Тема «исследования и аналитика»

Интервью с Ильей Кирией, руководителем проекта «Искусственный интеллект в информационных процессах: алгоритмизация выбора, ограничение и ответственное медиапотребление»

Исследователи Центра ИИ НИУ ВШЭ создают фреймворк языков России и модели для диалоговых систем. С помощью технологий ИИ ученые совершенствуют алгоритмы распознавания символов, а также готовят датасет для спеллчекера, работающего с текстами, которые написаны изучающими русский язык.

Исследователи НИУ ВШЭ предложили новый нейросетевой метод распознавания эмоций и вовлеченности людей. Алгоритмы строятся на основе анализа видеоизображений лиц и превосходят по точности известные аналоги. Разработанные модели подходят для малопроизводительного оборудования, в том числе для мобильных устройств. Результаты работы могут быть внедрены в системы теле-конференц-связи и онлайн-обучения для анализа вовлеченности и эмоций участников. Итоги исследования опубликованы в IEEE Transactions on Affective Computing.

Нарушение способности к усвоению чтения – дислексия – относится к распространенным трудностям обучения, от которой страдает от 5% до 20% детей во всем мире. При этом осведомленность о дислексии в образовательных учреждениях и среди родителей школьников часто достаточно ограниченна, что приводит к поздней диагностике и коррекции этого нарушения (или вовсе к их отсутствию). Задачей исследования Центра языка и мозга НИУ ВШЭ в рамках программы Центра ИИ стала разработка метода раннего обнаружения дислексии по записи движений глаз ребенка во время чтения.

Работа и общение сейчас невозможны без хорошего интернета. Сети 5G становятся залогом успеха и помогают работать там, где вам удобно. Однако 5G – это не только мобильный интернет, это совокупность мобильных, проводных и оптических технологий. Нередко большое количество технологий создают проблемы в работе сети и препятствуют быстрой обработке данных. Сети 5G+, 6G и сети 2030 предназначены для решения этих вопросов.

На Заседании регулярного научного семинара Института искусственного интеллекта AIRI Алексей Наумов, руководитель проекта «Обучение, понимание и оптимизация моделей ИИ» Центр ИИ НИУ ВШЭ, заведующий Международной лабораторией стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных, и Даниил Тяпкин, стажер-исследователь Международной лаборатории стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных НИУ ВШЭ, представили статью «From Dirichlet to Rubin: Optimistic Exploration in RL without Bonuses». Она удостоилась большого устного доклада на конференции ICML. Такую возможность получают только 2% исследователей, у которых приняли статьи.

В Университете Иннополис завершился форум DID Summer Camp. В онлайн и офлайн-формате эксперты из 89 городов России, Казахстана и Германии обсудили широкий ряд тем: научные исследования вузов в области ИИ, коммерциализация ИИ-продуктов вузами, и популяризация ИИ путем проведения образовательных мероприятий. В числе спикеров выступили представители НИУ ВШЭ, Института системного программирования РАН, ИТМО, Университета Иннополис (организатора мероприятия).

В СберУниверситете прошёл семинар EduTech «AI в обучении: на что способны технологии уже сейчас?». Исследователи из научных лабораторий Университета 20.35, Лаборатории ИИ Сбера, образовательного проекта «01Математика»,  Центра психометрики и измерений в образовании НИУ ВШЭ и Центра ИИ НИУ ВШЭ обсудили перспективы использования технологий ИИ в образовании и возможности их внедрения на практике.

Центр искусственного интеллекта НИУ ВШЭ вместе с индустриальными партнерами ведет работу над 25 прикладными проектами в сфере телекоммуникаций, финансов, образования, медицины и др. Результаты работы исследователей и разработчиков на днях были представлены на заседании рабочей группы при правительстве РФ, где были подведены первые итоги реализации федерального проекта «Искусственный интеллект» национальной программы «Цифровая экономика».

Исследовательская группа Центра искусственного интеллекта ФКН НИУ ВШЭ под руководством Ивана Ямщикова разработала модель для прогнозирования успешности  реабилитации бездомных. Модель с вероятностью около 80% предсказывает эффективность  работы с клиентами организаций для бездомных. Проект представлен на конференции, посвященной деятельности социальных центров.