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

Тема «исследования и аналитика»

Исследователи НИУ ВШЭ и Сбера научили нейросети лучше угадывать предпочтения пользователей

Исследователи НИУ ВШЭ и Сбера научили нейросети лучше угадывать предпочтения пользователей
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Сбер представили новую архитектуру для рекомендательных систем: благодаря объединению двух классов моделей алгоритмы лучше угадывают интересы и потребности пользователей. Препринт работы опубликован на сайте arxiv.org и представлен на летнем фестивале «Урбан ML».

Ученые ФКН провели курс по машинному обучению в рамках Всероссийской школы по физике высоких энергий

Ученые ФКН провели курс по машинному обучению в рамках Всероссийской школы по физике высоких энергий
В Национальном центре физики и математики (НЦФМ) завершилась пятая Всероссийская школа по физике высоких энергий, ядерной физике и ускорительной технике. Команда научно-учебной лаборатории методов анализа больших данных Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН провела в рамках школы интенсивный курс по современным методам машинного обучения для молодых исследователей.

Исследователи ВШЭ показали, как создавать регуляторную ДНК напрямую

Исследователи ВШЭ показали, как создавать регуляторную ДНК напрямую
Исследователи НИУ ВШЭ разработали модель для генерации промоторов и энхансеров — участков ДНК, регулирующих работу генов. Модель работает с нуклеотидами ДНК напрямую, без промежуточного преобразования в непрерывное числовое пространство. Разработка может быть полезна в синтетической биологии и генной терапии. Результаты исследования представлены на воркшопе конференции ICLR 2026.

Ускорение, точность и самокоррекция: ученые ФКН ВШЭ на международной конференции ICML-2026

Мишан Алиев, Олег Дешеулин, Денис Ракитин, Анна Карпова
Исследователи факультета компьютерных наук (ФКН) ВШЭ представили свои проекты в южнокорейском Сеуле на международной конференции по машинному обучению ICML 2026, одном из главных научных событий в своей области. Сразу несколько исследований сотрудников факультета были удостоены высокого статуса Spotlight .

Ученые НИУ ВШЭ доказали, что машинное обучение может тратить меньше ресурсов

Ученые НИУ ВШЭ доказали, что машинное обучение может тратить меньше ресурсов
Международная группа исследователей, в которой участвовали математики из Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ, теоретически обосновала простой и вычислительно легкий метод оценки неопределенности для стохастического градиентного спуска (SGD). Работа опубликована на сервере научных препринтов arXiv.org и была представлена на AISTATS 2026.

Новый метод НИУ ВШЭ и Т-Технологий повышает качество работы ИИ

Новый метод НИУ ВШЭ и Т-Технологий повышает качество работы ИИ
Ученые из лаборатории научных исследований «Т-Технологий» и Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали новый метод семплирования для моделей маскированной диффузии — G-Star+. Он помогает быстрее и качественнее исправлять ошибки во время генерации текста и кода за небольшое число шагов. Метод показал эффективность в задачах генерации текста и кода и может применяться там, где генеративным моделям нужно быстро и качественно создавать текст или код при ограниченных вычислительных ресурсах.

Биоинформатики НИУ ВШЭ обнаружили 20 опасных мутаций в гене, связанном с легочной артериальной гипертензией

Биоинформатики НИУ ВШЭ обнаружили 20 опасных мутаций в гене, связанном с легочной артериальной гипертензией
Ученые НИУ ВШЭ совместно с коллегами из российских университетов выяснили, какие мутации в гене ACVRL1 опасны для пациентов с легочной артериальной гипертензией. Они смоделировали, как изменения в гене влияют на связывание АТФ с белком — процесс, от которого зависит передача сигналов, необходимых для работы сосудов. Оказалось, что 20 из 32 вариантов могут нарушать передачу сигнала и провоцировать болезнь. Результаты опубликованы в Journal of Structural Biology.

Ученые ФКН ВШЭ представили работы в сфере ИИ и биоинформатики на ICLR 2026

Ученые ФКН ВШЭ представили работы в сфере ИИ и биоинформатики на ICLR 2026
Ученые Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук ВШЭи студенты трека «ИИ360: Инженерия искусственного интеллекта» бакалаврской программы «Прикладная математика и информатика» приняли участие в международной конференции ICLR — одном из самых авторитетных мировых форумов в области машинного обучения и представления данных. В этом году конференция состоялась в Рио-де-Жанейро (Бразилия).

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.

НИУ ВШЭ представил результаты исследований на конференции по ИИ в Омане

НИУ ВШЭ представил результаты исследований на конференции по ИИ в Омане
В апреле 2026 года в Университете Низвы (Султанат Оман) состоялась Международная конференция по интеллектуальным системам и приложениям искусственного интеллекта (ISAA 2026). Высшая школа экономики выступила соорганизатором мероприятия совместно с Университетом Низвы и Университетом технологий и прикладных наук Ибри. Ученые НИУ ВШЭ также вошли в число ключевых спикеров конференции.