Новости

23–24 октября в Высшей школе экономики состоялась пятая конференция «Погружение в машинное обучение» (Fall into ML 2026). За пять лет мероприятие выросло из камерной встречи исследователей в масштабную научную площадку, объединяющую ведущих специалистов по машинному обучению, молодых ученых, студентов и представителей технологических компаний. Юбилейный год стал новым этапом развития конференции: в программу вошли дискуссии с участием международных спикеров, обсуждение совместных исследовательских проектов и мини-курсы по актуальным направлениям искусственного интеллекта.

В НИУ ВШЭ прошла V конференция «Погружение в машинное обучение». В ходе панельной дискуссии форума «Прорыв в области искусственного интеллекта: каким станет ИИ и кем станем мы?» эксперты поделились прогнозами, как изменятся наука и ИТ-индустрия через 5–10 лет и какие задачи по-прежнему останутся за человеком.

Высшая школа экономики стала участником форума «Цифровые дни Иннополиса», который 8–9 октября прошел в Университете Иннополис. На стенде вице-премьеру Дмитрию Чернышенко было представлено ИИ-решение для сферы науки, технологий и инноваций, созданное в рамках программы Центра искусственного интеллекта НИУ ВШЭ. Кроме того, директор Центра стратегической аналитики и больших данных ИСИЭЗ НИУ ВШЭ Константин Вишневский принял участие в стратегической сессии «ИИ в науке» и провел сессию о цифровых сервисах для коммерциализации научных разработок.

Российские университеты с участием НИУ ВШЭ, Сбер и концерн ИИ Z-union разработали нейросеть, которая по фотографии сетчатки может одновременно оценивать риск 15 видов патологий, включая не только глазные болезни, но и сердечно-сосудистые заболевания. ИИ-система помогает врачу заметить тревожные изменения на ранней стадии, признаки, которые отражаются на состоянии сосудов сетчатки, и понять, нужно ли человеку пройти дополнительное обследование. Работа опубликована в журнале Frontiers in Medicine.

Институт искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ приглашает исследователей, разработчиков и всех, кто создает будущее технологий, на пятую, юбилейную конференцию «Погружение в машинное обучение» (Fall into ML 2026). Мероприятие состоится 23–24 октября 2026 года в Центре культур НИУ ВШЭ (Москва, Покровский бульвар, д. 11, cтр. 6) и станет главной точкой притяжения для российского ИИ-сообщества.

Сотрудники и студенты НИУ ВШЭ совместно с экспертами из Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра РАН и Центра практического ИИ Сбера разработали нейросеть, способную одновременно распознавать эмоции, оценивать видимые черты личности и выявлять амбивалентность (неуверенность или противоречивость поведения). Результаты исследования опубликованы в журнале IEEE Access.

Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ разработали подход, который помогает эффективнее подбирать рекомендательные алгоритмы. В нем разные методы попарно соревнуются, а по результатам всех поединков составляется общий рейтинг. Это помогает сократить число алгоритмов, которые нужно проверять при разработке новых сервисов, и сэкономить денежные и временные ресурсы.Исследование было представлено на  32-й конференции ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026).

Адаптированная большая языковая модель для сферы науки, технологий и инноваций (далее — iFORA.LLM, модель), разработанная экспертами Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ, включена в Реестр российского ПО. Модель создана для эффективного анализа массивов научно-технической информации — от поиска релевантных публикаций до оценки технологических трендов и формирования аналитических отчетов.

Ученые из лаборатории научных исследований «Т-Технологий» и Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали новый метод семплирования для моделей маскированной диффузии — G-Star+. Он помогает быстрее и качественнее исправлять ошибки во время генерации текста и кода за небольшое число шагов. Метод показал эффективность в задачах генерации текста и кода и может применяться там, где генеративным моделям нужно быстро и качественно создавать текст или код при ограниченных вычислительных ресурсах.

Ученые НИУ ВШЭ совместно с коллегами из российских университетов выяснили, какие мутации в гене ACVRL1 опасны для пациентов с легочной артериальной гипертензией. Они смоделировали, как изменения в гене влияют на связывание АТФ с белком — процесс, от которого зависит передача сигналов, необходимых для работы сосудов. Оказалось, что 20 из 32 вариантов могут нарушать передачу сигнала и провоцировать болезнь. Результаты опубликованы в Journal of Structural Biology.