Մեքենայական ուսուցման ոլորտում գիտական պոտենցիալը Հայաստանում և Սփյուռքում

Հայաստանում մեքենայական ուսուցման ոլորտի զարգացման վերաբերյալ մտքերը 2019 թվականի ընթացքում բյուրեղացան Հայաստանում AI կենտրոն («գերազանցության կենտրոն») ստեղծելու գաղափարների տեսքով: Այսպիսի գաղափար նշված է Բարձր տեխնոլոգիական արդյունաբերության մշակած ռազմավարական փաստաթղթի նախնական տարբերակում, FAST հիմնադրամի ռազմավարությունում, Ամերիկյան համալսարանի և AGBU-ի մշակած փաստաթղթերում, այս մասին ակնարկվում է նախագահ Արմեն Սարգսյանի նախաձեռնած ATOM ծրագրի շրջանակներում, ինչպես նաև այլ մասնավոր նախաձեռնություններում:

Անկախ այն հանգամանքից, թե ինչով կզբաղվի այդ կենտրոնը, կմասնագիտանա տեսական հետազոտությունների, թե այլ ոլորտներում կիրառությունների վրա (օրինակ՝ բժշկության), ինչպես կբաշխի ժամանակը կրթական և հետազոտական բաղադրիչների միջև, միևնույնն է, նման կենտրոնի գործունեության համար անհրաժեշտ են նախ և առաջ մարդիկ․ համապատասխան պրոֆեսորներ, հետազոտողներ, ասպիրանտներ: Այս հոդվածում կփորձենք հասկանալ, թե ինչ հետազոտական ու կրթական ռեսուրս ունենք Հայաստանում և հատկապես Հայաստանից դուրս:

Որևէ ոլորտում աշխատող մասնագետներին հայտնաբերելու լավագույն տարբերակներից են այդ ոլորտի առաջատար գիտաժողովների մասնակիցներին և բարձրակարգ ամսագրերում տպագրվող հոդվածների հեղինակներին ուսումնասիրելը, ինչպես նաև Google Scholar կայքում «նավարկումը»:

Բուն մեքենայական ուսուցում

Դեկտեմբերի 8-ից 14-ը Կանադայի Վանկուվեր քաղաքում կայացավ NeurIPS 2019 գիտաժողովը, որը մեքենայական ուսուցման ոլորտի կարևորագույն գիտաժողովն է: Այս տարի հայաստանյան համահեղինակ ունեցող մեկ աշխատանք կար․ Միքայել Սամվելյանի համատեղ աշխատանքը Օքսֆորդի համալսարանի գործընկերների հետ: Միքայել Սամվելյանը նաև ներկայացնում էր poster այս գիտաժողովին կից անցկացվող DeepRL աշխատաժողովում: Նա այս պահին ներկայացնում է Հայ-ռուսական համալսարանը:

NeurIPS'19-ում հոդվածի համահեղինակ էր նաև Հարավային Կալիֆորնիայի համալսարանի ասպիրանտ Հրայր Հարությունյանը: Նա ևս մեկ poster ներկայացնում էր գիտաժողովին կից՝ ինֆորմացիոն տեսության խնդիրներին նվիրված աշխատաժողովում:

NeurIPS'19-ում երկու հոդվածի հեղինակ է Հարավային Կալիֆորնիայի համալսարանի Ինֆորմացիոն համակարգերի ինստիտուտի (ISI) արհեստական բանականության բաժանմունքի ղեկավար Արամ Գալստյանը: Նա վերջին տաս տարվա ընթացքում փորձել է աշխատել Հայաստանում աշխատող բազմաթիվ գիտնականների և ուսանողների հետ: Այդ աշխատանքների արդյունքում տպագրվել են հոդվածներ Երևանի ֆիզիկայի ինստիտուտի հետազոտող Արմեն Ալլահվերդյանի (տասից ավելի հոդվածներ սկսած 2009-ից), ԵՊՀ ԻԿՄ ֆակուլտետի ուսանող Վահե Մուսոյանի (2008), YerevaNN-ի (թվով երեք հոդվածներ սկսած 2017-ից) և ԳԱԱ Մոլեկուլային կենսաբանության ինստիտուտի հետազոտողների հետ (2019): Արամ Գալստյանի ղեկավարած խմբի ասպիրանտներից են երևանյան բուհերի շրջանավարտներ Շուշան Առաքելյանը և Հրայր Հարությունյանը:

