Наука

Алексей Шмелёв занимается геномикой и применяет машинное обучение для того, чтобы изучать историю человеческой популяции. В интервью проекту «Молодые ученые Вышки» он рассказал об адаптивной интрогрессии тибетцев и денисовцев, использовании IBD-графов в предсказании популяционной принадлежности человека.

Международная лаборатория биоинформатики Института ИИ и ЦН в рамках зеркальной лаборатории совместно с Медицинским институтом Сургутского государственного университета провели междисциплинарный форум «Биоинформатика и кардиогенетика: реалии 2025». Форум организован в рамках проекта «Технологии машинного обучения в прогнозировании исходов острого коронарного синдрома».

Вычислительные методы анализа древних и современных геномов позволяют исследовать процесс формирования генетического разнообразия популяций, изучать историю их перемешиваний и миграций, прослеживать формирование адаптации к окружающей среде. Международная лаборатория вычислительной и статистической геномики НИУ ВШЭ использует математические подходы и генетические данные для решения широкого спектра задач в различных областях — от антропологии и эпидемиологии до криминалистики. Новостная служба «Вышка.Главное» побеседовала с заведующим лабораторией Владимиром Щуром о ее работе.

Проектно-учебная лаборатория «Искусственный интеллект в математических финансах» открыта на факультете компьютерных наук в 2023 году. Все это время ею заведует Пётр Лукьянченко, старший преподаватель департамента больших данных и информационного поиска ФКН. Мы поговорили с Петром о его опыте работы, создании лаборатории и направлениях ее деятельности.

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.

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.

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.

8 апреля 2025 года Назар Бекназаров, аспирант международной лаборатории биоинформатики факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ, принял участие в Международной конференции «Параллельные вычислительные технологии 2025» (PCT 2025), где выступил с докладом «Optimizing Computational Infrastructure for LLMs in Bioinformatics: A Case Study».