Исследователи Института искусственного интеллекта МФТИ удостоены награды Best Poster Award на одной из крупнейших мировых конференций по искусственному интеллекту — AAAI 2026, прошедшей в Сингапуре. В 2026 году на конференцию было подано более 24 000 научных работ со всего мира, что делает отбор и признание особенно значимыми с точки зрения международной конкуренции.
Награду получила работа «CAMAR: Continuous Actions Multi-Agent Routing», выполненная магистрантом МФТИ Артёмом Пшеницыным в соавторстве с исследователями Физтеха и AIRI.
В центре исследования — новый бенчмарк CAMAR, ориентированный на обучение многоагентных систем в средах с непрерывными действиями. Решение сочетает методы обучения с подкреплением и классические алгоритмы планирования, что позволяет эффективно выстраивать траектории движения агентов в сложных динамических сценариях. Такой подход открывает дополнительные возможности для разработки интеллектуальных систем, применимых в робототехнике, автономном транспорте, логистике и распределённых системах управления.
Помимо отмеченной наградой работы, в рамках программы устных докладов команда МФТИ представила ещё две фундаментальные научные работы.
Первая — «Bant: Byzantine Antidote via Trial Function and Trust Scores» — посвящена вопросам устойчивости интеллектуальных систем к некорректным данным и атакам. В исследовании рассматриваются механизмы защиты от византийских сбоев и методы повышения надёжности коллективного обучения в распределённых средах.
Вторая работа — «Methods for Optimization Problems with Markovian Stochasticity and Non-Euclidean Geometry» — предлагает новые математические подходы к решению задач оптимизации в условиях марковской стохастичности и неевклидовой геометрии. Представленные методы расширяют инструментарий фундаментальной оптимизации и могут быть использованы в сложных моделях машинного обучения.
По словам директора Центра агентных систем Института ИИ МФТИ Александра Безносикова, результаты участия в AAAI подтверждают конкурентоспособность исследований Физтеха на глобальном уровне. Он подчеркнул, что стратегически важно не только публиковаться на ведущих международных площадках, но и создавать научные результаты, которые формируют основу для новых методов, бенчмарков и прикладных решений в сфере искусственного интеллекта.
Всего на AAAI 2026 от исследователей МФТИ было принято восемь работ, что отражает высокий уровень научной подготовки и активное участие института в развитии фундаментальных и прикладных направлений ИИ.
Участие в AAAI 2026 стало значимым этапом укрепления международного научного сотрудничества и подтвердило позиции Института искусственного интеллекта МФТИ как одного из центров фундаментальных исследований в области современных интеллектуальных технологий.
Награду получила работа «CAMAR: Continuous Actions Multi-Agent Routing», выполненная магистрантом МФТИ Артёмом Пшеницыным в соавторстве с исследователями Физтеха и AIRI.
В центре исследования — новый бенчмарк CAMAR, ориентированный на обучение многоагентных систем в средах с непрерывными действиями. Решение сочетает методы обучения с подкреплением и классические алгоритмы планирования, что позволяет эффективно выстраивать траектории движения агентов в сложных динамических сценариях. Такой подход открывает дополнительные возможности для разработки интеллектуальных систем, применимых в робототехнике, автономном транспорте, логистике и распределённых системах управления.
Помимо отмеченной наградой работы, в рамках программы устных докладов команда МФТИ представила ещё две фундаментальные научные работы.
Первая — «Bant: Byzantine Antidote via Trial Function and Trust Scores» — посвящена вопросам устойчивости интеллектуальных систем к некорректным данным и атакам. В исследовании рассматриваются механизмы защиты от византийских сбоев и методы повышения надёжности коллективного обучения в распределённых средах.
Вторая работа — «Methods for Optimization Problems with Markovian Stochasticity and Non-Euclidean Geometry» — предлагает новые математические подходы к решению задач оптимизации в условиях марковской стохастичности и неевклидовой геометрии. Представленные методы расширяют инструментарий фундаментальной оптимизации и могут быть использованы в сложных моделях машинного обучения.
По словам директора Центра агентных систем Института ИИ МФТИ Александра Безносикова, результаты участия в AAAI подтверждают конкурентоспособность исследований Физтеха на глобальном уровне. Он подчеркнул, что стратегически важно не только публиковаться на ведущих международных площадках, но и создавать научные результаты, которые формируют основу для новых методов, бенчмарков и прикладных решений в сфере искусственного интеллекта.
Всего на AAAI 2026 от исследователей МФТИ было принято восемь работ, что отражает высокий уровень научной подготовки и активное участие института в развитии фундаментальных и прикладных направлений ИИ.
Участие в AAAI 2026 стало значимым этапом укрепления международного научного сотрудничества и подтвердило позиции Института искусственного интеллекта МФТИ как одного из центров фундаментальных исследований в области современных интеллектуальных технологий.
