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

Тема «Программа развития 2030»

В НИУ ВШЭ разработали сервис обезличивания табличных данных для безопасного использования в ИИ-системах

В НИУ ВШЭ разработали сервис обезличивания табличных данных для безопасного использования в ИИ-системах
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ разработал сервис обезличивания табличных данных, предназначенный для подготовки корпоративных данных к использованию в аналитических и ИИ-сервисах. Решение позволяет выявлять персональные данные в структурированных наборах, применять к ним воспроизводимые правила обезличивания и формировать артефакты, необходимые для контроля качества, аудита и последующего использования данных в защищенных контурах.

Ученые НИУ ВШЭ разработали алгоритм для точных прогнозов финансовых рядов

Ученые НИУ ВШЭ разработали алгоритм для точных прогнозов финансовых рядов
Исследователи факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ сравнили более 200 тысяч конфигураций моделей для прогноза цен акций и реализованной волатильности и показали, что его можно улучшить, если заранее отсеять шумы конкретных частот. Этот прием повысил точность в 65% случаев. Также авторы разработали собственный алгоритм, сопоставимый с лучшими моделями по точности, но при этом требующий меньше вычислительных мощностей. Исследование опубликовано в журнале Applied Soft Computing.

От робототехники до разработки игр: в Вышке проходят Дни компьютерных наук

От робототехники до разработки игр: в Вышке проходят Дни компьютерных наук
В апреле 2026 года факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ приглашает всех увлеченных компьютерными науками на ежегодный фестиваль Дни компьютерных наук. Многочисленные мероприятия объединят студентов, преподавателей, профессионалов из ИТ-индустрии и всех желающих, чтобы поделиться опытом, идеями и вдохновением.

Статья сотрудников HDI Lab получила Spotlight доклад на конференции AISTATS 2026

Ученые Вышки научили нейросеть «слышать» неисправности в электродвигателях

Ученые Вышки научили нейросеть «слышать» неисправности в электродвигателях
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.