Новости

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.

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.

Исследователи из Института искусственного интеллекта и цифровых наук (Институт ИИиЦН) ФКН НИУ ВШЭ разработали новый метод сжатия больших языковых моделей, таких как GPT и LLaMA, который позволяет уменьшить их объем на 25–36% без дополнительного обучения и значительной потери в точности. Это первый подход, который использует математические преобразования — вращения весов модели, — чтобы сделать модели более удобными для сжатия с помощью структурированных матриц. Результаты исследования опубликованы в ACL Findings 2025. Код метода доступен на GitHub.