Центр искусственного интеллекта НИУ ВШЭ

Новости

Будущее кардиогенетики — с искусственным интеллектом

Будущее кардиогенетики — с искусственным интеллектом
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ (Институт ИИиЦН) создали программу, которая способна анализировать участки генома человека, ранее недоступные для точной интерпретации при генетическом тестировании. Программа адаптирует большие генеративные модели (ГенИИ) под задачи кардиогенетики, чтобы предсказывать, как мутация влияет на работу конкретного гена.

НИУ ВШЭ и Альфа-Банк запускают исследовательские проекты в сфере искусственного интеллекта

НИУ ВШЭ и Альфа-Банк запускают исследовательские проекты в сфере искусственного интеллекта
НИУ ВШЭ и Альфа-Банк объявили о старте трех совместных проектов в области искусственного интеллекта. Они направлены на развитие аналитических инструментов для банковских сервисов — от более точных прогнозов до новых подходов к управлению рисками и персонализации клиентского опыта.

Исследователи НИУ ВШЭ научили нейросеть точнее определять взаимодействия между белками

Исследователи НИУ ВШЭ научили нейросеть точнее определять взаимодействия между белками
Ученые Института искусственного интеллекта и цифровых наук (Института ИИиЦН) факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали модель, которая с точностью до 95% предсказывает, будут ли белки взаимодействовать друг с другом. GSMFormer-PPI использует три типа данных о белке, в том числе и о его поверхности, и анализирует связи между ними, в отличие от предыдущих моделей, где данные просто объединялись. Разработка может ускорить поиск молекулярных механизмов болезней, биомаркеров и потенциальных мишеней для лекарств. Работа опубликована в журнале Scientific Reports.

Ученые Вышки научили нейросеть «слышать» неисправности в электродвигателях

Ученые Вышки научили нейросеть «слышать» неисправности в электродвигателях
Ученые  Института искусственного интеллекта и цифровых наук (ИИиЦН) факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали метод Signature-Guided Data Augmentation (SGDA), который способен с точностью 99% определять неисправность двигателей и с точностью 86% классифицировать типы возникших поломок. Применение этой разработки может снизить расходы на ремонт промышленного оборудования, уменьшить простои и сделать производство безопаснее. Результаты исследования опубликованы в журнале Engineering Applications of Artificial Intelligence.

Ученые ВШЭ разработали DeepGQ — Google Maps для G-квадруплексов

Ученые ВШЭ разработали DeepGQ — Google Maps для G-квадруплексов
Исследователи из Центра искусственного интеллекта ФКН НИУ ВШЭ разработали ИИ-модель, которая открывает новые возможности для диагностики и лечения тяжелых заболеваний, включая рак мозга и нейродегенеративные нарушения. Ученые применили искусственный интеллект для изучения G-квадруплексов — структур, которые оказывают значительное влияние на работу наших клеток и развитие различных органов и тканей. Статья с результатами исследования опубликована в журнале Scientific Reports.

Исследователи ВШЭ составили полногеномную карту квадруплексов

Исследователи ВШЭ составили полногеномную карту квадруплексов
Международная команда исследователей, в том числе из НИУ ВШЭ, создала первую полную карту квадруплексов — нестабильных структур ДНК, участвующих в регуляции генов. Ученые впервые показали, что эти структуры работают парами: один находится в участке ДНК, который запускает считывание гена, а другой в соседнем участке, ускоряющем этот процесс. В нормальных тканях они регулируют работу тканеспецифичных генов, а в раковых — генов, отвечающих за рост и деление клеток. Результаты могут помочь в разработке новых противоопухолевых препаратов, нацеленных на квадруплексы. Исследование опубликовано в журнале Nucleic Acids Research.

В Центре ИИ НИУ ВШЭ упростили эксперименты в физике элементарных частиц

В Центре ИИ НИУ ВШЭ упростили эксперименты в физике элементарных частиц
Исследователи Центра ИИ НИУ ВШЭ разработали новый метод оценки надежности моделей машинного обучения. Они показали, что подход работает в восемь раз быстрее, чем полный перебор моделей, и существенно снижает объем ручной проверки. Метод можно использовать в задачах физики элементарных частиц с нейросетями различной архитектуры. Исследование опубликовано в журнале IEEE Access.

Более семисот участников, сто постеров и панельная дискуссия о будущем науки: как прошла конференция Fall into ML 2025

Более семисот участников, сто постеров и панельная дискуссия о будущем науки: как прошла конференция Fall into ML 2025
24–25 октября в московском кампусе НИУ ВШЭ на Покровке состоялась IV ежегодная конференция Fall into ML 2025, посвященная машинному обучению и искусственному интеллекту. Мероприятие прошло при поддержке генерального партнера — Сбербанка, а его идейным вдохновителем стал директор Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук Алексей Наумов. Конференция уже в четвертый раз собрала всех, кто создает науку об ИИ в России — от студентов и аспирантов до ведущих ученых с мировыми именами.

План по валу: как публикационная активность приводит к кризису

План по валу: как публикационная активность приводит к кризису
В рамках конференции Fall into ML в ВШЭ прошла дискуссия «Академия в кризисе: что готовит будущее». Ее участники обсудили, почему растет количество научных публикаций, каково качество этих работ, чего требовать от ученых и какова рольискусственного интеллекта в подготовке статей.

«Fall into ML прочно утвердилась в календаре знаковых событий российской ИИ-сцены»

«Fall into ML прочно утвердилась в календаре знаковых событий российской ИИ-сцены»
24–25 октября в Центре культур НИУ ВШЭ Институт искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук организует четвертую ежегодную конференцию Fall into ML 2025. Мероприятие традиционно поддерживает генеральный партнер — Сбербанк. В фокусе — прорывные исследования и будущее фундаментального ИИ.