Вышка представила свои разработки и научные достижения в области ИИ
Сбер организовал R&D-день для исследовательских центров в области искусственного интеллекта. Команды Центра ИИ и других подразделений ВШЭ продемонстрировали свои компетенции и обсудили с бизнес-заказчиками перспективные задачи и подходы к их решению в будущих проектах.
Мероприятие открыл Андрей Белевцев, старший вице-президент, руководитель блока «Технологии» Сбера, отметивший большой спрос компании на фундаментальные и прикладные исследования. R&D-день, организованный Сбером, был направлен на выбор ключевых проектов для сотрудничества с университетами в ближайшие годы.
Альберт Ефимов, вице-президент, директор Управления исследований и инноваций Сбера, подчеркнул, что более половины публикаций Сбера в области искусственного интеллекта были созданы в сотрудничестве с центрами искусственного интеллекта. Сотрудничество с университетами, включая НИУ ВШЭ, открывает для Сбера новые технологические возможности. Ведущие исследователи разрабатывают ИИ-технологии в передовых областях науки для решения задач бизнес-заказчиков.
Академические исследователи из НИУ ВШЭ, Сколтеха и Новосибирского государственного университета поделились своими идеями о текущем состоянии и перспективах развития искусственного интеллекта после эпохи больших языковых моделей (LLM). Они отметили, что LLM произвели революцию в обработке естественного языка, но это лишь начало пути.
Алексей Наумов, научный руководитель Центра ИИ ВШЭ, выступил с докладом «Управляя генерацией. Где еще искать точки прорыва к AGI?». Он рассказал, как обучение с подкреплением (RL) приближает науку к общему искусственному интеллекту. В 2024 году ученые Центра ИИ ускорили обучение генеративных потоковых сетей с помощью RL. Результаты исследования вошли в 5% лучших публикаций на конференции AISTATS 2024 и были представлены на сессии «Вероятностные методы». Благодаря оптимизации RL ученым удалось получить в 1,6 раза больше разнообразных молекул и белков.
После этого состоялась панельная дискуссия на тему «Что ждет AI после эпохи LLM?», постерная сессия и нетворкинг представителей исследовательских команд с бизнес-заказчиками от экосистемы Сбера.
«Практика R&D-дней позволяет обменяться результатами с коллегами из других университетов и, что важно, в неформальной обстановке увидеться с заказчиками, — отметил Алексей Масютин, руководитель Центра ИИ ВШЭ. — Мы благодарим Сбер за такую инициативу и планируем рамку дальнейших совместных исследований».
На постерной сессии был представлен 21 исследовательский проект в области искусственного интеллекта, реализуемый учеными НИУ ВШЭ:
- Demonstration-regularized RL (Центр искусственного интеллекта)
- Generative flow networks as entropy-regularized RL (Центр искусственного интеллекта)
- Diffusion Model in the Space of Language Model Encodings (Центр искусственного интеллекта)
- Star-Shaped Denoising Diffusion Probabilistic Models (Центр искусственного интеллекта)
- Поиск аномалий в данных в условиях известной физической модели (Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН)
- Engineering Point Defects in Transition Metal Dichalcogenides for Tailored Material Properties using LLMs (Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН)
- Фреймворк для предсказания функциональных элементов генома (Центр искусственного интеллекта)
- Генеративные модели для предсказания байндеров (Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН)
- Большие языковые модели и анализ медицинских данных (Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН)
- Regularized Distribution Matching Distillation (Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН)
- Texture generation for three-dimensional models (Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН)
- GeoAI: когда локация имеет значение (Центр геоданных)
- Fact-checking for LLM based on web mining (Центр искусственного интеллекта)
- Построение графа знаний для конкретной предметной области: генерация и оценка (Международная лаборатория интеллектуальных систем и структурного анализа ФКН, Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН)
- Автоматизированная коррекция нестандартной орфографии и грамматики (Центр искусственного интеллекта)
- Прорывные технологии обработки данных: машинное обучение для анализа научно-технологических текстов (Институт статистических исследований и экономики знаний)
- Как ИИ помогает исследователям выявлять научно-технологические тренды: сочетание преимуществ семантического поиска и больших языковых моделей (Институт статистических исследований и экономики знаний)
- Как понимание особенностей языка может сократить технологический разрыв? (Институт статистических исследований и экономики знаний)
- Использование внешних знаний в языковых моделях (Международная лаборатория интеллектуальных систем и структурного анализа ФКН)
- Система анализа тональности социальных сетей (Международная лаборатория интеллектуальных систем и структурного анализа ФКН)
- Технология состояние-зависимой биомагнитной стимуляции мозга в реальном времени (HarPULL) (Центр биоэлектрических интерфейсов)
Вам также может быть интересно:
ИИ в образовании: как преодолеть соблазн готовых решений
Искусственный интеллект уже стал обыденностью для молодежи: как показал опрос, около 87% студентов ведущих вузов используют ИИ в процессе обучения. Большая часть из них отметила, что он помогает им экономить время, при этом они проверяют сделанную ИИ работу. Результаты исследования были представлены на конференции по анализу данных и технологиям ИИ Data Fusion. В ее работе приняли участие научный руководитель НИУ ВШЭ Ярослав Кузьминов и другие эксперты Вышки.
