Новости

Как прошел четвертый воркшоп «Математика машинного обучения 2026»

Ученые Института искусственного интеллекта и цифровых наук (Института ИИиЦН) факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали модель, которая с точностью до 95% предсказывает, будут ли белки взаимодействовать друг с другом. GSMFormer-PPI использует три типа данных о белке, в том числе и о его поверхности, и анализирует связи между ними, в отличие от предыдущих моделей, где данные просто объединялись. Разработка может ускорить поиск молекулярных механизмов болезней, биомаркеров и потенциальных мишеней для лекарств. Работа опубликована в журнале Scientific Reports.

В Москве подвели итоги профиля «Искусственный интеллект» Национальной технологической олимпиады (НТО). Центральным событием финала стало решение практической задачи, созданной экспертами Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ (далее – Институт ИИиЦН) при поддержке ИИ-подразделений Сбера. Уникальное задание, основанное на реальном кейсе книжного сервиса LiveLib, позволило проверить навыки школьников на уровне взрослых разработчиков.

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.