Тема «исследования и аналитика»

В уходящем году ученые Высшей школы экономики работали над пятью стратегическими проектами, посвященными ключевым направлениям развития современного человека и общества. Каждый из них уникален, но все они нацелены на создание продуктовых решений, поиск свежих идей для экономики, социальной сферы, науки и образования, а также развитие исследовательского потенциала университета.

В НИУ ВШЭ провели итоговый за 2024 год объединенный научный семинар стратегического проекта «Устойчивый мозг: нейрокогнитивные технологии адаптации, обучения, развития и реабилитации человека в изменяющейся среде». На мероприятии были представлены результаты фундаментального и прикладных проектов, направленных на разработку «3Н-технологий» — нейродиагностики, нейроадаптации и нейрореабилитации. Их цель — создать инструменты, которые позволят снизить число нейрогенных и психических заболеваний или облегчить их последствия.

Команда исследователей с участием Александра Ширнина из НИУ ВШЭ создала две модели для обнаружения в научных текстах частей, сгенерированных искусственным интеллектом. В системе AIpom соединены два типа моделей — декодер и энкодер. Система Papilusion подходит для распознания исправлений с помощью синонимов и кратких пересказов, сгенерированных нейросетью, в работе она использует модели одного типа — энкодеры. В перспективе подобные модели помогут в проверке оригинальности и достоверности научных публикаций. Статьи о системах Papilusion и AIpom опубликованы в цифровом архиве ACL Anthology.

Ученые НИУ ВШЭ представили новый инструмент, который поможет выстраивать карьерные траектории и давать ориентиры на сегодняшнем рынке труда — «Навигатор профессий и навыков». Этот сервис алгоритмизирует имеющиеся вакансии и соответствующие им профессиональные навыки в контексте актуальных требований рынка труда. Он облегчит поиск компетенций, необходимых для освоения новой профессии, а также оптимизирует взаимодействие между работодателями и соискателями.

Исследователи из НИУ ВШЭ разработали модель машинного обучения, которая предсказывает риск развития осложнений у пациентов, перенесших инфаркт миокарда. В модели впервые учли генетические данные, что позволило точнее оценить риск долгосрочных осложнений. Исследование опубликовано в журнале Frontiers in Medicine.