Тема «исследования и аналитика»

В Москве проходит Международная конференция по искусственному интеллекту и машинному обучению AI Journey 2023, организованная Сбером. В рамках мероприятия состоялся конкурс научных статей по теме искусственного интеллекта AIJ Science, победу в котором одержали аспирант факультета компьютерных наук Вышки Александр Рогачев и студент 4-го курса бакалавриата ФКН ВШЭ Егор Егоров. Исследование было выполнено в рамках Научно-учебной лаборатории методов анализа больших данных (LAMBDA) ВШЭ.

Один из проектов, победивших на конкурсе «Зеркальные лаборатории» НИУ ВШЭ в июне этого года, посвящен технологиям машинного обучения в прогнозировании исходов острого коронарного синдрома. Его реализуют Международная лаборатория биоинформатики НИУ ВШЭ и Научно-образовательный центр Медицинского института Сургутского государственного университета. Как зародился этот совместный проект, чем он поможет пациентам и как будет организована работа по его реализации, рассказывает заведующая Международной лабораторией биоинформатики, доцент ФКН НИУ ВШЭ Мария Попцова.

По итогам конкурса проектов на факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ открываются две новые лаборатории. Лабораторию матричных и тензорных методов в машинном обучении возглавит Максим Рахуба, доцент департамента больших данных и информационного поиска. Лабораторией облачных и мобильных технологий будет руководить профессор департамента программной инженерии Дмитрий Александров.

1 сентября стартовал новый сезон открытого Конкурса научно-исследовательских работ студентов (НИРС), который направлен на развитие потенциала учащихся вузов, проявляющих интерес к академической деятельности. Подать работу на конкурс до 15 октября могут студенты, а также выпускники 2023 года российских и зарубежных вузов. В этом году НИРС исполняется 20 лет, и все это время председателем оргкомитета выступает первый проректор НИУ ВШЭ Вадим Радаев. Сегодня в интервью он рассказывает об истории и этапах развития конкурса.

В Центре искусственного интеллекта НИУ ВШЭ создали программное обеспечение для предсказания расположения элементов генома человека. Ученые использовали методы глубинного обучения на основе омиксных данных о различных молекулярных компонентах организма. Исследование выполнено в соответствии с задачами федерального проекта «Искусственный интеллект» национального проекта «Цифровая экономика».