Перспективы ИИ: математика машинного обучения в фокусе
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ провел выездной воркшоп «Математика машинного обучения». Здесь собрались ведущие ученые и специалисты НИУ ВШЭ в области машинного обучения, математики и статистики. В центре внимания исследователей оказались математические аспекты, лежащие в основе современных и наиболее перспективных направлений машинного обучения. Программа воркшопа включала мини-курсы, практические работы, доклады и круглый стол, посвященный перспективам развития ИИ в России.
Организаторами выступили Лаборатория теоретических основ моделей искусственного интеллекта (ТОМИИ) и Международная лаборатория стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных (HDI Lab). Участники узнали о последних исследованиях и разработках, а также обсудили актуальные проблемы и перспективы развития данной сферы.
Обсуждения и доклады затрагивали следующие темы:
генеративные диффузионные модели;
теоретические основы глубокого обучения;
эмоциональный искусственный интеллект;
статистический вывод для марковских цепей.
Никита Пучкин
«Институт искусственного интеллекта и цифровых наук традиционно проводит конференцию в начале года, объединяя студентов и ученых нескольких лабораторий, — рассказал Никита Пучкин, заведующий Лабораторией ТОМИИ. — Это хорошая возможность представить самые свежие результаты исследований, а также послушать выступления коллег. Поскольку темы исследований лабораторий охватывают достаточно широкий спектр направлений искусственного интеллекта, это хорошая возможность расширить кругозор и найти точки соприкосновения для совместной работы. Такие выезды способствуют сплочению коллектива».
Программа воркшопа предлагала участникам разнообразные форматы взаимодействия — от теоретических мини-курсов до практических занятий и обсуждения перспектив развития технологий. Одним из ключевых мероприятий стал круглый стол, на котором эксперты обсудили актуальные проблемы и возможности дальнейшего развития технологий ИИ в России. Обмен мнениями позволил сформировать стратегию продвижения инноваций и определить ключевые направления исследований.
«Воркшоп стал площадкой для продуктивного обмена идеями и опытом между учеными и специалистами в области искусственного интеллекта. Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН планирует продолжать проводить мероприятия, направленные на развитие научных знаний в области искусственного интеллекта, — отметил Сергей Самсонов, заведующий HDI Lab. — Подобные мероприятия позволяют студентам, аспирантам и преподавателям пообщаться на научные темы в неформальной обстановке. Начинающие исследователи могут презентовать свои научные результаты широкой аудитории и получить обратную связь от коллег. Думаю, что подобный опыт очень важен для всех студентов, но особенно для учащихся бакалавриата».
Участники семинара отметили важность таких встреч для молодых ученых, которые получают широкие возможности для общения и расширения научного кругозора.
Ян Максимов
«Я прослушал множество интересных докладов по теоретическим аспектам различных тем в машинном обучении, которые немного расширили мои познания в обсуждаемых разделах. Особенно запомнились большие выступления в формате мини-курсов, — говорит Ян Максимов, стажер-исследователь Центра глубинного обучения и байесовских методов Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ. — Я также имел честь выступить со своей недавней работой “Revisiting Non-Acyclic GFlowNets in Discrete Environments”. Обсуждение нашего с коллегами исследования с участниками школы и получение обратной связи было для меня очень ценным опытом. Еще отмечу так называемое “время для работы над проектами” в расписании. Это было свободное от докладов время, которое способствовало неформальному общению и обмену идеями, что сделало школу еще более продуктивной. С нетерпением жду возможности участвовать в следующем году!»
Кирилл Королев
«Подобные выезды очень полезны для молодых ученых. В частности, они помогают расширить научный кругозор, ведь школа собирает самых разных исследователей, решающих актуальные задачи. Такой обмен опытом важен и для собственных исследований: можно посмотреть на задачу под другим углом, вдохновившись идеями из различных смежных областей, — уверен Кирилл Королев, стажер-исследователь HDI Lab. — Приятно, что доклады проходили зачастую в формате дискуссии и свободного обсуждения. В особенности понравились мини-курсы от Никиты Пучкина по статистическим аспектам диффузионных моделей и Алексея Наумова о стохастической аппроксимации».
Аскар Цыганов
«Воркшоп стал отличной возможностью познакомиться с опытными исследователями в области машинного обучения и открыть новые направления работы, — подчеркнул Аскар Цыганов, стажер-исследователь HDI Lab. — Здесь была создана почва для будущих коллабораций. Особенно запомнились доклады спикеров: они охватывали самые разные темы и натолкнули на идеи для возможных проектов, позволили взглянуть на старые вещи по-новому».
Денис Ряполов
«Воркшоп помог не только расширить научный кругозор и углубиться в интересные темы, но и качественно пообщаться с уважаемыми учеными, нетворкать с коллегами, — рассказал Денис Ряполов, стажер-исследователь НУЛ матричных и тензорных методов в машинном обучении ФКН ВШЭ. — Отдельно хочу отметить уровень подготовленных докладов, в особенности меня привлекли темы, которые представили Владимир Спокойный, Денис Ракитин и Николай Юдин. Подобные работы мотивируют вкладываться в науку и посещать такие мероприятия чаще».
