Тема «машинное обучение»

Работа исследовательской группы факультета биологии и биотехнологии НИУ ВШЭ, выполненная в сотрудничестве с учеными МГУ и ИБХ РАН, теперь официально опубликована в международном журнале Stat. Исследование посвящено критической проблеме в биомедицине: как убедиться, что алгоритм машинного обучения выявляет действительные биологические закономерности, а не подстраивается под случайные шумы в данных.

Интеллектуализация управления, синергия с ИИ и переход к микрооблакам — такими будут главные тренды цифровой экономики в ближайшее десятилетие. На форсайт-сессии в НИУ ВШЭ ведущие эксперты в сфере облачных технологий обсудили их эволюцию до 2040 года — от интеллектуализации процессов до идей о переносе хранилищ в космос, чтобы минимизировать экологический ущерб планете.

Интеллектуализация управления, синергия с ИИ и переход к микрооблакам — такими будут главные тренды цифровой экономики в ближайшее десятилетие. На форсайт-сессии в НИУ ВШЭ ведущие эксперты в сфере облачных технологий обсудили их эволюцию до 2040 года — от интеллектуализации процессов до идей о переносе хранилищ в космос, чтобы минимизировать экологический ущерб планете.

В рамках конференции Fall into ML в ВШЭ прошла дискуссия «Академия в кризисе: что готовит будущее». Ее участники обсудили, почему растет количество научных публикаций, каково качество этих работ, чего требовать от ученых и какова рольискусственного интеллекта в подготовке статей.

24–25 октября в Центре культур НИУ ВШЭ Институт искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук организует четвертую ежегодную конференцию Fall into ML 2025. Мероприятие традиционно поддерживает генеральный партнер — Сбербанк. В фокусе — прорывные исследования и будущее фундаментального ИИ.

Лаборатория молекулярных механизмов долголетия НИУ ВШЭ разрабатывает метод прогнозирования повышенного уровня липопротеина (а) на основе рутинных биохимических анализов и машинного обучения. Использование уже имеющихся медицинских данных позволит выявлять группы риска сердечно-сосудистых заболеваний без дополнительных затрат, что улучшит раннюю диагностику и персонализированное лечение.

Исследователи из НИУ ВШЭ разработали модель машинного обучения, которая предсказывает риск развития осложнений у пациентов, перенесших инфаркт миокарда. В модели впервые учли генетические данные, что позволило точнее оценить риск долгосрочных осложнений. Исследование опубликовано в журнале Frontiers in Medicine.

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.

В конце октября в Высшей школе экономики состоялась конференция Fall Into ML 2024, организованная совместно с лабораторией искусственного интеллекта Сбербанка. Это ежегодное мероприятие стало платформой для обсуждения ведущими экспертами Сбербанка, AIRI, Сколтеха, НИУ ВШЭ и других научных центров и компаний новейших подходов в применении искусственного интеллекта. Впервые ученые Международной лаборатории экономики нематериальных активов представили результаты исследований на конференции такого уровня.