00 #А.Саевский
Южный федеральный университет 		Алгоритм классификации премоторных потенциалов по сигналу электроэнцефалограммы для нейрореабилитации с помощью интерфейса «мозг-компьютер» замкнутого цикла
15:00-15:15 #D.Vlasov
NRC “Kurchatov Institute” 		Spiking neural network actor-critic reinforcement learning with temporal coding and reward modulated plasticity
15:15-15:30 #Г.Чугреева
МГУ имени М.В.Ломоносова 		Сверточные нейронные сети для создания углеродного фотолюминесцентного наносенсора ионов металлов
15:30-15:45 Г.Куприянов
Физический факультет МГУ им. М.В.Ломоносова 		Kolmogorov-Arnold Networks vs Multi-Layer Perceptron: Solution of an Inverse Problem of Exploration Geophysics
15:45-16:00 #А.Лукьянов
Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова 		Модификация визуального трансформера методом b-cos для повышения интерпретируемости в задаче классификации изображений дерматоскопии
16:00-16:30 Coffee Break
16:30-16:45 Ф.Шипилов
НИУ ВШЭ 		Machine Learning for NICA SPD Aerogel Reconstruction
16:45-17:00 С.Шорохов
Российский университет дружбы народов им. П. Лумумбы 		Improving Physics-Informed Neural Networks via Quasi-classical Loss Functionals
17:00-17:15 А.Заборенко
НИИЯФ МГУ 		Boosting Novelty Detection Neural Networks with Rational Activations
17:15-17:30 #П.Яшин
НИУ Московский физико-технический институт 		Дескрипторы для определения локальной структуры атомистических моделей аморфных льдов
17:30-17:45
#A.Averkin
FRC CSC RAS 		Deep learning-based eye anatomical structures synthetic images generating: a comparative analysis of techniques and models
17:45-18:00 Abdalaziz Al-Maeeni
HSE 		Engineering Point Defects in Transition Metal Dichalcogenides for Tailored Material Properties
18:00-18:15 А.Репченко
МГУ имени М.В.Ломоносова 		Машинное обучение и 3D анализ сцен в оценке сложноизмеряемых геометрических характеристик тела человека для задач биомедицины
18:15-18:30 Закрытие конференции