Fall into ML 2024: взгляд в будущее машинного обучения
25–26 октября в Москве состоялась конференция Fall into ML, организованная Институтом искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ совместно с Центром ИИ при поддержке титульного партнера — Сбера. На протяжении двух дней ведущие специалисты в области искусственного интеллекта обсуждали перспективы развития фундаментальных технологий ИИ.
Главной темой конференции стали последние достижения в сфере ИИ: генеративное моделирование, большие языковые модели, обучение с подкреплением, оптимизация, квантизация нейронных сетей и другие, а также их практическое применение в различных отраслях — от бизнеса до медицины и образования.
Алексей Наумов, директор по фундаментальным исследованиям Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ
«Конференция Fall into ML прошла в третий раз. Количество участников превысило 500, а количество постерных докладов А* — 70. На мини-курсе, который проходил в белом зале Дома Дурасова, не было свободных мест. Постерная сессия продолжалась три часа, участники не хотели расходиться. Считаю, что это успех! В следующем году планируем более 100 постеров и надеемся, что в конференции примут участие зарубежные исследователи ИИ».
За два дня работы конференции были проведены мини-курс, воркшопы, доклады и панельные дискуссии. Одной из центральных стала дискуссия под названием «Кадры решают все: воспитание талантливых исследователей искусственного интеллекта», где российские ученые и представители вузов поделились опытом подготовки специалистов в области ИИ, обсудили проблемы удержания и привлечения молодых талантов.
Впервые на конференции была организована специальная панельная дискуссия, посвященная роли женщин в науке. Женщины-исследователи из Высшей школы экономики, Сбера, AIRI и Сколтеха обсудили развитие ИИ-технологий и важность инклюзивности в научном сообществе. Дискуссия затронула вопросы первых шагов женщин в науке, мотивации к занятиям исследованиями и причины особого интереса к искусственному интеллекту. Обсуждались последние научные исследования, которые привлекли внимание женщин-исследователей, а также вопросы совмещения социальных и профессиональных ролей. Итогом обсуждения стало признание того, что в современном мире, особенно в области сквозных технологий искусственного интеллекта, нет ограничений для развития потенциала человека.
Анна Козырева, директор Проектного офиса Центра искусственного интеллекта НИУ ВШЭ
«Женщины играют важную роль в развитии искусственного интеллекта, как и в любой другой области науки и технологий. Они вносят значительный вклад в исследования, разработку и применение ИИ, а также с радостью делятся своим опытом и знаниями».
Елена Тутубалина, руководитель научной группы «Прикладное NLP» Института AIRI, научный сотрудник ФКН НИУ ВШЭ
«Любой человек может создать уникальную идею, вне зависимости от гендерной принадлежности. Пора забыть о стереотипах про мужские и женские профессии и не бояться пробовать новое, особенно на этапе выбора профессии. Об этом должна помнить каждая девушка».
Ольга Плосская, лидер центра управления проектами и инфраструктурой Лаборатории искусственного интеллекта Сбера
«Сегодня перед нами открыты все возможности для самореализации как ученых международного уровня. Карьера в науке в первую очередь определяется трудолюбием, желанием заниматься любимым делом. Для успеха важны не только индивидуальные таланты каждого, но и командная работа и сотрудничество, взаимопомощь».
Мини-курс конференции был посвящен современным методам генеративного моделирования на основе сопоставления потоков и диффузионных мостов. Александр Коротин, руководитель исследовательской группы по генеративному ИИ в Центре прикладного ИИ Сколтеха, научный сотрудник AIRI, рассказал о методах, которые применяются для обучения больших генеративных систем типа «текст — изображение». Участники узнали о полезных свойствах этих методов, а также об эффективных и элегантных алгоритмах для их реализации.
В рамках конференции состоялось четыре воркшопа по разным тематикам применения ИИ. На воркшопе «Генетический компьютер, или ИИ в биоинформатике» ученые обсудили, как ИИ помогает разрабатывать лекарства, создавать новые структуры белков.