Александр Оганов
«Для студентов на воркшопе создали все условия для наиболее комфортного изучения материала. Было большое количество интересных докладов как в рамках мини-курсов, так и независимых. Порадовало разнообразие тем и экспертиза докладчиков», — заключил Александр Оганов, эксперт Лаборатории теоретических основ моделей искусственного интеллекта ФКН ВШЭ.
Вам также может быть интересно:
«Когда мир стремительно меняется, важно искать инструменты управления изменениями»
В начале апреля в Высшей школе экономики в Москве состоялась XIX Всероссийская научная конференция с международным участием «Параллельные вычислительные технологии» (ПаВТ). Конференция ПаВТ — ежегодное научное мероприятие, которое проводится в крупных научных центрах России. Форум в НИУ ВШЭ объединил более 200 ученых из пяти стран. Участники конференции представляли 55 организаций из 28 городов, в том числе 15 институтов РАН и НИИ, 30 университетов, 8 предприятий ИТ-индустрии и 2 промышленных предприятия.
ВШЭ — лидер конкурсного отбора Минцифры России по подготовке кадров в области ИИ
Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации и Аналитический центр при Правительстве РФ завершили конкурсный отбор вузов, которые в 2025–2030 годах займутся подготовкой специалистов в сфере искусственного интеллекта. По итогам конкурсного отбора по программам высшего уровня «ТОП ДС» первое место заняла Высшая школа экономики.
Искусственный интеллект помогает точнее прогнозировать риски сложных заболеваний
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.
Искусственный интеллект может стать катализатором устойчивого развития
Искусственный интеллект трансформирует все сферы жизни, расширяя наши возможности и границы. В то же время технологии бросают человечеству новые вызовы, связанные с безопасностью, этикой и защитой окружающей среды. На сегодняшний день каждая нейросеть оставляет за собой большой углеродный след. Однако при грамотном управлении ИИ может принести пользу планете и стать залогом устойчивой экономики будущего. Об этом рассказал научный руководитель Лаборатории алгоритмов и технологий анализа сетевых структур НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде Панос Пардалос в рамках XXV Ясинской (Апрельской) международной научной конференции по проблемам развития экономики и общества.
В Вышке создали собственную MLOps-платформу
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.
«От нашей общей работы зависит будущее»: что несет человечеству развитие ИИ
Какие перспективы и вызовы для человечества несет развитие технологий искусственного интеллекта? Как его используют ученые? Каким будет мир, где доминирует ИИ? Эти и другие темы обсудили эксперты на форсайт-сессии «Будущее исследований в сфере искусственного интеллекта», которая прошла в НИУ ВШЭ.
ИИ позволит точно моделировать производительность систем хранения данных
Исследователи факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали новый подход к моделированию систем хранения данных на основе генеративных моделей машинного обучения. Он позволяет с высокой точностью предсказывать ключевые характеристики работы таких систем при различных условиях. Результаты опубликованы в журнале IEEE Access.
ИИ в образовании: как преодолеть соблазн готовых решений
Искусственный интеллект уже стал обыденностью для молодежи: как показал опрос, около 87% студентов ведущих вузов используют ИИ в процессе обучения. Большая часть из них отметила, что он помогает им экономить время, при этом они проверяют сделанную ИИ работу. Результаты исследования были представлены на конференции по анализу данных и технологиям ИИ Data Fusion. В ее работе приняли участие научный руководитель НИУ ВШЭ Ярослав Кузьминов и другие эксперты Вышки.
Большинство студентов не верят, что ИИ сможет заменить их на работе
Большинство студентов считают, что ИИ не сможет заменить их на работе в ближайшие десять лет. Низким такой риск называют 27,2% респондентов, 41,5% — крайне маловероятным. Эти оценки были получены НИУ ВШЭ в ходе опроса 4200 студентов в 2025 году. Они приводятся в докладе «Эпоха больших языковых моделей: почему они все еще не профессионалы», подготовленном научным руководителем НИУ ВШЭ Ярославом Кузьминовым и старшим преподавателем кафедры высшей математики НИУ ВШЭ Екатериной Кручинской. Доклад был представлен на XXV Ясинской (Апрельской) международной научной конференции по проблемам развития экономики и общества, которая проходит с 15 по 18 апреля в НИУ ВШЭ.
Точный ИИ-оракул: какие тренды интересуют бизнес
Современные технологии ежедневно меняют мир, автоматизируя бизнес-процессы в различных отраслях. Специалисты НИУ ВШЭ представили масштабный опыт команды iFORA по реализации ИИ-проектов в интересах крупных компаний и органов власти.