Наука

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.

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.

25 сентября прошел семинар проектно-учебной лаборатории «Искусственный интеллект в математических финансах»

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.

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».

Исследователи Центра ИИ НИУ ВШЭ, AIRI и Бременского университета разработали новый метод редактирования изображений на основе глубинного обучения — StyleFeatureEditor. Он позволяет точно воссоздавать мельчайшие детали изображения и сохранять их при редактировании. С его помощью пользователи смогут изменять цвет волос или выражение лица без потери качества изображения. Результаты работы опубликованы на самой цитируемой конференции по компьютерному зрению CVPR 2024.

Международная лаборатория биоинформатики проводит летнюю школу по машинному обучению в биоинформатике. Мероприятия состоится 26-28 августа.