Тема «новое в ВШЭ»

На сайте научного центра мирового уровня «Центр междисциплинарных исследований человеческого потенциала» заработал новый раздел «Цифровые витрины». В открытом доступе представлены и описаны ключевые исследовательские проекты НЦМУ и их результаты.

Факультет компьютерных наук ВШЭ запускает трек «ИИ 360: Инженерия искусственного интеллекта» и «Исследовательскую программу ФКН» для вовлечения студентов в научную деятельность с первых лет обучения. Результатом должно стать появление высококлассных исследователей в сфере компьютерных наук и фундаментальной математики. Особенностью обеих программ является повышенная учебная нагрузка: в каждом семестре студент изучает как минимум одну дополнительную дисциплину.

Его возглавил член-корреспондент РАН, заместитель директора Института Африки РАН и руководитель Международного центра антропологии факультета гуманитарных наук НИУ ВШЭ Дмитрий Бондаренко. В состав диссертационного совета вошли известные российские востоковеды и африканисты Высшей школы экономики и других ведущих организаций.

По итогам конкурса проектов на факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ открываются две новые лаборатории. Лабораторию матричных и тензорных методов в машинном обучении возглавит Максим Рахуба, доцент департамента больших данных и информационного поиска. Лабораторией облачных и мобильных технологий будет руководить профессор департамента программной инженерии Дмитрий Александров.

Малый космический аппарат, получивший название CubeSX-HSE-3, был создан силами сотрудников и студентов Московского института электроники и математики им. А.Н. Тихонова НИУ ВШЭ на базе платформы «ОрбиКрафт-Про 3U» компании «Спутникс». Работы велись в рамках проекта Space-π при поддержке Фонда содействия инновациям.

Исследователи факультета компьютерных наук ВШЭ и Лаборатории искусственного интеллекта Сбера  смогли увеличить скорость работы градиентного бустинга — одного из самых эффективных алгоритмов для решения задач машинного обучения. Предложенный подход позволит быстрее решать задачи классификации и регрессии машинного обучения. Результаты их работы были представлены на конференции NeurIPS.