Научно-учебная лаборатория методов анализа больших данных LAMBDA

Обучаем
Разрабатываем
Внедряем

LAMBDA – это:

Команда

Image

Деркач Денис Александрович

Заведующий лабораторией

Image

Красноженов Григорий Григорьевич

Руководитель индустриальных проектов

Image

Талайкова Наталья Анатольевна

Руководитель внутреннего сопровождения исследований

Image

Ратников Федор Дмитриевич

Руководитель фундаментальных исследований

Image

Гущин Михаил Иванович

Руководитель индустриальных исследований

 

Лаборатория в цифрах

    • 65+

      образовательных курсов

    • 150+

      статей

    • 35+

      сотрудников

    • 7

      лауреатов стипендии им. Сегаловича

    • 7

      аспирантов

Партнеры

Image

Image

Image

Image

Публикации

  • Книга

    Derkach D., Artemev M.

    ELVM Efficient Large Vision Models CVPR Workshop

    2024.

  • Статья

    Ibrahim A., Derkach D., Ratnikov F. et al.

    Reinforcement learning for accelerator beamline control: A simulation-based approach

    International Journal of Modern Physics E. 2026. No. 35.

  • Глава в книге

    Каграманян Д. Г.

    Генерация правдоподобных снимков микроструктур композитного сплава WC/Co при помощи нейронных сетей

    Исследование статистических свойств микроструктур композитных материалов проводится путем анализа микрофотографий срезов материала. Часто анализ снимков может быть ограничен из-за малого размера выборки снимков. В работе исследуется возможность создания искусственных микроструктур с помощью генеративных нейронных сетей: диффузионная сеть и GAN. Мы хотим ответить на вопрос, можно ли при помощи генеративных сетей усиливать статистические свойства исходных данных. Критерием правдоподобности является сравнение соответствующих распределений для реальных и искусственных микроструктур.

    В кн.: ТЕЗИСЫ XXVI ВСЕРОССИЙСКОЙ КОНФЕРЕНЦИИ МОЛОДЫХ УЧЁНЫХ ПО МАТЕМАТИЧЕСКОМУ МОДЕЛИРОВАНИЮ И ИНФОРМАЦИОННЫМ ТЕХНОЛОГИЯМ. 2025.

  • Препринт

    Derkach D., Efremenko D., Чупров И. А. et al.

    Application of Physics-Informed Neural Networks for Solving the Inverse Advection-Diffusion Problem to Localize Pollution Sources

    arxiv.org. Computer Science. Cornell University, 2025. No. 2503.18849.

Все публикации

Контакты

109028, Москва, Покровский бульвар, д. 11, S-924

lambda-industry@hse.ru