В НИУ ВШЭ разрабатывают нейросеть для сферы науки и инноваций
Исследователи НИУ ВШЭ учат большие языковые модели понимать русскоязычную научную терминологию, увеличивая при этом их энергоэффективность. Адаптированная модель работает в 2,7 раза быстрее и требует на 73% меньше памяти, чем исходная открытая модель, что позволяет запускать ее на более доступном оборудовании. Программа прошла государственную регистрацию.
Объем научно-технической информации (патентов, статей, отчетов) с каждым днем стремительно увеличивается. Эффективно работать с этим массивом данных помогает искусственный интеллект. Как правило, большие языковые модели, представленные на рынке, мультиязычные и обучены на разных языках. Но в популярных чат-ботах с генеративным искусственным интеллектом, таких как ChatGPT, превалируют данные на английском, что грозит появлением монокультуры данных в области ИИ.
Ученые Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ дообучили существующие большие языковые модели, чтобы получить инструмент, способный более точно анализировать научные тексты на русском языке с пониманием предметной специфики. Основой послужил корпус данных iFORA-QA, вручную собранный более чем 150 экспертами ИСИЭЗ из аналитических материалов и отчетов в области науки, технологий и инноваций.
После адаптации точность модели при ответах на узкопрофессиональные вопросы в сфере науки, технологий и инноваций выросла, скорость генерации увеличилась в 2,7 раза, а использование памяти сократилось на 73% по сравнению с открытой мультиязычной моделью.
Анастасия Малашина
«Универсальные языковые модели знают много, но поверхностно. Нам же нужна модель, которая понимает, о чем пишут российские ученые и инженеры. Благодаря проведенным исследованиям мы смогли научить алгоритм мыслить в категориях предметной области, понимать связи между сложными понятиями и корректно интерпретировать запросы», — комментирует главный аналитик проекта, научный сотрудник и ведущий эксперт Центра стратегической аналитики и больших данных ИСИЭЗ Анастасия Малашина.
Уже в этом году исследователи разработают дополнительные полезные инструменты на базе адаптированной модели. Первым станет умный поисковик — он снизит риски галлюцинирования модели и будет формировать выводы только со ссылками на научные источники информации. Второй инструмент — граф связей, который позволит выявлять закономерности, в том числе скрытые, на основе структуры источников. Кроме того, модель получит способность работать с неполной и неоднозначной информацией, а также рассуждать, то есть не просто давать ответ, а сначала анализировать, чего ей не хватает, задавать уточняющие вопросы пользователю и только потом формулировать подробный ответ.
В итоге все эти возможности объединятся в единую мультиагентную систему, которая позволит решать сложные задачи автоматически.
«Мы создаем целостную систему интеллектуальных агентов, адаптированную под реалии российской науки. Она будет работать на базе большой языковой модели и сможет автономно анализировать научно-техническую информацию и выявлять скрытые связи. Это шаг к автоматизации научной аналитики, где ИИ становится партнером исследователя», — подчеркивает Анастасия Малашина.
Модель искусственного интеллекта разрабатывается в рамках реализации программы Центра искусственного интеллекта НИУ ВШЭ по гранту, предоставленному Минэкономразвития России.
Вам также может быть интересно:
Исследователи ВШЭ показали, как создавать регуляторную ДНК напрямую
Исследователи НИУ ВШЭ разработали модель для генерации промоторов и энхансеров — участков ДНК, регулирующих работу генов. Модель работает с нуклеотидами ДНК напрямую, без промежуточного преобразования в непрерывное числовое пространство. Разработка может быть полезна в синтетической биологии и генной терапии. Результаты исследования представлены на воркшопе конференции ICLR 2026.
