В Вышке упростили разработку интеллектуальных сервисов
Ученые НИУ ВШЭ разработали MLOps-платформу, применение которой поможет внедрять эффективные и безопасные ИИ-решения во всех кампусах и подразделениях университета. В дальнейшем рассматривается возможность масштабирования инструмента на внешний рынок.
На семинаре стратегического проекта «ИИ-технологии для человека» (реализуется в рамках программы «Приоритет-2030») был представлен проект по разработке и внедрению MLOps-платформы для управления, запуска и мониторинга моделей искусственного интеллекта, интегрированной с ИТ-системами НИУ ВШЭ.
Елена Кожина
«Цель проекта — создание удобной среды для эффективного использования ИИ-моделей в образовательных и административных процессах университета», — отметила, открывая мероприятие, куратор стратпроекта — заместитель проректора НИУ ВШЭ Елена Кожина. Ожидается, что применение платформы поможет снизить барьеры для внедрения ИИ и повысить устойчивость и безопасность работы ИИ-решений в Вышке.
Хади Мухаммед Салех
Подробнее о целях, задачах и преимуществах платформы MLOps рассказал доцент департамента программной инженерии факультета компьютерных наук, руководитель проекта Хади Мухаммед Салех. Он подчеркнул, что реализация проекта обеспечит создание и развитие центров компетенций по развитию и применению технологий ИИ во всех кампусах Вышки. В результате ИИ-помощники будут интегрированы в образовательный и административный процессы, а также, совместно с партнерами, в сферы управления и медицины. «Ключевая ценность платформы для пользователей заключается в снижении трудоемкости развертывания ИИ-решений на основе данных корпоративных информационных систем НИУ ВШЭ», — рассказал он.
Команда проекта собрана из двух подразделений Вышки — факультета компьютерных наук и Московского института электроники и математики имени А.Н. Тихонова (МИЭМ).
К преимуществам MLOps-платформы относятся:
снижение затрат на достижение промышленной версии и интеграции с заказчиками;
воспроизводимость результатов исследований, повторное использование алгоритмов и моделей;
мониторинг ресурсов и работы моделей.
Вместе с тем сотрудники Вышки получают доступ к суперкомпьютеру «сHARISMa» через платформу MLOps для дообучения моделей, а также интеграцию с корпоративными информационными системами.
В рамках первого этапа проекта ученые уже развернули в «Яндекс Облаке» инфраструктуру платформы на базе фреймворка Центра ИИ, провели тестирование всех ее компонентов, а также в тестовом режиме настроили систему резервирования и восстановления. Сейчас на платформе развернуто 4 модели (Tesseract OCR, 2 модели проекта «Поймай бота» и модель индекса этичности). Особое внимание было уделено информационной безопасности работы платформы.
Антон Хританков
Подробный обзор фреймворка MLOps-платформы сделал доцент департамента программной инженерии факультета компьютерных наук, эксперт Центра ИИ Антон Хританков. «Единый фреймворк представляет собой программные средства автоматизации процессов поставки модулей ИИ на базе облачных технологий. Фреймворк предоставляет пользователям важные функции, которые упрощают работу и сокращают время на создание интеллектуальных сервисов», — рассказал он.
Процесс разработки, поставки и развития ИИ-сервисов состоит из трех циклов: моделирование, реализация и применение. Результатом первого становится написанный код эксперимента и предварительное решение задачи в виде модели. Второй цикл направлен на то, чтобы перейти от исследовательского кода к промышленной реализации, пригодной для внедрения в бизнес-процессы. Задача последнего цикла в том, чтобы интегрировать разработки с внутренними или внешними системами, внести корректировки, дообучить модель и при необходимости выпустить ее новую версию.
В настоящее время начат второй этап реализации проекта, добавил Хади Мухаммед Салех. В его рамках будут улучшены и упрощены процессы развертывания моделей, расширена документация, а также записана видеоинструкция по использованию MLOps-платформы.
В 2025 году планируется обеспечить интеграцию ИИ-моделей на MLOps-платформе с КИС НИУ ВШЭ, внедрить сервисный подход к обслуживанию платформы, создать подсистему учета используемых вычислительных ресурсов (биллинг) и обеспечить информационную безопасность интеллектуальных сервисов.
Вам также может быть интересно:
Ученые ФКН ВШЭ представили исследования в области тензорных методов на международной конференции в Китае
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ приняли участие в Международной конференции-школе по тензорным методам в математике и вычислениях для искусственного интеллекта (3rd Conference-School on Tensor Methods in Mathematics and Artificial Intelligence Computing). Мероприятие прошло в конце октября в Шэньчжэне (Китай). Одна из работ ученых института получила награду Best Poster Award и вошла в число пяти лучших постеров конференции.