Команда iFORA рассказала о применении ИИ для эффективного управления данными в бизнесе. В рамках воркшопа «Наука для бизнеса: вызовы и ИИ-решения» был рассмотрен широкий спектр тем, включая хранение и анализ данных, ИИ-прогнозирование, поисковую дополненную генерацию (RAG), модели для анализа настроений, а также визуальную аналитику.
На конференции были презентованы ИИ-помощники, разработанные в НИУ ВШЭ. Доступна нейросеть «ИИ Лингво», которая оценивает уровень владения английским языком на основе текстовых ответов и аудирования. Также впервые был презентован ИИ-ассистент для студентов, способный помочь в организационных и образовательных вопросах.
В рамках отдельного воркшопа команда стратегического проекта рассказала о «Навигаторе профессий и навыков», который предоставляет информацию о ключевых навыках и профессиях в соответствии с карьерными амбициями, а также представили сервис предиктивной аналитики, предназначенный для помощи выпускникам в выборе образовательной траектории. Цель этого сервиса — дать абитуриентам сведения о перспективах их заработной платы после выпуска из университета на основе индивидуальных характеристик, интересов, образования и потенциальных работодателей.
Лаборатория искусственного интеллекта Сбера (Sber AI Lab) организовала воркшоп, посвященный применению методов ИИ и машинного обучения в финансовых организациях. Участники узнали, как использовать инструменты ИИ для обработки сложных наборов данных, таких как банковские транзакции. Особое внимание спикеры уделили выявлению закономерностей, расширению возможностей прогнозирования и автоматизации процессов принятия решений для стимулирования инноваций в финансовой сфере.
Андрей Савченко, директор по науке Лаборатории искусственного интеллекта Сбера
«В рамках воркшопа мы постарались показать домены данных, с которыми чаще всего работают в бизнесе, — последовательности событий (темпоральные табличные данные), многомерные временные ряды. В качестве докладчиков удалось привлечь не только сотрудников Сбера, но и представителя академического сообщества (Алексея Зайцева из Сколтеха). Кажется, удалось показать, что и для таких нетипичных модальностей можно получать новые научные результаты, разрабатывать интересные модели и алгоритмы. Понравилось, что все места в зале были заняты, после каждого доклада было много вопросов, кого-то даже не хотели отпускать со сцены. Приятно было получить слова благодарности за приглашение и от наших спикеров, которые впервые участвовали в Fall into ML и сразу отметили конференцию как одну из лучших в России по подбору участников, качеству постеров и заинтересованности слушателей».
Особое внимание привлекла постерная сессия, на которой российские исследователи представили свои лучшие проекты в области ИИ за 2024 год. Это мероприятие стало площадкой для обмена идеями и обсуждения перспективных направлений исследований. Всего на постерной сессии было представлено 70 постеров с публикациями на конференциях уровня А* — флагманских событиях в сфере ИИ.
За два дня конференцию посетило более 500 участников, среди которых были ключевые российские исследователи в сфере искусственного интеллекта. Конференция Fall into ML в третий раз подтверждает свою значимость как ключевого события в области машинного обучения и искусственного интеллекта, объединяя ведущих экспертов отрасли и предоставляя им возможность обсудить самые актуальные вопросы и тренды развития искусственного интеллекта.
Материалы докладов доступны на официальном сайте конференции.
Вам также может быть интересно:
AI AWARDS 2026: аналитическую основу премии формирует iFORA НИУ ВШЭ
Высшая школа экономики вошла в число партнеров премии AI AWARDS 2026, которая пройдет 29 апреля в Москве. Проект, реализуемый командой «Билайн Big Data & AI», посвящен практическому применению искусственного интеллекта и объединяет компании, технологии и команды, которые уже сегодня влияют на развитие новой цифровой экономики. Вклад номинантов AI AWARDS в развитие ИИ анализируется на основе данных, поэтому качество аналитической базы и прозрачность методологии становятся для рынка принципиально важными.
Будущее кардиогенетики — с искусственным интеллектом
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ (Институт ИИиЦН) создали программу, которая способна анализировать участки генома человека, ранее недоступные для точной интерпретации при генетическом тестировании. Программа адаптирует большие генеративные модели (ГенИИ) под задачи кардиогенетики, чтобы предсказывать, как мутация влияет на работу конкретного гена.
