Математики всего мира говорят на одном языке и продолжают сотрудничество, несмотря на сложности последних лет. Центр их общения перемещается в Китай, где ученые разных стран встречаются на конференциях и других научных мероприятиях. Сотрудничество с ведущими китайскими университетами перспективно для продолжения прежних и организации новых контактов. Об этом, а также о том, что такое ИИ и почему государство должно сотрудничать с математиками, новостной службе «Вышка.Главное» рассказал заведующий Международной лабораторией зеркальной симметрии и автоморфных форм НИУ ВШЭ Валерий Гриценко.
Команда ученых и медиков впервые в России провела масштабное генетическое исследование пациентов с легочной артериальной гипертензией. Исследователи, включая сотрудников Международной лаборатории биоинформатики факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ, изучили геномы более ста пациентов и обнаружили, что примерно у каждого десятого встречаются опасные мутации в гене BMPR2, отвечающем за рост сосудов. Три мутации были описаны впервые. Исследование опубликовано в журнале Respiratory Research.
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.
