Приоритет 2030

Мир ИИ: «Ответственность за принимаемые решения останется на людях»

Мир ИИ: «Ответственность за принимаемые решения останется на людях»
В НИУ ВШЭ прошла V конференция «Погружение в машинное обучение». В ходе панельной дискуссии форума «Прорыв в области искусственного интеллекта: каким станет ИИ и кем станем мы?» эксперты поделились прогнозами, как изменятся наука и ИТ-индустрия через 5–10 лет и какие задачи по-прежнему останутся за человеком.

Будущее антропоморфных технологий для дома обсудили ученые на форсайт-сессии в НИУ ВШЭ

Будущее антропоморфных технологий для дома обсудили ученые на форсайт-сессии в НИУ ВШЭ
23–24 октября в НИУ ВШЭ прошла юбилейная, пятая конференция «Погружение в машинное обучение» (Fall into ML 2026). На форсайт-сессии «Будущее антропоморфных технологий для дома» ученые искали ответы на вопросы, почему человекоподобный робот-помощник пока так и не стал нашей повседневной реальностью, что для этого должно измениться и кто будет отвечать за его ошибки.

iFORA на «Цифровых днях Иннополиса»: Вышка представила ИИ-решение для сферы науки, технологий и инноваций

iFORA на «Цифровых днях Иннополиса»: Вышка представила ИИ-решение для сферы науки, технологий и инноваций
Высшая школа экономики стала участником форума «Цифровые дни Иннополиса», который 8–9 октября прошел в Университете Иннополис. На стенде вице-премьеру Дмитрию Чернышенко было представлено ИИ-решение для сферы науки, технологий и инноваций, созданное в рамках программы Центра искусственного интеллекта НИУ ВШЭ. Кроме того, директор Центра стратегической аналитики и больших данных ИСИЭЗ НИУ ВШЭ Константин Вишневский принял участие в стратегической сессии «ИИ в науке» и провел сессию о цифровых сервисах для коммерциализации научных разработок.

ИИ будет предсказывать поломки промышленного оборудования до аварии

ИИ будет предсказывать поломки промышленного оборудования до аварии
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ представил мультиагентный программно-аппаратный комплекс, который анализирует электрические параметры промышленного оборудования и помогает заранее выявлять признаки неисправностей. Разработка призвана перевести техническое обслуживание от ремонта после отказа к прогнозированию состояния оборудования и планированию работ до возникновения аварийной ситуации. Система была представлена в рамках IV профессиональной конференции для ИТ и инженерного cообщества в нефтегазовой отрасли.