От беспилотников до диагностики дислексии у детей: чем занимается Центр ИИ Вышки
Центр искусственного интеллекта НИУ ВШЭ вместе с индустриальными партнерами ведет работу над 25 прикладными проектами в сфере телекоммуникаций, финансов, образования, медицины и др. Результаты работы исследователей и разработчиков на днях были представлены на заседании рабочей группы при правительстве РФ, где были подведены первые итоги реализации федерального проекта «Искусственный интеллект» национальной программы «Цифровая экономика».
Шесть исследовательских центров в сфере искусственного интеллекта (ИИ) в прошлом году получили гранты правительства РФ. В федеральную программу вошли Сколковский институт науки и технологий, МФТИ, Институт системного программирования им. В.П. Иванникова, Университет Иннополис, ИТМО и Высшая школа экономики. Их задача — разработать прорывные решения и обеспечить России лидерские позиции в сфере искусственного интеллекта на мировой арене и импортозамещение зарубежных продуктов и технологий на отечественном рынке.
Дмитрий Чернышенко
«Радует, что, несмотря на короткий срок — всего полгода с момента отбора центров, они уже могут предъявить конкретные результаты, которые можно использовать на предприятиях», — сказал вице-премьер Дмитрий Чернышенко в ходе заседания рабочей группы. Он подчеркнул, что в текущих условиях необходимо усилить внедрение прикладных решений по ИИ в реальный сектор и ускорить цифровую трансформацию приоритетных отраслей экономики.
Центр ИИ НИУ ВШЭ разрабатывает модели и программное обеспечение по 25 направлениям. Алексей Масютин, руководитель вышкинского Центра ИИ, рассказал на заседании рабочей группы о реализуемых проектах, которые можно разделить на две группы: проекты для бизнеса и проекты для социально значимой сферы. Он подчеркнул, что каждый проект соответствует мировым фронтирам в конкретной технологической области.
Так, для Сбера Центр ИИ создает новые языковые модели и разрабатывает интеллектуальные системы с широкой областью применения — от задач управления человеческим капиталом до выявления признаков подозрительных транзакций. А для «Яндекса» идет работа над алгоритмами оптимизации взаимодействия пользователей на различных платформах и прорывными методами обучения с подкреплением для оптимизации автопилотируемых транспортных средств. По ряду проектов внедрение и пилотные испытания пройдут уже в 2022 году. Например, будет протестирована модель улучшения качества изображений на данных МТС.
Из социально значимых проектов можно выделить решения для повышения качества образовательного процесса, а также модели машинного обучения для медицины, которые позволяют снизить издержки при разработке медицинских препаратов. Кроме этого, создан прототип продукта ранней диагностики дислексии у детей. Такие технологии ИИ помогают детям проходить эффективную профилактику заболеваний. Эта разработка была представлена на выставке, прошедшей в рамках заседания рабочей группы.
Алексей Масютин
«Перед заседанием рабочей группы мы посетили выставку прототипов и продуктов центров ИИ. Было очень интересно увидеть результаты коллег. Стенд НИУ ВШЭ, в свою очередь, представил систему ранней диагностики детской дислексии. С помощью моделей искусственного интеллекта система позволяет оперативно получить оценку на основе движения глаз ребенка во время чтения», — рассказал Алексей Масютин.
По его словам, для решения актуальных задач импортозамещения к работе Центра ИИ сейчас привлекаются новые индустриальные партнеры. В частности, готовится соглашение о сотрудничестве с представителями фарминдустрии.
Стоит отметить, что в НИУ ВШЭ, помимо исследовательского трека в сфере искусственного интеллекта, реализуются и образовательные программы бакалавриата и магистратуры в этой области: в сфере машинного обучения, компьютерных наук и пр. Подробнее с ними можно ознакомиться тут.
«В базовых организациях исследовательских центров уже внедряются разработанные в рамках федпроекта программы бакалавриата и магистратуры по приоритетным направлениям ИИ. Студенты и выпускники этих программ смогут продолжить исследовательскую деятельность на базе существующих центров. К 2024 году мы ожидаем, что около 9 тысяч человек поступят на магистерские и бакалаврские программы по ИИ», — отметил Дмитрий Чернышенко.
По его словам, специалисты, вовлеченные в прорывные исследования центров ИИ, демонстрируют высокую степень заинтересованности в реализации проектов в отечественных научных организациях и продолжают работать в России даже несмотря на предложения из-за рубежа. «Это говорит о том, что опорные исследовательские центры можно считать привлекательным местом работы для молодых специалистов», — считает вице-премьер.
На встрече в правительстве Вышка предложила также провести осенью этого года отечественную международную конференцию высокого уровня в области искусственного интеллекта на базе Национального центра развития искусственного интеллекта при правительстве РФ.
