Тема «исследования и аналитика»

Ученые Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук ВШЭи студенты трека «ИИ360: Инженерия искусственного интеллекта» бакалаврской программы «Прикладная математика и информатика» приняли участие в международной конференции ICLR — одном из самых авторитетных мировых форумов в области машинного обучения и представления данных. В этом году конференция состоялась в Рио-де-Жанейро (Бразилия).

В апреле 2026 года в Университете Низвы (Султанат Оман) состоялась Международная конференция по интеллектуальным системам и приложениям искусственного интеллекта (ISAA 2026). Высшая школа экономики выступила соорганизатором мероприятия совместно с Университетом Низвы и Университетом технологий и прикладных наук Ибри. Ученые НИУ ВШЭ также вошли в число ключевых спикеров конференции.

Ученые  Института искусственного интеллекта и цифровых наук (ИИиЦН) факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали метод Signature-Guided Data Augmentation (SGDA), который способен с точностью 99% определять неисправность двигателей и с точностью 86% классифицировать типы возникших поломок. Применение этой разработки может снизить расходы на ремонт промышленного оборудования, уменьшить простои и сделать производство безопаснее. Результаты исследования опубликованы в журнале Engineering Applications of Artificial Intelligence.

Международная команда ученых с участием сотрудников НИУ ВШЭ собрала и проанализировала данные десятков экспериментов о превращениях нестабильных частиц чарм-мезонов  в их античастицы и обратно. Выяснилось, что такие превращения происходят всего четыре раза на тысячу распадов и полностью совпадают с предсказаниями Стандартной модели. Это значит, что следов новой физики в этих процессах пока не найдено, а если неизвестные частицы и существуют, то они слишком тяжелые, чтобы современные установки смогли их заметить. Работа опубликована в журнале Physical Review D.

«Зеркальные лаборатории» — одна из флагманских программ НИУ ВШЭ, которая направлена на развитие внутрироссийских научных партнерств, сосредоточенных на выявлении точек роста с помощью объединения усилий двух высококлассных научно-исследовательских коллективов. Проекты реализуются в различных областях науки и охватывают всю страну. В пятом, юбилейном конкурсе приняли участие 18 научных подразделений НИУ ВШЭ с партнерами из 17 регионов России.

Российский научный фонд подвел итоги трех конкурсов, в которых приняли участие коллективы НИУ ВШЭ. Были распределены гранты на производство полупроводниковых приборов, на междисциплинарные проекты и проекты отдельных научных групп. На первом конкурсе поддержку получил прикладной проект МИЭМ НИУ ВШЭ, на втором — три междисциплинарных проекта, которые предстоит реализовать совместно с партнерами из регионов, на третьем — 13 проектов в области математики, гуманитарных, социальных, инженерных и других наук.

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.

Международная лаборатория стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных факультета компьютерных наук ВШЭ и Научно-учебная лаборатория методов анализа больших данных ФКН ВШЭ при поддержке Центра ИИ НИУ ВШЭ и Российского научного фонда организовали в начале ноября Первую осеннюю школу-конференцию по искусственному интеллекту Fall into ML. Новый формат научного мероприятия начался со школы для студентов и молодых исследователей.

Ученые из Научно-учебной лаборатории методов анализа больших данных (LAMBDA) факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ создали систему мониторинга, которая используется на LHCb (Large Hadron Collider beauty experiment) Большого адронного коллайдера. Она позволяет отслеживать, насколько качественны собранные данные, а также помогает операторам быстро находить поломки.