Наука

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.

18 февраля в офисе Яндекса прошла традиционная зимняя встреча лауреатов стипендии Яндекса 2025 года. Одиннадцать студентов и аспирантов факультета компьютерных наук кратко рассказали о своих исследованиях, прикладных проектах и профессиональных успехах.

11 февраля в НИУ ВШЭ состоялась церемония награждения победителей конкурса на лучшую научно‑исследовательскую работу студентов (НИРС) 2025 года. Всего в нем участвовала 2061 работа. По итогам экспертной оценки звания победителей и лауреатов получили 366 студентов по таким секциям, как социальные науки, экономико‑менеджериальные дисциплины, точные и гуманитарные науки, а также креативные индустрии.

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.