Наука

«Рак должен быть побежден в XXI веке»

Ученые Центра ИИ и Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ применили классические алгоритмы обучения с подкреплением для настройки генеративных потоковых сетей ( GFlowNets ). Это позволило улучшить работу  GFlowNets , которые применяются уже три года для решения сложнейших научных задач на этапах моделирования, генерации гипотез и экспериментального проектирования. Результаты работы вошли в 5% лучших публикаций на Международной конференции по искусственному интеллекту и статистике AISTATS, которая состоялась 2–4 мая 2024 года в Валенсии.

Ученые Центра искусственного интеллекта НИУ ВШЭ зарегистрировали в Реестре отечественного ПО программное обеспечение, которое предсказывает расположение функциональных элементов генома методами глубинного обучения на основе омиксных данных молекулярной биологии. Программа востребована широким кругом пользователей – в первую очередь, в фармакологических компаниях – в задачах, требующих анализа омиксных данных или обучения нейросетей для улучшения геномной аннотации.

В рамках Академического форума БРИКС, который на днях завершил свою работу в Москве, ученые, эксперты и представители бизнеса обсудили вопросы развития технологий искусственного интеллекта (ИИ), в том числе разработку стандартов и этических норм в этой области, а также совместные исследовательские проекты стран объединения.

В Центре искусственного интеллекта НИУ ВШЭ разработали программное обеспечение для моделирования радиоканала в беспроводной связи 5G и 6G, основанное на использовании трассировки лучей и машинного обучения. Программы позволяют узнать, как радиоволны распространяются между передатчиком и приемником, а также могут преобразовывать данные трассировки лучей в формат последовательности кадров, конфигурировать и обучать нейросеть на их основе с последующим сохранением.

Учёные Центра ИИ НИУ ВШЭ оформили патент на полезную модель — уникальный чехол для смартфонов, который помогает частным инвесторам в принятии инвестиционных решений. Главное достоинство чехла — агрегирование полезной информации из разных интернет-источников, систематизация и визуализация этих данных.