Наука

Как будет развиваться российская биоинформатика в ближайшие 5 лет, что нужно ученому для открытия и почему без машинного обучения невозможно развитие современной геномики - об этом и многом другом рассказала биоинформатик и биофизик Мария Попцова.

Сотрудники Факультета компьютерных наук представили свои доклады на ежегодной конференции Neural Information Processing Systems (NIPS), которая проходила с 4 по 9 декабря в Лонг Бич, США.

Опубликованы итоги ​Конкурса​ индивидуальных исследовательских проектов и Конкурса​ на создание научно-учебных групп.

Менее чем за 10 лет термин «Большие данные» (БД) превратился из абстрактного понятия в источник практически неограниченных возможностей для бизнеса, драйвер развития новых технологий и один из главных вызовов для исследователей в области компьютерных наук. Российско-французский семинар, состоявшийся 12-13 октября 2017 года в Вышке, позволил взглянуть на БД как на прочную основу для реализации совместных инновационных научно-исследовательских проектов и образовательных программ.

2 октября прошел семинар лаборатории LAMBDA по теме «Актуальные задачи физики высоких энергий и подходы машинного обучения», на котором специальный гость Giovanni Passaleva, руководитель коллаборации LHCb (CERN), представил актуальные задачи экспериментов Большого Адронного Коллайдера в целом и LHCb в частности.

19-25 августа в Мельбурне (Австралия) состоялась 26-я международная объединенная конференция IJCAI 2017 (International Joint Conference on Artificial Intelligence) – один из важнейших мировых форумов по искусственному интеллекту (конференция уровня А* по классификации CORE). На мерпориятии с докладом выступил ординарный профессор НИУ ВШЭ Сергей Кузнецов.

Ряд научных организаций и вузов, в том числе НИУ ВШЭ, смогут самостоятельно утверждать ученые степени. Соответствующее распоряжение подписал премьер-министр России Дмитрий Медведев.

С 6 по 11 августа в Сиднее (Австралия) прошла Международная конференция по машинному обучению ICML 2017. Эта конференция, имеющая ранг А* по рейтингу CORE, является одной из двух ведущих мировых конференций в области машинного обучения. Мероприятие проводится ежегодно, начиная с 2000 года. В этом году его посетило более 1000 участников из разных стран мира.

С 17 по 23 июля факультет компьютерных наук совместно со Школой анализа данных Яндекса и Имперским колледжем Лондона провел III Международную летнюю школу «Машинное обучение в физике высоких энергий» (“Machine Learning in High Energy Physics”) в университете Рединга (Великобритания). В мероприятии приняли участие 60 студентов, аспирантов и ученых из 18 стран и 47 университетов.

Команда лаборатории больших данных (LAMBDA) ФКН ВШЭ стала победителем конкурса Президентской программы исследовательских проектов. Сотрудники лаборатории разрабатывают систему алгоритмов, которая поможет физикам искать новые частицы на Большом адронном коллайдере.