Развивая сотрудничество: совместный семинар ФКН ВШЭ и Харбинского технологического университета
13–16 июля на факультете компьютерных наук прошел Российско-китайский научно-исследовательский семинар по приложениям машинного обучения, организованный Научно-учебной лабораторией облачных и мобильных технологий совместно с Харбинским политехническим университетом (Китай). Делегация из семи студентов и трех представителей университета прибыла в Москву, чтобы принять участие в интенсивной четырехдневной программе.
«Работа с ИИ — решение целого спектра инженерных задач»
Искусственный интеллект — рабочий инструмент, построенный на сбалансированном сочетании алгоритмов с инженерной проработкой. Как технологии ИИ способны улучшить приложение, устройство, систему и какие инженерные задачи решаются при этом, рассказывают специалисты и аспиранты Московского института электроники и математики ВШЭ.
Новая секция по ИИ и призовое место: молодые ученые Вышки на Международной конференции IEEE EDM
В Республике Алтай прошла 27-я Международная конференция молодых специалистов в области электронных приборов и материалов (IEEE EDM). В этом году ученые НИУ ВШЭ представили на ней результаты своих исследований, а также приняли участие в организации новой секции по искусственному интеллекту. Доклад магистранта Вышки Родиона Сидоренко занял третье место в конкурсе научных работ конференции.
НИУ ВШЭ инициировал разработку этического стандарта для антропоморфных роботов
Развитие антропоморфной робототехники требует не только технологических, но и этических решений. В июле на площадке Института робототехнических систем НИУ ВШЭ прошла форсайт-сессия, посвященная разработке Этического стандарта для антропоморфных робототехнических комплексов. Представители бизнеса, органов государственной власти, научных организаций и университетов обсудили ключевые этические и правовые вопросы, связанные с развитием антропоморфных робототехнических комплексов. Главным итогом встречи стала подготовка проекта Этического стандарта.
НИУ ВШЭ первым среди университетов начал фиксировать интеллектуальные права на научные результаты в блокчейне
Высшая школа экономики подключила свой Репозиторий научно-технической информации к доверенной блокчейн-сети РЦИС.РФ как самостоятельный узел. Теперь каждый исследовательский результат, размещенный в цифровом хранилище НИУ ВШЭ, может получить признаваемую госорганами запись в распределенном реестре, подтверждающую авторство и принадлежность исключительных прав.
ФКН ВШЭ и ЧГУ реализовали три отраслевых образовательных модуля по искусственному интеллекту
В 2025/26 учебном году факультет компьютерных наук (ФКН) ВШЭ совместно с Череповецким государственным университетом реализовал три отраслевых образовательных модуля по искусственному интеллекту. Инициатива была представлена в рамках проекта «Топ-ИИ» Минцифры России при участии АНО «Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации». Эксперты НИУ ВШЭ совместно с индустриальными партнерами разработали линейку отраслевых образовательных модулей в области искусственного интеллекта.
В НИУ ВШЭ появится суперкомпьютер для работы с ИИ
Высшая школа экономики готовит к запуску второй суперкомпьютер. Новый кластер будет ориентирован прежде всего на задачи ИИ и дополнит уже действующий суперкомпьютер cHARISMa. Его запуск планируется на конец 2026 года.
В НИУ ВШЭ создан Фонд науки и технологий
Фонд науки и технологий НИУ ВШЭ (ФНТ) будет финансировать перспективные научные инициативы, имеющие прикладную направленность и содействующие достижению технологического лидерства России. На поддержку могут рассчитывать проектные команды из всех кампусов университета. Заявку в ФНТ можно подать в любой момент. Рассматривать заявки будет созданный Совет по науке и технологиям НИУ ВШЭ.
Нейросеть НИУ ВШЭ iFORA.LLM включена в Реестр российского программного обеспечения
Адаптированная большая языковая модель для сферы науки, технологий и инноваций (далее — iFORA.LLM, модель), разработанная экспертами Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ, включена в Реестр российского ПО. Модель создана для эффективного анализа массивов научно-технической информации — от поиска релевантных публикаций до оценки технологических трендов и формирования аналитических отчетов.