Тема «исследования и аналитика»

Заведующий Международной лабораторией статистической и вычислительной геномики НИУ ВШЭ Владимир Щур принял участие в круглом столе, организованном Экспертно-криминалистическим центром МВД России. Криминалисты, биологи, генетики и математики поговорили о возможностях применения ДНК-анализа деревьев при расследовании преступлений, связанных с незаконной вырубкой леса.

Специалисты факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ и Лаборатории искусственного интеллекта Сбера разработали геометрический метод расширения данных — Simplicial SMOTE. Тесты на разных наборах данных показали, что он значительно улучшает качество работы AI. Метод особенно полезен в ситуациях, когда редкие случаи очень важны, например в борьбе с мошенничеством или при диагностике редких болезней. Результаты исследования доступны в открытом архиве Arxiv.org и будут представлены на Международной конференции по обнаружению знаний и анализу данных (KDD) летом 2025 года в Торонто.

Исследователи из НИУ ВШЭ и InsideOutBio с помощью машинного обучения определили местонахождение и функции зеркально закрученных структур ДНК — Z-флипонов в геномах человека и мыши. Ученые выяснили, какие участки Z-ДНК сохранялись у обоих видов в ходе эволюции, и впервые доказали, что они ускоряют процесс создания РНК-копий генов. Результаты помогут в разработке новых методов лечения генетических болезней. Исследование опубликовано в журнале Scientific Reports.

Рассказываем о главных научных достижениях факультета компьютерных наук за вторую половину 2024 года.

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.

Молодые ученые Вышки представили собственные проекты на Объединенном научном семинаре стратегического проекта «ИИ-технологии для человека» (реализуется в рамках программы «Приоритет-2030»). Решения, предложенные исследователями на базе ИИ-алгоритмов, будут полезны для развития гостиничного бизнеса, выявления манипуляций с эмпирическими данными в научных статьях, автоматизации создания юридических документов, а также во многих других сферах деятельности.