Այս ոլորտի խոշորագույն գիտաժողովներում մշտապես տպագրվում է DeepMind ընկերության հետազոտող Աննա Հարությունյանը՝ NeurIPS'19, ICML'19, AAAI'18: Նա նաև ICML'19 գիտաժողովի area chair-ներից մեկն էր, այսինքն պատասխանատու էր որոշակի թեմայով հոդվածների գրախոսությունների համար: Աննա Հարությունյանը վերջին տարիներին օգնում է FAST հիմնադրամի Global Innovation Forum-ի կազմակերպման հարցերում:

NeurIPS'19-ում մեկական հոդված էին ներկայացնում Մոսկվայի Սկոլկովոյի տեխնոլոգիական համալսարանի ասպիրանտ Վահե Եղիազարյանը և Կոռնելի համալսարանի ասպիրանտ Եվգենի Բաղդասարյանը: Մեկ տարի առաջ, NeurIPS'18-ում հոդված ուներ Սթենֆորդի համալսարանից պոստդոկ Վարդան Պապյանը: Մինչև Սթենֆորդ տեղափոխվելը նա PhD աստիճան է ստացել Իսրայելի Տեխնիոն համալսարանում:

Այս գիտաժողովներում գիտնականները մասնակցում են ոչ միայն որպես հոդվածների հեղինակներ, այլև որպես գրախոսներ: NeurIPS գիտաժողովի գրախոսների ցուցակը հրապարակվում է: Այս ցուցակում է Փարիզի ENSAE համալսարանի և CREST հետազոտական կենտրոնի պրոֆեսոր Առնակ Դալալյանը: Նա մի քանի տարի NeurIPS գիտաժողովում area chair էր: Առնակ Դալալյանը մի կիսամյակ դասավանդել է Հայաստանի Ամերիկյան համալսարանում և պարբերաբար աշխատում է հայկական բուհերի ուսանողների հետ: Այս պահին նա փաստացի ղեկավարում է ԵՊՀ Մաթեմատիկայի և մեխանիկայի ֆակուլտետի ասպիրանտ, YerevaNN-ի աշխատակից Արշակ Մինասյանի թեկնածուական աշխատանքը:

NeurIPS'19-ի գրախոսների ցուցակում է նաև Չիկագոյի Իլինոյսի համալսարանից Մեսրոբ Օհաննեսյանը: Նա ևս պարբերաբար տպագրվում է NeurIPS և COLT գիտաժողովներում: Նա մասնակցել էր նաև FAST / NSF-ի կազմակերպած Machine Learning for Discovery Sciences համաժողովին (2017):

Բուն մեքենայական ուսուցման երկրորդ ամենահեղինակավոր գիտաժողովը ICML-ն է: 2018-ի և 2019-ի ICML-ներում հոդվածներ ներկայացրել են արդեն հիշատակված մարդիկ․ Հրայր Հարությունյան, Միքայել Սամվելյան, Աննա Հարությունյան, Արամ Գալստյան: Եվս մեկ հոդվածի համահեղինակ էր Պրինստոնի համալսարանի ասպիրանտ Էդգար Մինասյանը: ICML'19-ին որպես ունկընդիր մասնակցում էին Նյու Յորքի Կոլումբիայի համալսարանի ասպիրանտ Մարիամ Ավագյանը, Հարավային Կալիֆորնիայի համալսարանի ասպիրանտներ Սարիկ Ղազարյանը և Նինարե Մեհրաբին:

Հարակից ոլորտներ

Վերջին տարիներին մեքենայական ուսուցումը սկսել է «գրավել» մի շարք հարակից ոլորտներ: Պատկերների և տեքստի ճանաչման նվիրված գիտաժողովները այնպես են հեղեղվել մեքենայական ուսուցման մեթոդներ կիրառող հոդվածներով, որ, օրինակ, համակարգչային լեզվաբանության խոշորագույն գիտաժողովներից մեկի ժամանակ մասնակիցները բողոքում էին, թե գիտաժողովին լեզվաբաններ գրեթե չեն հանդիպում, բոլորը մեքենայական ուսուցման մասնագետներ են: Այսպես, համակարգչային տեսողության և բնական լեզվի մշակման ոլորտի շատ հետազոտողներ սկսում են զբաղվել նաև մեքենայական ուսուցման մեթոդներով, ուստի մեքենայական ուսուցման մասնագետներ կարելի է գտնել նաև այս ոլորտների գիտաժողովներում:

