Искусственный интеллект и решения оптимизационных задач в физических науках

В докладе дается обзор нетривиальных задач оптимизации, возникающих в различных естественно-научных дисциплинах. Особенный акцент делается на проблемах, связанных с использованием различных симуляционных инструментов и подходов. Решения таких задач опираются на использование генеративных моделей для аппроксимации имеющихся наблюдений. Будут описаны такие подходы как Local Generative Surrogate Optimization (L-GSO), Adaptive divergence и probabilistic inference, использующие различные свойства симулятора и су