Большинство студентов не верят, что ИИ сможет заменить их на работе
Большинство студентов считают, что ИИ не сможет заменить их на работе в ближайшие десять лет. Низким такой риск называют 27,2% респондентов, 41,5% — крайне маловероятным. Эти оценки были получены НИУ ВШЭ в ходе опроса 4200 студентов в 2025 году. Они приводятся в докладе «Эпоха больших языковых моделей: почему они все еще не профессионалы», подготовленном научным руководителем НИУ ВШЭ Ярославом Кузьминовым и старшим преподавателем кафедры высшей математики НИУ ВШЭ Екатериной Кручинской. Доклад был представлен на XXV Ясинской (Апрельской) международной научной конференции по проблемам развития экономики и общества, которая проходит с 15 по 18 апреля в НИУ ВШЭ.
Точный ИИ-оракул: какие тренды интересуют бизнес
Современные технологии ежедневно меняют мир, автоматизируя бизнес-процессы в различных отраслях. Специалисты НИУ ВШЭ представили масштабный опыт команды iFORA по реализации ИИ-проектов в интересах крупных компаний и органов власти.
Перспективы ИИ: математика машинного обучения в фокусе
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ провел выездной воркшоп «Математика машинного обучения». Здесь собрались ведущие ученые и специалисты НИУ ВШЭ в области машинного обучения, математики и статистики. В центре внимания исследователей оказались математические аспекты, лежащие в основе современных и наиболее перспективных направлений машинного обучения. Программа воркшопа включала мини-курсы, практические работы, доклады и круглый стол, посвященный перспективам развития ИИ в России.
Внедрение искусственного интеллекта в организации: какие эффекты отмечают сотрудники
45% организаций, которые занимались внедрением ИИ в работу, заявили о повышении производительности труда в результате его использования. Об этом говорится в исследовании «Внедрение ИИ в работу организаций: чем обусловлена вариация эффектов на труд?». Исследование проведено директором Центра статистики труда и заработной платы ИСИЭЗ НИУ ВШЭ Анной Демьяновой и стажером-исследователем центра Дарьей Талакаускас. Оно было презентовано на XXV Ясинской (Апрельской) международной научной конференции по проблемам развития экономики и общества (XXV ЯМНК), проходящей в НИУ ВШЭ с 15 по 18 апреля.
«Идею всегда задает человек»: что дает ИИ образованию и медиа
ИИ-технологии меняют принципы работы образования и медиаиндустрии. Большинство студентов уже в той или иной мере используют ИИ, а нейросети уже массово производят все виды контента. Возможности и вызовы эксперты обсудили на конференции «Образование и медиа в эпоху цифровых перемен», организованной Дирекцией по маркетинговым коммуникациям НИУ ВШЭ и «Яндекс Образованием».
В Вышке стартовали открытые семинары «ИИ в индустрии»
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ запустил цикл открытых семинаров. Встречи посвящены актуальным вопросам внедрения искусственного интеллекта в различные отрасли экономики. Семинары проводятся еженедельно в 18:00 в кампусе на Покровском бульваре. Для участников также предусмотрена онлайн-трансляция.
Ученые представили новый метод для работы с несбалансированными данными
Специалисты факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ и Лаборатории искусственного интеллекта Сбера разработали геометрический метод расширения данных — Simplicial SMOTE. Тесты на разных наборах данных показали, что он значительно улучшает качество работы AI. Метод особенно полезен в ситуациях, когда редкие случаи очень важны, например в борьбе с мошенничеством или при диагностике редких болезней. Результаты исследования доступны в открытом архиве Arxiv.org и будут представлены на Международной конференции по обнаружению знаний и анализу данных (KDD) летом 2025 года в Торонто.
В Вышке рассчитали экономический эффект от внедрения технологий ИИ в России
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ оценил потенциальный экономический эффект от внедрения и использования технологий искусственного интеллекта в отраслях российской экономики до 2035 года. Эксперты также предположили, каким должен быть объем ресурсов, которые потребуются организациям для освоения данного класса технологий.
Мегасайенс, ИИ и суперкомпьютеры: Вышка расширяет сотрудничество с ОИЯИ
Специалисты по компьютерным технологиям НИУ ВШЭ и Объединенного института ядерных исследований (ОИЯИ) обсудили сотрудничество и совместные проекты на встрече в Лаборатории информационных технологий им. М.Г. Мещерякова (ЛИТ). Со стороны ВШЭ в дискуссии участвовали заведующий Лабораторией вычислительной физики МИЭМ Лев Щур и сотрудники Научно-учебной лаборатории методов анализа больших данных факультета компьютерных наук Денис Деркач и Федор Ратников.