19 сентября в Южном федеральном университете состоялась встреча первокурсников Института математики, механики и компьютерных наук им. И.И. Воровича, успешно прошедших отбор для обучения по программам подготовки топ-специалистов в сфере искусственного интеллекта, с ведущими учеными ЮФУ.

Мероприятие прошло в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект» национального проекта «Экономика данных и цифровая трансформация государства», курируемого Минцифры России. В мероприятии также приняли участие проректор по образовательной деятельности и информационным технологиям П.В. Махно и проректор по цифровой трансформации А.М. Трофимчук. Руководитель Центра подготовки исследователей и разработчиков в сфере искусственного интеллекта д.ф-м.н., проф. М.И. Карякин выступил перед первокурсниками с напутственным словом.

На встрече ученые ЮФУ представили свои актуальные исследования и поделились опытом работы в передовых направлениях науки. Среди выступающих были д.ф-м.н., проф. А.Н. Карапетянц, который в научно-популярном формате рассказал о математических основах искусственного интеллекта, а также о деятельности математического центра ЮФУ. Д.ф-м.н., проф. Д.Б. Рохлин представил исследования в области машинного обучения и финансовой математики, д.ф-м.н., проф. О.Е. Кудрявцев познакомил аудиторию с методами решения современных задач вычислительной финансовой математики с применением вероятностных моделей и методов машинного обучения; д.ф-м.н., доцент Р.Д. Недин выступил с докладом по обратным задачам в механике. Д.т.н. проф. М.Ю. Медведев и д.т.н. проф. Э.В. Мельник представили доклады в области робототехники, созданию высоконадежных информационно-управляющих систем и программного обеспечения.

Студенты активно участвовали в дискуссии, задавали вопросы о математическом аппарате и практическом применении исследований, перспективах сотрудничества с индустриальными партнерами и возможностях участия в реальных проектах.

Встреча прошла в конструктивной и творческой атмосфере, способствуя укреплению связей между студентами и научным сообществом университета. Подобные мероприятия являются важной частью стратегии ЮФУ по подготовке высококвалифицированных кадров для реализации национальных целей в области цифровой экономики и технологического суверенитета.

В Южном федеральном университете состоялся научный семинар, посвященный современным подходам в машинном обучении и их практическому применению в области вычислительной математики.

Организатором семинара выступила Лаборатория математических методов и искусственного интеллекта, созданная в рамках Центра подготовки исследователей и разработчиков в сфере искусственного интеллекта (рук. центра Карякин М.И.).

Программа семинара включала два ключевых доклада.

Д.ф.-м.н., проф. Д.Б. Рохлин, выступил с докладом "Обучение с ядрами: общее введение". В докладе были представлены основные понятия статистической теории обучения и теории онлайн оптимизации с акцентом на ядерные методы.

Д.ф.-м.н., проф. О. Е. Кудрявцев представил доклад "О повышении интерпретируемости искусственных нейронных сетей в задачах вычислительной финансовой математики". Были рассмотрены вероятностные аналоги теорем об универсальной аппроксимации и установлена связь между непрерывными безгранично делимыми случайными величинами и монотонными нейронными сетями с одним скрытым слоем. На основе этих результатов был разработан новый подход к проектированию методов Монте-Карло в сочетании с искусственными нейронными сетями для оценки опционов в моделях Лéви.

В семинаре приняли участие не только научные сотрудники и преподаватели, но также студенты и магистранты Института математики, механика и компьютерных наук им. И.И. Воровича. Семинар прошел в формате активной дискуссии, где участники обсудили перспективы применения представленных методов в различных областях науки и практики. Мероприятие подтвердило высокий научный потенциал Южного федерального университета в области разработки и применения современных методов искусственного интеллекта.

Ученые ЮФУ во взаимодействии с командой издательства Springer и Национальной Академией Наук Грузии провели заседание редколлегии и круглый стол, посвящённый практическим аспектам применения ИИ в системе рецензирования.

9 октября 2025 года состоялось третье открытое заседание расширенного редакционного совета ведущего международного издания в области математических наук — Journal of Mathematical Sciences (главный редактор - А.Н.Карапетянц).

В мероприятии в качестве основных спикеров приняли участие представители издательства Springer Nature, в том числе вице-президент Александр Бирюков, главный редактор журнала Алексей Карапетянц, издатель Татьяна Голеа, а также президент Грузинского математического общества Александр Месхи.

Программа заседания включала доклады, посвящённые стратегии развития журнала, ежегодному отчёту, вопросам научной этики и использованию инструментов искусственного интеллекта (ИИ) в научном рецензировании и продвижении публикаций. Особое внимание было уделено опыту Springer Nature по интеграции ИИ в процессы научного редактирования и обеспечению исследовательской добросовестности.