НИУ ВШЭ и Альфа-Банк запускают исследовательские проекты в сфере искусственного интеллекта
НИУ ВШЭ и Альфа-Банк объявили о старте трех совместных проектов в области искусственного интеллекта. Они направлены на развитие аналитических инструментов для банковских сервисов — от более точных прогнозов до новых подходов к управлению рисками и персонализации клиентского опыта.
Участники «Я — профессионал» разработают ИИ-агентов для бизнеса на Весенней экономической школе Вышки и Сбера
На площадке СберУниверситета стартовала Весенняя экономическая школа, организованная Высшей школой экономики и Сбером для участников Всероссийской олимпиады студентов «Я — профессионал» Президентской платформы «Россия — страна возможностей». С 22 по 24 апреля студенты будут работать над созданием ИИ-агента для бизнеса — от идеи и научной гипотезы до прототипа, готового к защите перед экспертами.
Уже не выбор, а реальность: трансформация мира под влиянием ИИ
Искусственный интеллект уже не воспринимается как технология будущего: он стремительно меняет процессы принятия решений, рынок труда и социальные практики. Вместе с тем он несет с собой не только новые грандиозные возможности, но и системные риски, связанные с ростом зависимости от данных, трансформацией профессий и изменением человеческого поведения. В НИУ ВШЭ создали семантическую карту разломов, которая показала ключевые тренды в развитии технологий.
Почему искусственный интеллект не способен поработить человечество
1 апреля на факультете математики НИУ ВШЭ встретили российского ученого, преподавателя и специалиста по информационной безопасности Андрея Масаловича, известного как КиберДед. Он представил студентам Вышки свои «Двадцать вопросов искусственному интеллекту» и поделился ответами, раскрывающими суть проблем в сфере развития ИИ, а также рассказал, почему тот никогда не сможет захватить человечество.
Ученые Вышки научили нейросеть «слышать» неисправности в электродвигателях
Ученые Института искусственного интеллекта и цифровых наук (ИИиЦН) факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали метод Signature-Guided Data Augmentation (SGDA), который способен с точностью 99% определять неисправность двигателей и с точностью 86% классифицировать типы возникших поломок. Применение этой разработки может снизить расходы на ремонт промышленного оборудования, уменьшить простои и сделать производство безопаснее. Результаты исследования опубликованы в журнале Engineering Applications of Artificial Intelligence.
«Подготовка инженеров нового поколения невозможна без интеграции инструментов ИИ в отраслевые ОП»
26 февраля в Уфе на площадке Межвузовского студенческого кампуса Евразийского научно-образовательного центра прошла защита итоговых проектов пилотного курса образовательной программы «ИИ-инженерия в нефтегазовой отрасли». Эксперты НИУ ВШЭ оценили студенческие проекты в сфере искусственного интеллекта, выполненные для «Газпрома» в рамках федерального проекта «Экономика данных и цифровая трансформация государства».
Стартует набор на онлайн-программу повышения квалификации «Основы ИИ-агентов для автоматизации процессов»
В Центре непрерывного образования факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ открыт набор на новую онлайн-программу повышения квалификации «Основы ИИ-агентов для автоматизации процессов». Программа разработана для тех, кто стремится перейти от базового использования нейросетей в формате чат-ботов к созданию прикладных интеллектуальных инструментов для автоматизации бизнес-задач. Курс ориентирован на слушателей, заинтересованных в практическом освоении современных подходов к разработке автономных ИИ-агентов на базе больших языковых моделей и их внедрении в рабочие процессы.
Ученые НИУ ВШЭ научились сжимать большие языковые модели без потерь в качестве
Исследователи из Института искусственного интеллекта и цифровых наук (Институт ИИиЦН) ФКН НИУ ВШЭ разработали новый метод сжатия больших языковых моделей, таких как GPT и LLaMA, который позволяет уменьшить их объем на 25–36% без дополнительного обучения и значительной потери в точности. Это первый подход, который использует математические преобразования — вращения весов модели, — чтобы сделать модели более удобными для сжатия с помощью структурированных матриц. Результаты исследования опубликованы в ACL Findings 2025. Код метода доступен на GitHub.