• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Ноябрь 2025
1сб2вс3пн4вт5ср6чт7пт8сб9вс10пн11вт12ср13чт14пт15сб16вс17пн18вт19ср20чт21пт22сб23вс24пн25вт26ср27чт28пт29сб30вс
Январь 2026
1чт2пт3сб4вс5пн6вт7ср8чт9пт10сб11вс12пн13вт14ср15чт16пт17сб18вс19пн20вт21ср22чт23пт24сб25вс26пн27вт28ср29чт30пт31сб
Май 2026
1пт2сб3вс4пн5вт6ср7чт8пт9сб10вс11пн12вт13ср14чт15пт16сб17вс18пн19вт20ср21чт22пт23сб24вс25пн26вт27ср28чт29пт30сб31вс
Июнь 2026
1пн2вт3ср4чт5пт6сб7вс8пн
21
  • Сегодня
  • Завтра

Понедельник, 8 июня

Всероссийская конференция с международным участием «Кавказская война в пространстве истории и памяти»

10:00

Завтрак с академическим руководителем магистерской программы «Аналитика данных и прикладная статистика»

онлайн
Летняя IT школа для учащихся 7-9 классов
18:00

Мастер-класс магистерской программы «Педагогический дизайн: теория и практика обучения»: «Какие подходы к формулировкам промптов может использовать педагогический дизайнер?»

онлайн
18:00

Семинар «Нелинейные явления в человекомерных системах»: «Семантические пространства, моральные схемы и многоагентная модель»

Вторник, 9 июня

13:00

Семинар НУЛ лингвистической конфликтологии и современных коммуникативных практик: «Народная этимология как фактор переквалификации нечистого духа: история слова посте́н»

онлайн
16:00

Открытый семинар ВШЭ по образованию: «Когда мир делится на блоки: будущее интернационализации университетов»

очно/онлайн 

17:00

Семинар цикла «Новая география: наука о пространстве и жизни»: «Формирование исследовательских навыков учащихся. На примерах внеурочной деятельности»

онлайн
Иллюстрация к новости: Будущее кардиогенетики — с искусственным интеллектом

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.

Иллюстрация к новости: Исследователи НИУ ВШЭ научили нейросеть точнее определять взаимодействия между белками

Исследователи НИУ ВШЭ научили нейросеть точнее определять взаимодействия между белками

Ученые Института искусственного интеллекта и цифровых наук (Института ИИиЦН) факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали модель, которая с точностью до 95% предсказывает, будут ли белки взаимодействовать друг с другом. GSMFormer-PPI использует три типа данных о белке, в том числе и о его поверхности, и анализирует связи между ними, в отличие от предыдущих моделей, где данные просто объединялись. Разработка может ускорить поиск молекулярных механизмов болезней, биомаркеров и потенциальных мишеней для лекарств. Работа опубликована в журнале Scientific Reports.

Иллюстрация к новости: Ученые Вышки научили нейросеть «слышать» неисправности в электродвигателях

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.

Иллюстрация к новости: Ученые ВШЭ разработали DeepGQ — Google Maps для G-квадруплексов

Ученые ВШЭ разработали DeepGQ — Google Maps для G-квадруплексов

Исследователи из Центра искусственного интеллекта ФКН НИУ ВШЭ разработали ИИ-модель, которая открывает новые возможности для диагностики и лечения тяжелых заболеваний, включая рак мозга и нейродегенеративные нарушения. Ученые применили искусственный интеллект для изучения G-квадруплексов — структур, которые оказывают значительное влияние на работу наших клеток и развитие различных органов и тканей. Статья с результатами исследования опубликована в журнале Scientific Reports.

Иллюстрация к новости: Исследователи ВШЭ составили полногеномную карту квадруплексов

Исследователи ВШЭ составили полногеномную карту квадруплексов

Международная команда исследователей, в том числе из НИУ ВШЭ, создала первую полную карту квадруплексов — нестабильных структур ДНК, участвующих в регуляции генов. Ученые впервые показали, что эти структуры работают парами: один находится в участке ДНК, который запускает считывание гена, а другой в соседнем участке, ускоряющем этот процесс. В нормальных тканях они регулируют работу тканеспецифичных генов, а в раковых — генов, отвечающих за рост и деление клеток. Результаты могут помочь в разработке новых противоопухолевых препаратов, нацеленных на квадруплексы. Исследование опубликовано в журнале Nucleic Acids Research.

Иллюстрация к новости: В Центре ИИ НИУ ВШЭ упростили эксперименты в физике элементарных частиц

В Центре ИИ НИУ ВШЭ упростили эксперименты в физике элементарных частиц

Исследователи Центра ИИ НИУ ВШЭ разработали новый метод оценки надежности моделей машинного обучения. Они показали, что подход работает в восемь раз быстрее, чем полный перебор моделей, и существенно снижает объем ручной проверки. Метод можно использовать в задачах физики элементарных частиц с нейросетями различной архитектуры. Исследование опубликовано в журнале IEEE Access.

Иллюстрация к новости: ВШЭ и МТС будут вместе бороться с дипфейками и научат искусственный интеллект создавать новое видео под запросы пользователей

ВШЭ и МТС будут вместе бороться с дипфейками и научат искусственный интеллект создавать новое видео под запросы пользователей

НИУ ВШЭ и компания МТС Web Services (MWS) объявили о запуске серии совместных исследовательских работ в области технологий искусственного интеллекта, направленных на развитие инновационных решений в сфере кибербезопасности, мультимодальной генерации контента и анализа больших данных. Основным исполнителем проекта является Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова НИУ ВШЭ при общей координации Центра искусственного интеллекта ВШЭ.