• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Высшая школа экономики
Расширенный поиск
Центр интеллекта машин
Версия для слабовидящих
Расширенный поиск
Меню

Центр интеллекта машин

Центр интеллекта машин — научно-исследовательское подразделение Института робототехнических систем НИУ ВШЭ, объединяющее исследования и разработки в области машинного восприятия, обучения, навигации и кибербезопасности робототехнических систем.

Центр разрабатывает алгоритмы, которые позволяют роботам воспринимать и ориентироваться в окружающей среде и выполнять целевые задачи, самостоятельно принимать решения, адаптироваться к изменениям и безопасно взаимодействовать с человеком и цифровой инфраструктурой.

Основные направления работы

  • Компьютерное зрение и навигация

    Гибридные алгоритмы восприятия и навигации на основе нейросетей и эвристик для робототехнических систем.

  • Симуляционные среды

    Цифровые полигоны для обучения, тестирования и верификации ИИ-алгоритмов до применения на реальной платформе.

  • Обучение с подкреплением

    Адаптивное поведение и принятие решений в меняющейся среде, обучение агентов под прикладные сценарии.

  • Самосознание ИИ

    Онтологические и этические модели, обеспечивающие интерпретируемость, согласованность поведения и безопасное взаимодействие.

  • Кибербезопасность алгоритмов

    Устойчивость компьютерного зрения к атакам, контроль целостности данных, приватное обучение и безопасность человеко-машинного взаимодействия.

Сотрудники

Ивченко Александр Владимирович

Директор центра

По вопросам сотрудничества, исследовательских проектов и взаимодействия с Центром
aivchenko@hse.ru

Аничкин Артём Александрович

Эксперт

Публикации

  • Глава в книге

    Ivchenko A., Беляков Н. В., Illarionova S. et al.

    Survey of Super-Resolution Techniques in Satellite Remote Sensing Observations

    In bk.: Algorithms for Machine Vision in Navigation and Control. Second Edition. Switzerland: Springer, 2026.

  • Глава в книге

    Ивченко А. В., Изюмов П. С.

    Использование параметрических распределений для калибровки показателей, полученных в системе RIPE Atlas

    • В данной статье рассматриваются особенности работы системы измерений RIPE Atlas, включая влияние программно-аппаратных версий измерительных устройств на результаты измерений. Поиск и анализ погрешностей, вносимых оборудованием, а также разработка методов калибровки необходимы для проведения достоверного анализа данных о работе сети и дальнейших исследований на их основе. В основе предлагаемых методов лежат измерения быстродействия сети, проведенные с помощью системы RIPE Atlas на 497 датчиках в период с 02.07.2024 по 02.09.2024 г. на территории России и Европы, в частности, предлагается метод калибровки времени отклика, полученного в ходе проведения измерений системой RIPE Atlas.

    В кн.: Журнал Телекоммуникации №1 за 2026. Т. 1. М.: Наука и технологии, 2026.

Все публикации