10 октября там же прошёл круглый стол, посвящённый практическим аспектам применения ИИ в системе рецензирования, в ходе которого участники обсудили опыт Springer Nature и других издательств по внедрению искусственного интеллекта в процесс экспертной оценки научных публикаций. Модераторы круглого стола – Алексей Карапетянц и Александр Бирюков. В рамках круглого стола с докладом «Проблемный контекст: увеличение объёма публикаций и меры Springer Nature по предотвращению перегрузки статей» выступил Александр Бирюков (вице-президент Springer Nature), далее Спирос Бакас, старший редактор по инновационному контенту в Springer Nature, представил пилотный проект по экспертной оценке с использованием ИИ; Фламинио Скуаццони, департамент социальных и политических наук Миланского университета, представил проект «Использование инструментов ИИ для оценки рецензируемого контента»; Франческо Осборн и Анджело Салатино из Института медиаисследований Открытого университета обсудили экспертную оценку грантов с использованием ИИ.

Специальный выпуск "Inverse Problems, Numerical Methods and Artificial Intelligence" приглашает статьи по тематике обратных задач, численных методов и искусственного интеллекта в журнал Mathematical Methods in the Applied Sciences (Wiley). Редакторы спецвыпуска: академик А.Аветисян, профессора Е.Бурнаев, А.Карапетянц и В.Кравченко.

В этом специальном выпуске редакторы намерены объединить высококачественные исследования на стыке искусственного интеллекта и обратных задач, уделяя особое внимание методологическим достижениям и инновационным численным решениям. Приглашаются к публикации статьи, посвященные математическим основам искусственного интеллекта, методам восстановления, усовершенствованным с помощью искусственного интеллекта, регуляризации на основе машинного обучения, прямым и обратным моделям, а также гибридным алгоритмам, сочетающим машинное обучение с классическими методами решения.

Предполагается осветить новые тенденции, укрепить междисциплинарное сотрудничество и развить математические основы методов решения обратных задач с использованием искусственного интеллекта.

Ссылка на объявление на сайте журнала:

https://onlinelibrary.wiley.com/page/journal/10991476/call-for-papers/si-2025-001556

Готов к приему статей еще один специальный выпуск в журнале Journal of Mathematical Sciences (Springer Nature), предназначенный для публикации статей по математическом основам искусственного интеллекта.

Цель специального выпуска — объединить исследователей, работающих над теоретическими основами стохастического анализа и оптимизации, а также тех, кто изучает их применение в машинном обучении (в частности, в генеративном моделировании и обучении с подкреплением). Особенно приветствуются работы, которые успешно сочетают глубокие теоретические выводы со значимыми прикладными результатами. Именно, научная работа должна предлагать строгую математическую основу, а также подтверждать фундаментальные результаты с помощью значимых прикладных задач.

Приглашенные редакторы - ученые из России, Китая и Греции: А. Аветисян (академик РАН), Е.Бурнаев, А.Сифалерас и Е. Тянь, главный редактор журнала - профессор ЮФУ А.Н.Карапетянц. Ссылка на подробную информацию: https://link.springer.com/collections/abceecbifg

Ранее по близкой теме был открыт специальный выпуск в журнале Mathematical Methods in Applied Sciences (Springer Nature): https://sfedu.ru/press-center/news/79244.

Открыт прием статей в специальный выпуск международного научного журнала “Boletín de la Sociedad Matemática Mexicana”, посвященный современным направлениям на стыке асимптотического анализа, оптимизации и машинного обучения.
Срок подачи материалов - до 31 декабря 2026 года.

Преподаватели, научные сотрудники и аспиранты приглашаются к публикации результатов своих исследований в специальном выпуске «Asymptotics, optimization and machine learning» журнала Boletín de la Sociedad Matemática Mexicana (издательство Birkhäuser, Q2, SJR 2024: 0.41).
Международная команда приглашенных редакторов:
Павел Наумкин, Михаил Карапетянц, Николаос Палликаракис и Стефано Серра-Капиццано (главный редактор журнала - Владислав Кравченко).

Ссылка на подробную информацию:
https://link.springer.com/collections/iiiibdefbc

«Летняя школа "Стохастические методы и искусственный интеллект — 2026" проводится в рамках реализации Программы развития Центра подготовки исследователей и разработчиков в сфере ИИ (руководитель центра — М.И. Карякин, руководитель образовательной программы ТопДС A* — А.Н. Карапетянц) и Федерального проекта «Искусственный интеллект» (национальный проект «Экономика данных и цифровая трансформация государства»).

Мероприятие организуется в рамках и при организационной поддержке11-й Международной конференции по стохастическим методам.

Лекторы и лекции:
1. А.Н. Ширяев. Искусственный интеллект в финансовой математике.
2. М. Эскивель. Нейронные сети на основе вейвлетов с гауссовыми ядрами.
3. Д.Б. Рохлин. Онлайн линейная регрессия.
4. Д.А. Картелев. Применение ИИ и машинного обучения в современной бизнес-аналитике.