• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Тема «искусственный интеллект»

Иллюстрация к 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.

Иллюстрация к новости: Стратегическая сессия Института ИИиЦН

Стратегическая сессия Института ИИиЦН

27 февраля состоялась Стратегическая сессияИнститута ИИиЦН: совместное планирование будущего, в рамках которой приняли участие руководители и заместители руководителей подразделений Института

Иллюстрация к новости: Симбиоз ИИ и генетики

Симбиоз ИИ и генетики

Директор Центра биомедицинских исследований и технологий Мария Попцова представила прорывной подход к персонализированной кардиологии в рамках ежегодной конференции «Цифровое здравоохранение 2026». Мероприятие, собравшее лидеров отрасли, было посвящено переходу российского здравоохранения от этапа базового оснащения к глубокой интеграции интеллектуальных сервисов в Единый цифровой контур.

Иллюстрация к новости: Институт искусственного интеллекта и цифровых наук: ключевые достижения 2025 года

Институт искусственного интеллекта и цифровых наук: ключевые достижения 2025 года

В 2025 году Институт искусственного интеллекта и цифровых наук (далее — Институт ИИиЦН) достиг значительных успехов в исследованиях в сфере искусственного интеллекта. Среди ключевых достижений — улучшение методов обучения генеративных потоковых сетей для поиска новых молекул, создание системы для моделирования работы систем хранения данных и разработка первой карты структуры квадруплексов ДНК. Эти и другие научные прорывы открывают новые горизонты для развития медицины, информационных технологий и других областей. В этой новости рассказываем о наиболее значимых достижениях института в 2025 году и планах развития на будущее.

Иллюстрация к новости: 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.

Иллюстрация к новости: В НИУ ВШЭ обсудили глобальные тренды ИИ на международной форсайт-сессии

В НИУ ВШЭ обсудили глобальные тренды ИИ на международной форсайт-сессии

В Высшей школе экономики прошла международная форсайт-сессия по искусственному интеллекту (ИИ). Российские и иностранные ученые обсудили тренды и вызовы, которые возникают в связи с быстрым развитием ИИ.

Иллюстрация к новости: НИУ ВШЭ стал абсолютным лидером рейтинга вузов по подготовке кадров для ИИ

НИУ ВШЭ стал абсолютным лидером рейтинга вузов по подготовке кадров для ИИ

Альянс в сфере искусственного интеллекта опубликовал обновленный рейтинг вузов по качеству подготовки специалистов в области ИИ. В него вошли 203 российских университета из 68 регионов. Высшая школа экономики первой получила наивысшую категорию А++.

Иллюстрация к новости: Эксперты обсудили актуальные вопросы искусственного интеллекта

Эксперты обсудили актуальные вопросы искусственного интеллекта

Иллюстрация к новости: Исследователи ВШЭ научили нейросети различать происхождение из генетически близких популяций

Исследователи ВШЭ научили нейросети различать происхождение из генетически близких популяций

В Институте искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ предложили новый подход, основанный на современных методах машинного обучения, для определения генетического происхождения человека. Графовые нейросети позволяют с высокой точностью различать даже очень близкие популяции.

Иллюстрация к новости: Искусственный интеллект помогает точнее прогнозировать риски сложных заболеваний

Искусственный интеллект помогает точнее прогнозировать риски сложных заболеваний

Разработанные в Центре искусственного интеллекта НИУ ВШЭ нейросетевые модели значительно улучшают прогнозирование риска ожирения, диабета первого типа, псориаза и других многофакторных заболеваний. Совместное исследование с компанией Genotek показало, что алгоритмы глубокого обучения эффективнее традиционных методов, особенно при сложных взаимодействиях генов (эпистазах). Результаты опубликованы в журнале Frontiers in Medicine.


12