ML@GT відзначив студентські дослідження в машинному навчанні на щорічній конференції

Центр машинного навчання Джорджійського технологічного інституту (ML@GT) провів щорічну студентську конференцію ML@GT Student Conference. Захід об'єднав викладачів і PhD-студентів із лабораторій та різних дисциплін кампусу.

Подія мала три основні цілі: продемонструвати дослідження аспірантів ML@GT, ознайомити студентів із роботою суміжних лабораторій і посилити співпрацю всередині центру.

Тематика та формат конференції

Програма події включала 12 виступів студентів за чотирма дослідницькими напрямами, а також постерну сесію, де було представлено понад 20 робіт. Теми презентацій охоплювали ефективне прогнозування, моделювання білків, інтерфейси «мозок-комп'ютер», виявлення епілептичних нападів і акустичне сприйняття.

Учасники заходу, включно з викладачами та студентами Georgia Tech, шляхом голосування визначили найкращі доповіді та постерні доповіді.

Переможці серед доповідей

Призові місця за презентації здобули:

• 1 місце: Ханью Чжоу (Hangyu Zhou) — «Learning Computational Structure for Sample-Efficient Prediction» (School of Computer Science, науковий керівник Стів Муссманн);
• 2 місце: Дарін Цуй (Darin Tsui) — «Protein Circuit Tracing via Cross-layer Transcoders» (School of Electrical and Computer Engineering, науковий керівник Аміралі Агхазаде);
• 3 місце: Пранав Дееві (Pranav Deevi) — «FETTUCCINE: Fast and efficient brain-to-text decoding on mobile devices» (School of Biomedical Engineering, науковий керівник Четан Пандарінат).

Переможці постерної сесії

Серед постерів призові місця посіли наступні роботи:

• 1 місце: Хьонджу Кім (Hyunju Kim) — «Spatiotemporal Hyperedges for EEG Seizure Detection and Prediction» (School of Computational Science and Engineering, керівник Набіль Імам);
• 2 місце: Бенджамін Бернс (Benjamin Burns) — «When, why, and how do diffusion posterior samplers fail? A finite-sample lens» (School of Electrical and Computer Engineering, керівниця Сара Фрідовіч-Кейл);
• 3 місце: Тяньвей Цзян (Tianwei Jiang) — «Intelligent Acoustic Perception: From Sound Recognition to Multimodal Spatial Understanding» (School of Electrical and Computer Engineering, керівник Девід Андерсон).