Պատկերների ճանաչման խոշորագույն գիտաժողովներն են CVPR-ը և ICCV-ն: CVPR'19-ի տարածքում գործող էքսպոյում առանձին տաղավար ուներ երևանյան SuperAnnotate.ai ընկերությունը: Այս ընկերության համահիմնադիր Վահան Պետրոսյանը սովորում էր Շվեդիայի KTH համալսարանում, և տպագրվել է, օրինակ, AAAI գիտաժողովում: CVPR'19-ում Հայաստանից հյուրի կարգավիճակով ներկա էին նաև IntelinAir ընկերության ներկայացուցիչներ: Հայաստանից հոդված ներկայացնողներ չկային:

CVPR'19-ում և ICCV'19-ում մեկական հոդված էր ներկայացնում Մյունխենի տեխնիկական համալսարանի ասպիրանտ Արմեն Ավետիսյանը: Նա զբաղվում է եռաչափ մոդելների համար համակարգչային տեսողության խնդիրներով: ICCV'19-ում մի հոդվածի համահեղինակ էր նաև ՍկոլՏեխի ասպիրանտ Վահե Եղիազարյանը: CVPR'19-ում ներկայացված մի հոդվածի համահեղինակ էր Քեմբրիջի համալսարանի ասպիրանտ Հայկ Սարիբեկյանը: Նա համակարգչային տեսողության խնդիրներով զբաղվում էր MIT-ում սովորելու տարիներին:

CVPR-ում և ICCV-ում պարբերաբար տպագրվում է Ցյուրիխի ETH համալսարանի պոստդոկ Մարտին Դանելյանը:

Համակարգչային տեսողության ոլորտի լավագույն ամսագրերում պարբերաբար տպագրվում է Ֆինլանդիայի Տամպերե համալսարանի պրոֆեսոր Կարեն Եղիազարյանը: Նա ևս փորձում է կապեր պահպանել Հայաստանից ուսանողների հետ, պարբերաբար ղեկավարում է նրանց աշխատանքները:

Google Scholar-ի կայքում հնարավորություն կա տեսնել հետազոտողների համահեղինակներին: Այսպես, սկսելով Կարեն Եղիազարյանի էջից կարելի է գտնել համակարգչային տեսողության ոլորտի այլ մասնագետների, որոնց աշխատանքներում մեքենայական ուսուցման մեթոդների կիրառությունը դեռ չի երևում․ Նյու Յորքի քաղաքային համալսարանի պրոֆեսոր Սոս Աղայան, Սան Անտոնիոյի Տեխասի համալսարանից Արտյոմ Գրիգորյան, Xiaomi ընկերության աշխատակից Արամ Դանիելյան:

Մեքենայական ուսուցման ու պատկերների ճանաչման խնդիրներով է զբաղվում նաև Արիզոնայի համալսարանի պոստդոկ Վահան Հուրոյանը: Ասպիրանտուրայի շրջանակներում բժշկական ոլորտում պատկերների ճանաչման խնդիրներով էր զբաղվում Զառա Ալավերդյանը: Նա այս պահին աշխատում է Planorama ընկերությունում:

Բնական լեզվի մշակման ոլորտում խոշորագույն գիտաժողովներն են ACL-ը, EMNLP-ն և NAACL-ը: Այս ոլորտը զարմանալիորեն կենտրոնացված է: Գրեթե բոլոր գիտաժողովների ու ամսագրերի նյութերը հավաքվում են միասնական ACL Anthology շտեմարանում: Հայաստանից EMNLP'18-ին և ACL'19-ին կից աշխատաժողովներում երկու աշխատանք ներկայացվել է YerevaNN-ից:

ACL'19-ում հոդված էր ներկայացնում Ֆեյսբուք ընկերության աշխատակից Արմեն Աղաջանյանը: Նա վաղ տարիքում տեղափոխվել է Հայաստանից:

Նյութագիտության ոլորտում տեքստերի մշակման վերաբերյալ հետաքրքիր աշխատանքներ է կատարել Բերկլիի համալսարանի պոստդոկ Վահե Ճիտոյանը, ով սակայն այժմ տեղափոխվել է Google:

Կենսաբժշկական տեքստերի անալիզի ոլորտում բազմաթիվ աշխատանքներ կատարել է ԱՄՆ NIH-ի աշխատակից Լանա Եգանովան: Նա տպագրվել է ինչպես EMNLP-ում, այնպես էլ ավելի նեղ մասնագիտական աշխատաժողովներում: Լանա Եգանովան պարբերաբար այցելում է Հայաստան և մասնակցում է համաժողովների և ամառային դպրոցների:

ACL գիտաժողովին կից աշխատաժողովներում տպագրվել է Շտուտգարտի համալսարանի մագիստրանտ Վաչագան Ղռաթյանը:

Պատմական ակնարկ

Հայաստանում գիտության զարգացման պատմության ուսումնասիրությունը ցույց է տալիս, որ գրեթե բոլոր գիտական դպրոցները հիմնադրվել ու կայացել են այլ երկրներում աշխատող հայազգի գիտնականների ներգրավմամբ: Հայտնի է, որ դեռ 1899 թվականին Էջմիածնի Գևորգյան ճեմարանի հրավերով Հայաստան է վերադարձել Հակոբ Մանանդյանը, ով գիտական աստիճանը ստացել էր Գերմանիայում, իսկ այնուհետև աշխատել էր եվրոպական տարբեր հետազոտական կենտրոններում: Մանանդյանը տարբեր պաշտոններ է զբաղեցրել Երևանի պետական համալսարանում, դասավանդել ու հսկայական գիտական ժառանգություն է թողել պատմագիտության ոլորտում:

Երևանի ֆիզիկայի ինստիտուտը, որը Հայաստանում «մեծ ֆիզիկայի» հիմքն է, հիմնադրվել է Ալիխանյան եղբայրների կողմից: Աբրահամ Ալիխանովը սովորել է Լենինգրադի պոլիտեխնիկական ինստիտուտում, այնուհետև աշխատել է Լենինգրադի ֆիզիկատեխնիկական ինստիտուտում, հետագայում Մոսկվայում հիմնադրել և ղեկավարել է Տեսական և փորձարարական ֆիզիկայի ինստիտուտը (որն այժմ կրում է իր անունը), էական դեր է խաղացել Խորհրդային միջուկային ծրագրում: Այսպես, լինելով Ռուսաստանում, մեծագույն ավանդ է ունեցել Հայաստանում ֆիզիկայի կայացման հարցում: Իր եղբայր Արտեմ Ալիխանյանը 14 տարի Լենինգրադում աշխատելուց հետո տեղափոխվել է Հայաստան և 30 տարի ղեկավարել է Երևանի ֆիզիկայի ինստիտուտը: Ավագ սերնդի ֆիզիկոսները պատմում են, որ ԵրՖԻ-ի կայացման գործում էական դեր է ունեցել ոչ հայազգի ֆիզիկոսների ներգրավումը: Ալիխանյան եղբայրները կարողացել են Հայաստան հրավիրել մի խումբ խոշորագույն գիտնականների, որոնք քաղաքական հետապնդումների էին ենթարկվում Մոսկվայում: Մասնավորապես, 1956-1972 ԵրՖԻ-ում է աշխատել Յուրի Օռլովը, ով մեծ ներդրում ունի արագացուցչի կառուցման մեջ:

Մաթեմատիկայի և համակարգչային գիտությունների ոլորտում ևս շատ են այսպիսի օրինակները: Սերգեյ Մերգելյանը ավարտել էր Երևանի պետական համալսարանը, ասպիրանտուրան ավարտել էր Մոսկվայի Ստեկլովի անվան մաթեմատիկական ինստիտուտում՝ հռչակավոր գիտնական Կելդիշի ղեկավարությամբ, և միանգամից ստացել էր դոկտորի աստիճան (1949): Դրանից մեկ տարի անց Երևանի քաղաքային իշխանությունները որոշել էին Մերգելյանին բնակարան նվիրել: Մերգելյանը մի քանի տարի շարունակեց աշխատել և դասավանդել Մոսկվայում: 1955-56 թվականներին Վիկտոր Համբարձումյանի, Անդրանիկ Իոսիֆյանի և Արտաշես Շահինյանի լոբբիստական գործունեության արդյունքում որոշվեց Հայաստանում զարգացնել էլեկտրոնիկայի և հաշվողական տեխնիկայի ոլորտը: Խորհրդային միության ղեկավարությունը ընդունեց Հայաստանի ԿոմԿուսի ԿենտԿոմի առաջարկը՝ Երևանում մաթեմատիկական մեքենաների գիտահետազոտական ինստիտուտի ստեղծման վերաբերյալ: 1956-ին ստեղծվեց ինստիտուտը, որի տնօրեն նշանակվեց Սերգեյ Մերգելյանը:

2016 թվականին, ապրիլյան պատերազմից հետո, Հայաստանում ակտիվացան անօթաչու թռչող սարքերի շուրջ հետազոտական աշխատանքների վերաբերյալ քննարկումները: Այս թեմայով լաբորատորիա ստեղծելու վերաբերյալ խորհրդատվություն խնդրեցին Ուրբանա-Շամպեյնի Իլինոյսի համալսարանի պրոֆեսոր Նաիրա Հովակիմյանից: Նրա առաջարկների հիման վրա 2018-ին Հայաստանի ազգային պոլիտեխնիկական համալսարանում ստեղծվեց օդային ռոբոտատեխնիկայի լաբորատորիա: Սակայն լաբորատորիայի աշխատանքի արդյունքերը դեռևս չեն հասնում միջազգային հարթակներ: Խորքային պատճառներից մեկն այն է, որ առայժմ մեզ հաջողվում է ներդրում կատարել լաբորատորիա ստեղծելու ու կահավորելու համար, մինչդեռ համապատասխան մարդկային ռեսուրս ներգրավելու և մրցունակ աշխատանքային պայմաններ ապահովելու համար ներդրումներ չեն արվում:

Նման խնդիր շուտով կարող է առաջանալ ֆրանսիական համալսարաններից ԳԱԱ-ի նվեր ստացած գերհամակարգչի շուրջ:

Ինչ անել

Փորձը ցույց է տալիս, որ Հայաստանում որևէ ոլորտ զարգացնելու համար ներգրավվող ներդրումները նախ և առաջ ծախսվում են շենքային պայմանները բարելավելու և սարքավորումներ ձեռք բերելու համար: Մեքենայական ուսուցման ոլորտում պահանջվող սարքավորումները շատ թանկ չեն: Իհարկե, կան հետազոտական խնդիրներ, որոնց համար պետք են թանկ գերհամակարգիչներ, սակայն առանց մեծ հաշվողական ռեսուրսների էլ հնարավոր է համաշխարհային մակարդակի առաջատար հետազոտություն իրականացնել: Հետևաբար, մեքենայական ուսուցման ոլորտում հաջողության հասնելու համար, շենքային պայմանների և սարքավորումների մեջ կատարվող կամայական ներդրում պետք է զուգակցել մարդկային ռեսուրսների մեջ էապես ավելի մեծ ծավալի ներդրումներով: Այսպես․

1. Այս հոդվածում հիշատակված յուրաքանչյուր ասպիրանտ և պոստդոկ իրենց աշխատանքի ավարտի պահին պետք է հայաստանյան հաստատություններից ունենան 3-4 աշխատանքի մրցունակ առաջարկ: Շատերը միանգամից չեն ընդունի այդ առաջարկները, քանի որ հաճախ ավելի օգտակար կլինի ևս մեկ պոստդոկ աշխատանք գտնել առաջատար լաբորատորիաներում: Ամեն դեպքում, այս ոլորտում աշխատող մասնագետները պետք է մշտապես հնարավորություն տեսնեն Հայաստան տեղափոխվելու և իրենց հետազոտությունները այստեղ շարունակելու՝ աշխատելով տեղի ուսանողների հետ:

Աշխատանքի առաջարկի մրցունակությունը, ինչպես մանրամասն քննարկվեց հոկտեմբերին կայացած STCC համաժողովում, հիմնականում երկու բաղադրիչ ունի․ ովքեր են լինելու գործընկերները (ինչ այլ պրոֆեսորների հետ է լինելու աշխատանքը) և ինչպիսի աշխատանքային պայմաններ են ապահովվելու (դասավանդման ծավալներ, աշխատավարձ, առողջական ապահովագրություն և այլն): Հայաստանյան հաստատությունները, առնվազն մեքենայական ուսուցման ոլորտում, առաջին բաղադրիչով մրցունակ չեն: Հետևաբար մեր առաջարկների երկրորդ բաղադրիչը պետք է անխոցելի լինի:

YerevaNN-ը պարտավորվում է առաջիկա տարիներին այսպիսի առաջարկներից մեկը ապահովել:

