Новости

Руководитель Центра ИИ НИУ ВШЭ, директор Института ИИ и цифровых наук факультета компьютерных наук Алексей Масютин принял участие в вебинаре « Искусственный интеллект: вызовы и необходимость современности », который состоялся в рамках курса «Искусственный интеллект - персональный помощник в строительстве».

Исследователи из НИУ ВШЭ разработали модель машинного обучения, которая предсказывает риск развития осложнений у пациентов, перенесших инфаркт миокарда. В модели впервые учли генетические данные, что позволило точнее оценить риск долгосрочных осложнений. Исследование опубликовано в журнале Frontiers in Medicine.

25–26 октября в Москве состоялась конференция Fall into ML, организованная Институтом искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ совместно с Центром ИИ при поддержке титульного партнера Сбера. На протяжении двух дней ведущие специалисты в области искусственного интеллекта обсуждали перспективы развития фундаментальных технологий ИИ.

11 октября со студентами ФКН встретились сотрудники международной лаборатории статистической и вычислительной геномики.

Заведующий Центром глубинного обучения и байесовских методов, выпускник Аспирантской школы по компьютерным наукам Айбек Аланов успешно защитил кандидатскую диссертацию «Разработка эффективных параметризаций для генеративных состязательных сетей в задачах генерации изображений и речи».

В конце августа 2024 года были подведены итоги рассмотрения первых проектов по коммерциализации в рамках реализации соответствующей меры поддержки. С сентября 2024 года два проекта факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ — «КардиоЖизнь» и «Меланж» — получили возможность развивать свои продукты и услуги для целей коммерциализации на открытом рынке с помощью финансовой поддержки.

Финансовые рынки часто подвергаются различным формам манипуляций, в том числе pump-and-dump схемам, которые приводят к значительной волатильности цен и финансовым потерям для инвесторов. В предыдущих исследованиях на тему криптовалютных рынков  использовались методы машинного обучения для раннего выявления целей манипуляций. Однако эти методы имели серьезные ограничения из-за дисбалансов в исторических данных. Чтобы решить эти проблемы, мы предлагаем новый фреймворк для обнаружения целей манипуляций, включающий двухэтапную нормализацию данных, специфичную оптимизацию алгоритмов и новые микроструктурированные признаки. На семинаре было рассмотрено несколько подходов на основе градиентного бустинга, включая оптимизацию гиперпараметров с учетом несбалансированности классов и алгоритмы ранжирования. Результаты предложенных алгоритмов превосходят существующие методы, достигая точности 5% в топ-1 и 45% точности в топ-10 на тестовой выборке с сильным дисбалансом классов (дисбаланс классов составляет примерно 270).

5–6 сентября прошел ежегодный междисциплинарный форум «Кардиогенетика и биоинформатика: реалии 2024». Он был посвящен проекту «Технологии машинного обучения в прогнозировании исходов острого коронарного синдрома», который реализуется в рамках зеркальной лаборатории.

Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Центр ИИ 25–26 октября в Москве организуют конференцию Fall into ML 2024. Главной темой ежегодного мероприятия станут перспективы развития фундаментального искусственного интеллекта. Титульным партнером конференции выступит Сбер.

Лабораторию теоретических основ моделей ИИ возглавил старший научный сотрудник факультета компьютерных наук Никита Пучкин, за прикладные разработки будет отвечать руководитель проектов Института ИИ и цифровых наук Елизавета Жемчужина. О том, чем будет заниматься лаборатория, как планируется организовать сотрудничество с индустриальными партнерами и какая роль в ее работе отводится студентам Вышки, они рассказали в интервью «Вышке.Главное».