Глобальный поиск Единое окно поиска по РИД и запросам

Библиотека программ WAGGON на языке Python для оптимизации черных ящиков на основе неопределенности Вассерштейна 2.0

Наименование РИД Библиотека программ WAGGON на языке Python для оптимизации черных ящиков на основе неопределенности Вассерштейна 2.0
Реферат WAGGON 2.0 реализует новый подход для безградиентной оптимизации стохастических недифференцируемых симуляторов, рассматриваемых как «черный ящик», без опоры на знание функции. Библиотека использует концепцию шаров Вассерштейна для квантификации неопределенности. В основе подхода лежит использование глубинной генеративной модели.
Возможные направления использования ПО предназначено для исследователей в области физики высоких энергий. Оценка эффективности реализованного в Библиотеке подхода произведена на симуляторе детектора высоких энергий и искусственных примерах, охватывающих широкий спектр возможных условий реального эксперимента
Количество опытных образцов 0
Количество просмотров 5
Наличие дополнительных файлов False
Использование РИД правообладателем False
Внешнее использование РИД False
НИОКТР (JSON) {}
ИКСИ (JSON) []
ИКСПО (JSON) [{"last_status": {"created_date": "2026-01-28T09:08:16.335200+00:00", "registration_number": "826012800072-0", "status": {"name": "Подтверждена"}}, "copyright_protections": [{"protection_way": {"name": "Осуществлена государственная регистрация"}}]}]
ОЭСР (JSON) []
Дата первого статуса 2025-11-11T10:00:21.159080+00:00
Предполагаемый тип результата Программа для ЭВМ
Ожидаемая роль Исполнитель
Заказчик Правительство Российской Федерации
Руководитель работы Деркач Денис Александрович
Руководитель организации Соколов Игорь Владимирович
Регистрационный номер НИОКТР 125022002690-9
Последний статус Подтверждена, 625121500257-6, 2025-12-15 12:09:48 UTC
ОКПД Услуги, связанные с научными исследованиями и экспериментальными разработками в области компьютерных наук и информационных технологий
Ключевые слова глубинная генеративная модель; стохастические недифференцируемые симуляторы; оптимизация стохастических функции; неопределенность Вассерштейна
Исполнители ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ "ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ"
Авторы Деркач Денис Александрович; Передерин Илья Денисович; Ляхов Артём Андреевич; Корнелюк Егор Кириллович; Рамазян Тигран Арменович
Коды тематических рубрик 28.23.25 - Модели и системы обучения
OESR Компьютерные, информационные науки и биоинформатика (разработка аппаратного обеспечения относится к разделу 2.2, социальный аспект относится к разделу 5.8)
Приоритеты научно-технического развития а) переход к передовым технологиям проектирования и создания высокотехнологичной продукции, основанным на применении интеллектуальных производственных решений, роботизированных и высокопроизводительных вычислительных систем, новых материалов и химических соединений, результатов обработки больших объемов данных, технологий машинного обучения и искусственного интеллекта;