• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Наука

Путь в науке: на ФКН стартовал отбор на Программу российских постдоков

Путь в науке: на ФКН стартовал отбор на Программу российских постдоков
Факультет компьютерных наук приглашает исследователей до 39 лет, получивших степень кандидата наук или PhD, принять участие в конкурсном отборе. Заявки принимаются до 16 мая.

Ученые предложили новую теорию происхождения генетического кода

Ученые предложили новую теорию происхождения генетического кода
Научный консультант Международной лаборатории биоинформатики Института искусственного интеллекта и цифровых наук Алан Герберт предложил новое объяснение одной из нерешенных загадок биологии — происхождения генетического кода. Согласно исследованию, опубликованному в журнале Biology Letters, современный генетический код мог возникнуть благодаря самоорганизующимся молекулярным комплексам — тинкерам. Новую гипотезу автор выдвинул на основе анализа вторичных структур ДНК с помощью нейросети AlphaFold3.

Полиция и ученые обсудили, как ловить лесных браконьеров

Полиция и ученые обсудили, как ловить лесных браконьеров
Заведующий Международной лабораторией статистической и вычислительной геномики НИУ ВШЭ Владимир Щур принял участие в круглом столе, организованном Экспертно-криминалистическим центром МВД России. Криминалисты, биологи, генетики и математики поговорили о возможностях применения ДНК-анализа деревьев при расследовании преступлений, связанных с незаконной вырубкой леса.

Ученых ФКН отметили нагрудным знаком «Молодой ученый»

Ученых ФКН отметили нагрудным знаком «Молодой ученый»
26 февраля на заседании Ученого совета НИУ ВШЭ, которое было посвящено науке, трех ученых факультета компьютерных наук — Айбека Аланова, Максима Рахубу и Сергея Самсонова — наградили нагрудными знаками «Молодой ученый».

Ученые представили новый метод для работы с несбалансированными данными

Ученые представили новый метод для работы с несбалансированными данными
Специалисты факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ и Лаборатории искусственного интеллекта Сбера разработали геометрический метод расширения данных — Simplicial SMOTE. Тесты на разных наборах данных показали, что он значительно улучшает качество работы AI. Метод особенно полезен в ситуациях, когда редкие случаи очень важны, например в борьбе с мошенничеством или при диагностике редких болезней. Результаты исследования доступны в открытом архиве Arxiv.org и будут представлены на Международной конференции по обнаружению знаний и анализу данных (KDD) летом 2025 года в Торонто.