Международная группа исследователей при участии ученых из НИУ ВШЭ изучила необычный образец вируса SARS-CoV-2 у ВИЧ-положительной пациентки. Генетический анализ позволил выявить множественные мутации и установить, что вирус эволюционировал в организме на протяжении 2 лет. Это подтверждает теорию о том, что вирус способен годами оставаться в организме отдельных людей, постепенно накапливать мутации и затем выплескиваться в популяцию. Результаты опубликованы в журнале Frontiers in Cellular and Infection Microbiology.
В новом выпуске подкаста IQ Media «Кем стать, когда вывезу» Мария Попцова, руководитель Центра биомедицинских исследований и технологий, академический руководитель магистратуры «Анализ данных в биологии и медицине», рассказала о том, как биоинформатика меняет сферу медицины, портфель врачебных компетенций и качество жизни человека.
24–25 октября в московском кампусе НИУ ВШЭ на Покровке состоялась IV ежегодная конференция Fall into ML 2025, посвященная машинному обучению и искусственному интеллекту. Мероприятие прошло при поддержке генерального партнера — Сбербанка, а его идейным вдохновителем стал директор Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук Алексей Наумов. Конференция уже в четвертый раз собрала всех, кто создает науку об ИИ в России — от студентов и аспирантов до ведущих ученых с мировыми именами.
Когда вирус попадает в клетку, он вмешивается в ее работу. Ранее считалось, что защитная реакция клетки на вирус запускает процесс ее самоуничтожения. Но исследование с участием биоинформатиков НИУ ВШЭ показало, что причина другая: клетка реагирует не на вирус, а на собственные транскрипты, которые становятся аномально длинными. Исследование опубликовано в журнале Nature.
В НИУ ВШЭ стартовал конкурс научно-учебных групп (НУГ), прием заявок продлится до 12 ноября. Уже более десятка лет конкурс остается важной инициативой, поддерживающей исследовательскую активность в Вышке. Его участники — студенты и молодые преподаватели — делают первые шаги в науке, а небольшие команды превращаются в зрелые лаборатории и центры. О новой концепции конкурса, о том, как будет происходить отбор и что университет ожидает от участников, рассказал в интервью проректор Александр Балышев.
Вычислительные методы анализа древних и современных геномов позволяют исследовать процесс формирования генетического разнообразия популяций, изучать историю их перемешиваний и миграций, прослеживать формирование адаптации к окружающей среде. Международная лаборатория вычислительной и статистической геномики НИУ ВШЭ использует математические подходы и генетические данные для решения широкого спектра задач в различных областях — от антропологии и эпидемиологии до криминалистики. Новостная служба «Вышка.Главное» побеседовала с заведующим лабораторией Владимиром Щуром о ее работе.
Международная команда с участием НИУ ВШЭ предложила новый математический способ анализа структуры графена. Ученые показали, что характеристики решетки графена можно связать с моделью трехшагового случайного блуждания частицы. Такой подход позволяет описывать графеновую решетку быстрее и без громоздких вычислений. Исследование опубликовано в журнале Journal of Physics A: Mathematical and Theoretical.
Международная команда ученых с участием сотрудников НИУ ВШЭ собрала и проанализировала данные десятков экспериментов о превращениях нестабильных частиц чарм-мезонов в их античастицы и обратно. Выяснилось, что такие превращения происходят всего четыре раза на тысячу распадов и полностью совпадают с предсказаниями Стандартной модели. Это значит, что следов новой физики в этих процессах пока не найдено, а если неизвестные частицы и существуют, то они слишком тяжелые, чтобы современные установки смогли их заметить. Работа опубликована в журнале Physical Review D.
В этом году на Европейскую конференцию по ИИ (ECAI 2025) была принята статья Multi-Agent Path Finding For Large Agents Is Intractable второкурсника бакалавриата «Прикладная математика и информатика» (ПМИ) факультета компьютерных наук ВШЭ Артема Агафонова. Работа написана в соавторстве с Константином Яковлевым, заведующим базовой кафедрой «Интеллектуальные технологии системного анализа и управления» ФИЦ ИУ РАН, доцентом ФКН. Как возникла идея написать статью и как удалось попасть на конференцию уровня А, Артем Агафонов рассказал в интервью.
Исследователи факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ улучшили метод обучения генеративных потоковых нейросетей для работы с неструктурированными задачами. Это поможет искать новые лекарства эффективнее. Результаты работы были представлены на одной из ведущих конференций по машинному обучению — ICLR 2025. Текст работы доступен в репозитории Arxiv.org.
