Тема «публикации»

Научный консультант Международной лаборатории биоинформатикиНИУ ВШЭ Алан Герберт предложил новое объяснение одной из нерешенных загадок биологии — происхождения генетического кода. Согласно исследованию, опубликованному в журнале Biology Letters, современный генетический код мог возникнуть благодаря самоорганизующимся молекулярным комплексам — тинкерам. Новую гипотезу автор выдвинул на основе анализа вторичных структур ДНК с помощью нейросети AlphaFold3.

На ежегодной всероссийской научной конференции «Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ) 2025», организованной НИУ ВШЭ, будет представлен доклад на тему «Выполнение распределенных вычислительных экспериментов на MLOps платформе НИУ ВШЭ». Авторами доклада стали ведущие специалисты НИУ ВШЭ — А.С. Хританков, В.А. Полежаев, Г.А. Жуликов, М.С. Галынчик, Н.А. Климин, К.Е. Сахаров, В.О. Минченков, И.В. Спирин, И.В. Крупнов, С.Ф. Якушева, А.С. Маратканова, В.И. Козырев, П.С. Костенецкий, Х.М. Салех .

Ученые из НИУ ВШЭ разработали новый метод выявления дислексии у детей младшего школьного возраста. Он основан на сочетании алгоритмов машинного обучения, технологии записи движений глаз при чтении и демографических данных. Новый метод позволяет более точно и быстро выявить нарушения, в том числе на начальной стадии, чем традиционные методы диагностики. Результаты работы опубликованы в  PLOS ONE .

Улучшенная отечественными учёными структура нейросети сможет генерировать объёмные изображения молекул, материалов и математических объектов

В Центре ИИ НИУ ВШЭ разработали новый алгоритм выявления разладки временных рядов. Он на 30% быстрее аналогов

Идентифицирует всех!

В Москве проходит Международная конференция по искусственному интеллекту и машинному обучению AI Journey 2023, организованная Сбером. В рамках мероприятия состоялся конкурс научных статей по теме искусственного интеллекта AIJ Science, победу в котором одержали аспирант факультета компьютерных наук Вышки Александр Рогачев и студент 4-го курса бакалавриата ФКН ВШЭ Егор Егоров. Исследование было выполнено в рамках Научно-учебной лаборатории методов анализа больших данных (LAMBDA) ВШЭ.

Исследование предлагает метод прогнозирования дефектов двумерных материалов на основе машинного обучения. Разработки позволили сократить в несколько раз ошибки в прогнозировании свойств двумерных материалов.

В 2022 году от факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ было принято 17 статей на NeurIPS (Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems) — одно из самых престижных событий в сфере машинного обучения и искусственного интеллекта. 36-я конференция пройдет в гибридном формате с 28 ноября по 9 декабря в Новом Орлеане (США).