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

Наука

Исследователи НИУ ВШЭ и Сбера научили нейросети лучше угадывать предпочтения пользователей

Исследователи НИУ ВШЭ и Сбера научили нейросети лучше угадывать предпочтения пользователей
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Сбер представили новую архитектуру для рекомендательных систем: благодаря объединению двух классов моделей алгоритмы лучше угадывают интересы и потребности пользователей. Препринт работы опубликован на сайте arxiv.org и представлен на летнем фестивале «Урбан ML».

Ученые ФКН провели курс по машинному обучению в рамках Всероссийской школы по физике высоких энергий

Ученые ФКН провели курс по машинному обучению в рамках Всероссийской школы по физике высоких энергий
В Национальном центре физики и математики (НЦФМ) завершилась пятая Всероссийская школа по физике высоких энергий, ядерной физике и ускорительной технике. Команда научно-учебной лаборатории методов анализа больших данных Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН провела в рамках школы интенсивный курс по современным методам машинного обучения для молодых исследователей.

Исследователи ВШЭ показали, как создавать регуляторную ДНК напрямую

Исследователи ВШЭ показали, как создавать регуляторную ДНК напрямую
Исследователи НИУ ВШЭ разработали модель для генерации промоторов и энхансеров — участков ДНК, регулирующих работу генов. Модель работает с нуклеотидами ДНК напрямую, без промежуточного преобразования в непрерывное числовое пространство. Разработка может быть полезна в синтетической биологии и генной терапии. Результаты исследования представлены на воркшопе конференции ICLR 2026.

Развивая сотрудничество: совместный семинар ФКН ВШЭ и Харбинского технологического университета

Развивая сотрудничество: совместный семинар ФКН ВШЭ и Харбинского технологического университета
13–16 июля на факультете компьютерных наук прошел Российско-китайский научно-исследовательский семинар по приложениям машинного обучения, организованный Научно-учебной лабораторией облачных и мобильных технологий совместно с Харбинским политехническим университетом (Китай). Делегация из семи студентов и трех представителей университета прибыла в Москву, чтобы принять участие в интенсивной четырехдневной программе.

ФКН и ЮФУ: год продуктивного партнерства

ФКН и ЮФУ: год продуктивного партнерства
С 2025–2026 учебного года факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ и Южный федеральный университет развивают совместные образовательные и исследовательские проекты. Ключевым направлением стал исследовательский трек для студентов ЮФУ в рамках программы «Топ-специалисты по искусственному интеллекту», где ребята выполняют научную работу под руководством преподавателей НИУ ВШЭ.

Ускорение, точность и самокоррекция: ученые ФКН ВШЭ на международной конференции ICML-2026

Мишан Алиев, Олег Дешеулин, Денис Ракитин, Анна Карпова
Исследователи факультета компьютерных наук (ФКН) ВШЭ представили свои проекты в южнокорейском Сеуле на международной конференции по машинному обучению ICML 2026, одном из главных научных событий в своей области. Сразу несколько исследований сотрудников факультета были удостоены высокого статуса Spotlight .

РНФ поддержал 31 проект молодых ученых НИУ ВШЭ

РНФ поддержал 31 проект молодых ученых НИУ ВШЭ
Российский научный фонд подвел итоги трех конкурсов, направленных на поддержку молодых ученых. Победителями признаны более 850 проектов, в том числе 31 из Высшей школы экономики. На средства грантов будут проведены исследования, направленные на решение конкретных задач в рамках приоритетов научно-технологического развития, которые определены в Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации.

Ученые НИУ ВШЭ доказали, что машинное обучение может тратить меньше ресурсов

Ученые НИУ ВШЭ доказали, что машинное обучение может тратить меньше ресурсов
Международная группа исследователей, в которой участвовали математики из Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ, теоретически обосновала простой и вычислительно легкий метод оценки неопределенности для стохастического градиентного спуска (SGD). Работа опубликована на сервере научных препринтов arXiv.org и была представлена на AISTATS 2026.

«Я хотела бы, чтобы мои исследования помогали делать мир спокойнее и лучше»

«Я хотела бы, чтобы мои исследования помогали делать мир спокойнее и лучше»
Какую бы задачу ни решала младший научный сотрудник Лаборатории методов анализа больших данных Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ Сараа Али, она думает, какую пользу она может принести людям. О своей большой семье, диагностике трехфазных двигателей и мечте построить на родине детский приют она рассказала проекту «Молодые ученые Вышки».

Институт робототехнических систем ВШЭ запустил научно-технический семинар

Институт робототехнических систем ВШЭ запустил научно-технический семинар
Институт робототехнических систем (ИРС) ВШЭ запустил новый ежемесячный формат — Научно-технический семинар. Он объединяет сотрудников института, приглашенных экспертов, студентов, исследователей и представителей других подразделений НИУ ВШЭ для обсуждения актуальных задач мехатроники, робототехники и киберфизических систем.