Спикер о вебинаре:
Генеративные модели являются одной из передовых областей в машинном обучении. Они в первую очередь ассоциируются с изображениями и получили общемировую популярность благодаря сетям для генерации изображений по текстовому описанию: Dall-E, Imagen, Stable Diffusion, и Midjourney.
Но в этом докладе мы не будем говорить про картинки, а обсудим применения в естественных науках и индустриальных приложениях.
Мы рассмотрим как генеративно-состязательные сети помогают ускорить симуляцию откликов в детекторах экспериментов физики высоких энергий; как нормализационные потоки могут использоваться для поиска Новой физики на Большом адронном коллайдере; как они помогают астрономам изучать сверхновые и решать обратные задачи по реконструкции параметров солнечной атмосферы и некоторые другие приложения. В заключение рассмотрим несколько примеров из индустрии, где генеративные модели используются для моделирования поведения сложных установок и систем.
Презентация: https://drive.google.com/file/d/1YZVwXt7d3PZFYNfyux8xLIyN5Y8j-MD4/view?usp=sharing
Видеозапись: https://youtu.be/_C_aNbydfe0