Россияне не готовы платить за образовательные продукты, созданные на базе ИИ
Искусственным интеллектом регулярно пользуются 50% граждан. Среди пользователей ИИ 65% отмечают, что нейросети помогают им работать быстрее. При этом к образовательным и креативным продуктам, созданным целиком или преимущественно на базе ИИ, россияне настроены скептически и чаще всего не готовы за них платить — таковы результаты совместного исследования Института развития креативных индустрий (ИРКИ) ВШЭ, MAGRAM MR и Наука Mail.
«Погружение в машинное обучение — 2026»: от фундаментальных исследований до дискуссий о будущем ИИ
23–24 октября в Высшей школе экономики состоялась пятая конференция «Погружение в машинное обучение» (Fall into ML 2026). За пять лет мероприятие выросло из камерной встречи исследователей в масштабную научную площадку, объединяющую ведущих специалистов по машинному обучению, молодых ученых, студентов и представителей технологических компаний. Юбилейный год стал новым этапом развития конференции: в программу вошли дискуссии с участием международных спикеров, обсуждение совместных исследовательских проектов и мини-курсы по актуальным направлениям искусственного интеллекта.
Мир ИИ: «Ответственность за принимаемые решения останется на людях»
В НИУ ВШЭ прошла V конференция «Погружение в машинное обучение». В ходе панельной дискуссии форума «Прорыв в области искусственного интеллекта: каким станет ИИ и кем станем мы?» эксперты поделились прогнозами, как изменятся наука и ИТ-индустрия через 5–10 лет и какие задачи по-прежнему останутся за человеком.
Кентавры среди нас: эксперты обсудили условия эффективного применения ИИ
Искусственный интеллект стремительно меняет образование, научную работу и подготовку публикаций. Большую часть исследовательских, аналитических и учебных задач человек решает вместе с ИИ. При этом навыка пользоваться нейросетями недостаточно: необходимо тщательно проверять результаты, понимать ограничения алгоритмов и определять границы ответственности. Эти вопросы обсудили участники сразу нескольких секций II Дискуссионного экспертного форума НИУ ВШЭ.
На Школе ФКН ВШЭ по искусственному интеллекту учителя погрузились в анализ данных и машинное обучение
С 6 по 10 октября факультет компьютерных наук (ФКН) Высшей школы экономики организовал первую Школу по искусственному интеллекту для учителей информатики и математики . Ее участниками стали 72 педагога из разных регионов России. Обучение по трем направлениям проходило в течение пяти дней в университетском учебном центре «Вороново».
МТС и MAGNIT TECH стали индустриальными партнерами ФКН ВШЭ в рамках проекта «Топ-ИИ» Минцифры
Цель партнерства — объединить фундаментальную академическую базу факультета с актуальными задачами бизнеса. Благодаря проекту «Топ-ИИ» при поддержке гранта Минцифры России (при участии АНО «Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации») и прямому участию лидеров индустрии студенты ФКН уже во время учебы включаются в разработку передовых технологий и выходят на рынок готовыми специалистами высокой квалификации по ключевым направлениям: генеративный искусственный интеллект, высоконагруженная инфраструктура, инженерия данных и машинное обучение в ритейле.
Научная экспедиция на Хайнань: ученые ВШЭ организовали конференцию по статистическому ИИ в Китае
С 24 по 28 августа 2026 года в городе Санья на острове Хайнань (Китай) прошла международная конференция Statistical AI («Статистический искусственный интеллект»). Мероприятие собрало ведущих специалистов в области статистики, машинного обучения и прикладного ИИ. Среди организаторов конференции — Алексей Наумов, директор Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ, и Сергей Самсонов, заведующий Международной лабораторией стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных.
В НИУ ВШЭ пройдет международная конференция об обучении служением и искусственном интеллекте
21–23 октября 2026 года в НИУ ВШЭ пройдет Международная научно-практическая конференция «Обучение служением и искусственный интеллект: человекоцентричная социальная миссия университета». Конференция объединит представителей российских и зарубежных университетов, органов власти, некоммерческих организаций и бизнеса. Регистрация уже открыта.
Исследователи НИУ ВШЭ оценили вклад стран БРИКС в ведущие конференции по машинному обучению
Наукометрический центр НИУ ВШЭ проанализировал более 104 тысяч работ за 2020–2025 годы, которые были представлены на десяти конференциях высшего уровня A* по рейтингу ICORE 2026. Исследователи изучили вклад Бразилии, России, Индии, Китая и ЮАР: на эти страны пришлось около 40,8 тысячи публикаций — 39,2% от всего массива. Однако распределение крайне неравномерно, и единого исследовательского пространства БРИКС пока нет.