Ոչ բոլոր ուսանողներն են ցանկանում ասպիրանտուրայի համար տեղափոխվել այլ երկրներ: Պետք է մշակել մեխանիզմներ, որոնք կհեշտացնեն Հայաստանում մեքենայական ուսուցման թեմայով ասպիրանտական ծրագրերի իրականացումը: Այս պահին Հայաստանում բարձր մակարդակի գիտական ղեկավարներ չկան: Սակայն նույնիսկ այս պայմաններում առաջիկա 1-1.5 տարում Հայաստանում կպաշտպանվեն երեք թեկնածուական ատենախոսություններ մեքենայական ուսուցման թեմաներով: Երեք դեպքերում էլ աշխատանքները փաստացի կատարվել/կատարվում են արտասահմանում գտնվող պրոֆեսորների ղեկավարությամբ: Այս համակարգին պետք է ֆորմալ տեսք տալ և հատուկ ֆինանսավորման համակարգ մշակել․

2. Բուհերը պետք է հատուկ ասպիրանտական ծրագրեր սկսեն արտասահմանում գտնվող գիտնականների (ոչ միայն հայազգի) ղեկավարությամբ: Նախ, անհրաժեշտ է սահմանել բարձր ասպիրանտական կրթաթոշակ, որ ուսանողը ստիպված չլինի աշխատել ինդուստրիայում և կարողանա կենտրոնանալ թեկնածուական աշխատանքի վրա: Նաև պետք է միջոցներ հատկացվեն ասպիրանտին՝ տարվա մեջ 2-3 ամիս ղեկավարի մոտ անցկացնելու համար (FAST հիմնադրամի travel grant-ի օրինակով), և ղեկավարին՝ հնարավորինս շատ ժամանակ Հայաստանում անցկացնելու համար: Ասպիրանտական ծրագրի մաս կարող է դառնալ ղեկավարի օգնությամբ նոր դասընթացների ներդրումը բուհում:

Այս սխեմայի հաջող աշխատանքի դեպքում հնարավոր կլինի ասպիրանտներ ներգրավել նաև հարևան երկրներից: Նմանատիպ մեխանիզմ այժմ գործում է Ինֆորմատիկայի և ավտոմատացման պրոբլեմների ինստիտուտում Թուլուզի մի ինստիտուտի հետ:

Գիտական ղեկավարներին, պրոֆեսորներին երկար ժամանակով Հայաստան հրավիրելը չափազանց բարդ է, գրեթե անիրականանալի: Հայաստանում Ամերիկյան համալսարանը փորձ ունի ակադեմիական արձակուրդում (sabbatical-ում) գտնվող դասախոսներին մեկ կիսամյակով Հայաստան հրավիրելու: Այս մեխանիզմը պետք է մեծացնել և ընդլայնել՝ երկարաժամկետ օգուտները մաքսիմիզացնելու նպատակով: FAST GIF'19 միջոցառման շրջանակներում կազմակերպված մի քննարկման ընթացքում Առնակ Դալալյանը առաջարկեց պրոֆեսորների ներգրավման հետևյալ մեխանիզմը․

3․ Պետք է հայտարարել երկարաժամկետ (հնգամյա) հետազոտական գրանտներ՝ գիտական խմբեր ձևավորելու համար: Խմբի ղեկավարը արտասահմանյան ինստիտուտից պրոֆեսոր է, որը պարտավորվում է ամեն տարի 1-2 ամիս անցկացնել Հայաստանում: Խմբում ներգրավված են ևս 2-3 գիտնականներ, որոնք մշտական բնակվում են Հայաստանում և դառնում են ստեղծվող լաբորատորիայի կորիզը: Գրանտի շրջանակներում նախատեսվում են նաև ասպիրանտական տեղեր, ինչպես նաև ենթադրվում է նոր կրթական ծրագրի ստեղծում: Մեկ այսպիսի գրանտը կարժենա տարեկան $100-200 հազար:

Այս քայլերի իրականացումը թույլ կտա առավել առարկայական դարձնել AI կենտրոնների ստեղծման վերաբերյալ քննարկումները: Առանց համապատասխան մասնագետների ներգրավման նման կենտրոնները չեն կարող միջազգային հարթակներում մրցունակ լինել:

Հրանտ Խաչատրյան

YerevaNN լաբորատորիայի տնօրեն

Շնորհակալություն Հրայր Հարությունյանին և Վահան Պետրոսյանին, որոնք ոչ միայն մասնակցում են ICML, CVPR, ICCV, NeurIPS գիտաժողովներին, այլև տեղում փորձում են «հայտնաբերել» բոլոր հայկական ազգանուն ունեցող հետազոտողներին: