Новости

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.

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.

Более 400 специалистов из России и зарубежных стран приняли участие в конгрессе «Генетика и сердце», который прошел в НИУ ВШЭ. Эксперты обсудили последние достижения клинической и молекулярной кардиологии, новые подходы к ведению редких заболеваний, проблемы редактирования генома и роль искусственного интеллекта в интерпретации медицинских и генетических данных. Ключевой темой стало практическое внедрение генетических знаний в рутинную клиническую практику.

Высшая школа экономики, Национальная исследовательская лига кардиологической генетики (НИЛКГ) и Центральная государственная медицинская академия (ЦГМА) Управления делами Президента РФ организуют II Конгресс с международным участием «Генетика и сердце». Мероприятие состоится 7–8 февраля 2026 года в Центре культур НИУ ВШЭ.

АНО «Национальные приоритеты» представила масштабный экспертный доклад «Цифровизация: от комфортной жизни до обеспечения промпроизводства». Одним из авторов доклада выступил Денис Деркач, заведующий лабораторией методов анализа больших данных Института ИИ и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ. Его экспертиза в области работы с большими данными и цифровыми моделями внесла значительный вклад в формирование комплексной оценки технологических барьеров на пути цифрового развития.

В 2025 году Институт искусственного интеллекта и цифровых наук (далее — Институт ИИиЦН) достиг значительных успехов в исследованиях в сфере искусственного интеллекта. Среди ключевых достижений — улучшение методов обучения генеративных потоковых сетей для поиска новых молекул, создание системы для моделирования работы систем хранения данных и разработка первой карты структуры квадруплексов ДНК. Эти и другие научные прорывы открывают новые горизонты для развития медицины, информационных технологий и других областей. В этой новости рассказываем о наиболее значимых достижениях института в 2025 году и планах развития на будущее.