Достижения Вышки в сфере ИИ представили на AIJ
На площадке международной конференции AI Journey состоялась сессия под руководством вице-премьера Дмитрия Чернышенко, посвященная достижениям российских исследовательских центров в области искусственного интеллекта. Руководитель Центра ИИ ВШЭ Алексей Масютин представил ключевые разработки исследователей центра.
В своем выступлении Дмитрий Чернышенко отметил, что поддержка научных исследований и разработок в целях обеспечения опережающего развития ИИ — одна из главных задач, обозначенных в утвержденной президентом Российской Федерации Национальной стратегии развития ИИ до 2030 года. «Наш президент отметил, что Россия должна стать мировым лидером не только по созданию, но и по масштабу применения, проникновению искусственного интеллекта во все без исключения сферы нашей жизни», — сказал Дмитрий Чернышенко.
Поддержанные Правительством России исследовательские центры в сфере ИИ играют большую роль в реализации этой задачи. В 2024 году завершается трехлетний цикл работы шести исследовательских центров «первой волны». Вице-премьер отметил Высшую школу экономики среди центров компетенций по искусственному интеллекту наряду с МГУ им. М.В. Ломоносова, Сколтехом, Иннополисом и другими. Руководитель Центра ИИ НИУ ВШЭ Алексей Масютин на питч-сессии представил ключевые результаты деятельности центра за 2021–2024 годы.
Алексей Масютин
Алексей Масютин подчеркнул важность трехлетнего цикла работы центра и отметил значительные успехи, достигнутые в ходе его реализации: «В 2021 году мы начинали работу в партнерстве с тремя компаниями из отраслей финтеха, телекома и ИТ, где традиционно уровень внедрения технологий ИИ высокий. К 2024 году мы расширили список индустриальных партнеров, разработав решения для компаний из сферы туризма, где ИИ только начинает активно внедряться, а также компаний транспортной безопасности и производства. ИИ-решения мы разрабатываем на основе фундаментальных исследований, уровень которых подтверждается публикациями наших сотрудников на конференциях уровня А*. В ближайшей перспективе мы ожидаем развития ИИ по двум направлениям: масштабирование уже существующих подходов в разных сферах экономики и работа над новыми прорывными подходами, такими как мультиагентные системы, взаимодействующие с накопленными базами знаний, что соответствует и целям развития ИИ в России. Уверен, что деятельность Центра ИИ ВШЭ и в будущем продолжит вносить значимый вклад в достижение целей Национальной стратегии по развитию искусственного интеллекта РФ».
Татьяна Союзнова
Дмитрий Чернышенко анонсировал, что в 2025 году пройдет новый конкурсный отбор флагманских исследовательских центров. Эти организации сосредоточатся на разработке и адаптации больших фундаментальных моделей для их применения в отраслях экономики, на формировании условий для создания сильного ИИ, повышении доступности ИИ-технологий для их использования в повседневной жизни. Сопровождением деятельности исследовательских центров будет заниматься созданный Проектный офис по науке в сфере ИИ «САПФИР». Его руководитель, заместитель главного управляющего директора по экспертизе и финансовой поддержке Фонда «Сколково» Татьяна Союзнова отметила: «Наша задача — сделать так, чтобы AI-наука в России стала понятной, результативной и привлекательной для каждого».
В своем выступлении Дмитрий Чернышенко рассказал, что Центр непрерывного образования ФКН по заказу Альянса в сфере искусственного интеллекта разработал эталонную программу ДПО в сфере ИИ — «Введение в искусственный интеллект для руководителей». Курс предназначен для руководителей, которым предстоит внедрять решения на основе технологий искусственного интеллекта. Программа включает знакомство с принципами работы ИИ и генеративных моделей, знакомство с кейсами и существующими решениями. Обучение уже прошли ряд руководителей федеральных и региональных органов исполнительной власти.
Сотрудники НИУ ВШЭ приняли активное участие в программе конференции:
— декан факультета компьютерных наук Иван Аржанцев выступил с докладом «Криптография с открытым ключом и AI»;
— директор по фундаментальным исследованиям Института искусственного интеллекта и цифровых наук и заведующий Международной лабораторией стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных ФКН Алексей Наумов представил доклад «Группируй и перемешивай: эффективная, структурированная ортогональная параметризация»;
— главный научный сотрудник Международной лаборатории стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН Владимир Спокойный выступил с докладом «Теоретические основы методов ИИ»;
— стажер-исследователь Научно-учебной лаборатории междисциплинарных эмпирических исследований НИУ ВШЭ в Перми Игорь Черницин на сессии «Климат. Другой планеты у нас нет» рассказал о разработанной в Центре ИИ системе прогнозирования пространственного распределения вредных веществ в атмосферном воздухе;
— заместитель декана факультета социальных наук Мария Чумакова и заместитель директора Центра трансфера и управления социально-экономической информацией Анастасия Углева приняли участие в сессии «Этика: Белая книга ИИ».
Трансляции AIJ 2024 доступны на официальном сайте конференции.
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.