Новости

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.

Возвращение выдающихся ученых в Россию подтверждает привлекательность российской науки для ведущих экспертов мирового уровня. Владимир Спокойный, профессор, доктор физико-математических наук, научный руководитель Лаборатории теоретических основ моделей искусственного интеллекта (ТОМИИ) в Институте искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН, вернулся в Россию после многолетней научной деятельности в Германии. Сейчас он активно участвует в развитии отечественного исследовательского сектора. Впечатлениями о современной российской науке и своей работе в НИУ ВШЭ ученый поделился в интервью.

Институт ИИ и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ провел конференцию, посвященную передовым технологиям рекомендательных систем. Мероприятие прошло в атмосфере активного обмена опытом между ведущими специалистами отрасли и позволило участникам ознакомиться с последними достижениями и практическими решениями в области разработки рекомендательных моделей.

Высшая школа экономики стала одним из победителей отбора третьей волны исследовательских центров в сфере искусственного интеллекта. Центр оптимизации и адаптации больших фундаментальных моделей НИУ ВШЭ (Центр ИИ) займется созданием новых методов и инструментов, чтобы сделать обучение, использование и адаптацию сложных моделей искусственного интеллекта дешевле и эффективнее.

Исследователи из ВШЭ и AIRI предложили метод быстрой донастройки нейросетей: данные обрабатываются по группам, которые затем перемешивают оптимальным образом, чтобы улучшить их взаимодействие. Метод лучше аналогов справляется с генерацией и анализом изображений, дообучением текстовых моделей. При этом он требует меньше памяти и времени на обучение. Результаты работы были представлены на конференции NeurIPS 2024.

26–28 апреля прошел заключительный этап научно-просветительского проекта «Зайти в АйТи», организованного «Газпромом» совместно с факультетом компьютерных наук ВШЭ и другими ведущими вузами страны.

Премия Breakthrough Prize 2025 в области фундаментальной физики присуждена международным коллаборациям экспериментов на Большом адронном коллайдере в ЦЕРН, в том числе LHCb, в которой участвовали ученые Высшей школы экономики

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.

Какие перспективы и вызовы для человечества несет развитие технологий искусственного интеллекта? Как его используют ученые? Каким будет мир, где доминирует ИИ? Эти и другие темы обсудили эксперты на форсайт-сессии «Будущее исследований в сфере искусственного интеллекта», которая прошла в НИУ ВШЭ.

Исследователи факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали новый подход к моделированию систем хранения данных на основе генеративных моделей машинного обучения. Он позволяет с высокой точностью предсказывать ключевые характеристики работы таких систем при различных условиях. Результаты опубликованы в журнале IEEE Access.