Вам также может быть интересно:
AI AWARDS 2026: аналитическую основу премии формирует iFORA НИУ ВШЭ
Высшая школа экономики вошла в число партнеров премии AI AWARDS 2026, которая пройдет 29 апреля в Москве. Проект, реализуемый командой «Билайн Big Data & AI», посвящен практическому применению искусственного интеллекта и объединяет компании, технологии и команды, которые уже сегодня влияют на развитие новой цифровой экономики. Вклад номинантов AI AWARDS в развитие ИИ анализируется на основе данных, поэтому качество аналитической базы и прозрачность методологии становятся для рынка принципиально важными.
Будущее кардиогенетики — с искусственным интеллектом
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ (Институт ИИиЦН) создали программу, которая способна анализировать участки генома человека, ранее недоступные для точной интерпретации при генетическом тестировании. Программа адаптирует большие генеративные модели (ГенИИ) под задачи кардиогенетики, чтобы предсказывать, как мутация влияет на работу конкретного гена.
НИУ ВШЭ и Альфа-Банк запускают исследовательские проекты в сфере искусственного интеллекта
НИУ ВШЭ и Альфа-Банк объявили о старте трех совместных проектов в области искусственного интеллекта. Они направлены на развитие аналитических инструментов для банковских сервисов — от более точных прогнозов до новых подходов к управлению рисками и персонализации клиентского опыта.
Участники «Я — профессионал» разработают ИИ-агентов для бизнеса на Весенней экономической школе Вышки и Сбера
На площадке СберУниверситета стартовала Весенняя экономическая школа, организованная Высшей школой экономики и Сбером для участников Всероссийской олимпиады студентов «Я — профессионал» Президентской платформы «Россия — страна возможностей». С 22 по 24 апреля студенты будут работать над созданием ИИ-агента для бизнеса — от идеи и научной гипотезы до прототипа, готового к защите перед экспертами.
Уже не выбор, а реальность: трансформация мира под влиянием ИИ
Искусственный интеллект уже не воспринимается как технология будущего: он стремительно меняет процессы принятия решений, рынок труда и социальные практики. Вместе с тем он несет с собой не только новые грандиозные возможности, но и системные риски, связанные с ростом зависимости от данных, трансформацией профессий и изменением человеческого поведения. В НИУ ВШЭ создали семантическую карту разломов, которая показала ключевые тренды в развитии технологий.
Почему искусственный интеллект не способен поработить человечество
1 апреля на факультете математики НИУ ВШЭ встретили российского ученого, преподавателя и специалиста по информационной безопасности Андрея Масаловича, известного как КиберДед. Он представил студентам Вышки свои «Двадцать вопросов искусственному интеллекту» и поделился ответами, раскрывающими суть проблем в сфере развития ИИ, а также рассказал, почему тот никогда не сможет захватить человечество.
Ученые Вышки научили нейросеть «слышать» неисправности в электродвигателях
Ученые Института искусственного интеллекта и цифровых наук (ИИиЦН) факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали метод Signature-Guided Data Augmentation (SGDA), который способен с точностью 99% определять неисправность двигателей и с точностью 86% классифицировать типы возникших поломок. Применение этой разработки может снизить расходы на ремонт промышленного оборудования, уменьшить простои и сделать производство безопаснее. Результаты исследования опубликованы в журнале Engineering Applications of Artificial Intelligence.
«Подготовка инженеров нового поколения невозможна без интеграции инструментов ИИ в отраслевые ОП»
26 февраля в Уфе на площадке Межвузовского студенческого кампуса Евразийского научно-образовательного центра прошла защита итоговых проектов пилотного курса образовательной программы «ИИ-инженерия в нефтегазовой отрасли». Эксперты НИУ ВШЭ оценили студенческие проекты в сфере искусственного интеллекта, выполненные для «Газпрома» в рамках федерального проекта «Экономика данных и цифровая трансформация государства».
Стартует набор на онлайн-программу повышения квалификации «Основы ИИ-агентов для автоматизации процессов»
В Центре непрерывного образования факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ открыт набор на новую онлайн-программу повышения квалификации «Основы ИИ-агентов для автоматизации процессов». Программа разработана для тех, кто стремится перейти от базового использования нейросетей в формате чат-ботов к созданию прикладных интеллектуальных инструментов для автоматизации бизнес-задач. Курс ориентирован на слушателей, заинтересованных в практическом освоении современных подходов к разработке автономных ИИ-агентов на базе больших языковых моделей и их внедрении в рабочие процессы.
Ученые НИУ ВШЭ научились сжимать большие языковые модели без потерь в качестве
Исследователи из Института искусственного интеллекта и цифровых наук (Институт ИИиЦН) ФКН НИУ ВШЭ разработали новый метод сжатия больших языковых моделей, таких как GPT и LLaMA, который позволяет уменьшить их объем на 25–36% без дополнительного обучения и значительной потери в точности. Это первый подход, который использует математические преобразования — вращения весов модели, — чтобы сделать модели более удобными для сжатия с помощью структурированных матриц. Результаты исследования опубликованы в ACL Findings 2025. Код метода доступен на GitHub.