Студент Университета ИТМО – дипломант GECCO

Дата публикации: 25.07.2014

Есть мнение, что российские разработки в области искусственного интеллекта значительно уступают западным. Однако это не совсем так. На прошедшей в середине июля в канадском Ванкувере крупнейшей ежегодной мультиконференции в области генетических и эволюционных вычислений GECCO 2014 представители Университета ИТМО выступили с пятью докладами. Студент шестого курса Игорь Бужинский был удостоен диплома за лучшую работу. 

Есть мнение, что российские разработки в области искусственного интеллекта значительно уступают западным. Однако это не совсем так. На прошедшей в середине июля в канадском Ванкувере крупнейшей ежегодной мультиконференции в области генетических и эволюционных вычислений GECCO 2014 представители Университета ИТМО выступили с пятью докладами. Студент шестого курса Игорь Бужинский был удостоен диплома за лучшую работу.

В июле каждого года (по нечетным годам – в Европе, по четным – в Северной Америке) традиционно проходит крупнейшая в мире конференция по генетическим и эволюционным вычислениям (Genetic and Evolutionary Computation Conference, GECCO). В 2014 году местом проведения международного научного форума стал Ванкувер. Конференция состояла из основной части, в которой на этот раз приняли участие 180 докладчиков (всего 33% от числа присланных на рецензирование работ). Также в рамках мероприятия проводился ряд семинаров, где с докладами выступили еще около 240 участников.

Сотрудники кафедры компьютерных технологий Университета ИТМО приняли участие в работе конференции уже в четвертый раз, представив пять докладов. Однако впервые с 2011 года учащиеся университета получили награду по результатам конференции. Игорь Бужинский, студент шестого курса (группа 6536), был награжден дипломом за лучшее выступление студента на семинаре студентов и аспирантов, проходившем под эгидой конференции GECCO. Соавторами доклада были Даниил Чивилихин, Владимир Ульянцев и Федор Царев.

Работа под названием «Improving the quality of supervised finite-state machine construction using real-valued variables» посвящена перспективной теме улучшения работы машин с конечным числом состояний, или конечных автоматов (FSM), путем внедрения новых алгоритмов с использованием вещественных значений переменных. Предложенный авторами статьи подход позволяет создавать машины с конечным числом состояний более высокого уровня за счет усовершенствования ранее использовавшихся генетических алгоритмов.

Поздравляем авторов доклада и желаем дальнейших успехов в научно-исследовательской деятельности!

Кафедра компьютерных технологий