В прошлом году факультет компьютерных наук (ФКН) ВШЭ запустил два исследовательских проекта, нацеленных на вовлечение студентов в научную деятельность с первого курса. Один из них — трек «AI360: Инженерия искусственного интеллекта» — реализуется в рамках бакалавриата «Прикладная математика и информатика» (ПМИ) совместно с Яндексом и Сбером. На другом треке, который называется «Исследовательская программа», могут учиться студенты первого и второго курса всех программ бакалавриата ФКН.
В Институте искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ предложили новый подход, основанный на современных методах машинного обучения, для определения генетического происхождения человека. Графовые нейросети позволяют с высокой точностью различать даже очень близкие популяции.
Международная команда ученых при участии НИУ ВШЭ разработала новый алгоритм машинного обучения Wyckoff Transformer для генерации симметричных кристаллов. Нейросеть позволит создавать материалы с желаемыми свойствами для полупроводников, солнечных батарей, медицинского оборудования и других высокотехнологичных областей. Ученые представят разработку 15 июля на ведущей конференции по машинному обучению ICML в Ванкувере. Препринт статьи опубликован на сайте arhiv.org, код и данные выложены под открытой лицензией.
Исследователи из ВШЭ и AIRI предложили метод быстрой донастройки нейросетей: данные обрабатываются по группам, которые затем перемешивают оптимальным образом, чтобы улучшить их взаимодействие. Метод лучше аналогов справляется с генерацией и анализом изображений, дообучением текстовых моделей. При этом он требует меньше памяти и времени на обучение. Результаты работы были представлены на конференции NeurIPS 2024.
Рост доходов мировой индустрии образования может составить до 4% в ближайшие годы благодаря внедрению технологий искусственного интеллекта. Кроме того, ИИ сокращает время работы преподавателей в 4–5 раз. Эксперты Вышки рассказали, как преподаватели и административный персонал вузов осваивают нейросети, боты и другие инструменты и почему не стоит бояться, что их заменит ИИ.
Команда российских исследователей, включая ученых из НИУ ВШЭ, применили искусственный интеллект для анализа подписок 4,5 тысячи студентов на VK-сообщества. Оказалось, что алгоритмы могут с высокой точностью предсказывать, кто отличник, а у кого трудности с учебой. Работа опубликована в журнале IEEE Access.
Разработанные в Центре искусственного интеллекта НИУ ВШЭ нейросетевые модели значительно улучшают прогнозирование риска ожирения, диабета первого типа, псориаза и других многофакторных заболеваний. Совместное исследование с компанией Genotek показало, что алгоритмы глубокого обучения эффективнее традиционных методов, особенно при сложных взаимодействиях генов (эпистазах). Результаты опубликованы в журнале Frontiers in Medicine.
Ученые НИУ ВШЭ создали MLOps-платформу SmartMLOps. Она предназначена для исследователей в области искусственного интеллекта, которые хотели бы превратить свое изобретение в полноценный сервис. В будущем на платформе могут быть развернуты ИИ-помощники для упрощения образовательного процесса, оказания медицинской помощи, консультирования и решения многих других задач. Создатели ИИ-технологий смогут получить готовый к работе сервис в течение считанных часов. На суперкомпьютере Вышки этот сервис может быть запущен в несколько кликов.
Ученые «Яндекса», НИУ ВШЭ, MIT, KAUST и ISTA совершили прорыв в оптимизации LLM. Лаборатория исследований искусственного интеллекта Yandex Research совместно с ведущими научно-технологическими вузами разработала метод быстрого сжатия больших языковых моделей (LLM) без потери качества. Теперь для работы с моделями достаточно смартфона или ноутбука и не нужно использовать дорогие серверы и мощные GPU.
Команда ученых из ВШЭ и НИЦ «Курчатовский институт» применила методы машинного обучения для исследования генетической предрасположенности к инсульту. Анализ геномов более чем 5000 человек позволил выявить 131 ген, ассоциированный с риском ишемического инсульта. Для двух генов связь показали впервые. Работа опубликована в PeerJ Computer Science.
