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.
Организаторами выступили Лаборатория теоретических основ моделей искусственного интеллекта (ТОМИИ) и Международная лаборатория стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных (HDI Lab). Участники узнали о последних исследованиях и разработках, а также обсудили актуальные проблемы и перспективы развития данной сферы.
Обсуждения и доклады затрагивали следующие темы:
генеративные диффузионные модели;
теоретические основы глубокого обучения;
эмоциональный искусственный интеллект;
статистический вывод для марковских цепей.
Никита Пучкин
«Институт искусственного интеллекта и цифровых наук традиционно проводит конференцию в начале года, объединяя студентов и ученых нескольких лабораторий, — рассказал Никита Пучкин, заведующий Лабораторией ТОМИИ. — Это хорошая возможность представить самые свежие результаты исследований, а также послушать выступления коллег. Поскольку темы исследований лабораторий охватывают достаточно широкий спектр направлений искусственного интеллекта, это хорошая возможность расширить кругозор и найти точки соприкосновения для совместной работы. Такие выезды способствуют сплочению коллектива».
Программа воркшопа предлагала участникам разнообразные форматы взаимодействия — от теоретических мини-курсов до практических занятий и обсуждения перспектив развития технологий. Одним из ключевых мероприятий стал круглый стол, на котором эксперты обсудили актуальные проблемы и возможности дальнейшего развития технологий ИИ в России. Обмен мнениями позволил сформировать стратегию продвижения инноваций и определить ключевые направления исследований.

«Воркшоп стал площадкой для продуктивного обмена идеями и опытом между учеными и специалистами в области искусственного интеллекта. Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН планирует продолжать проводить мероприятия, направленные на развитие научных знаний в области искусственного интеллекта, — отметил Сергей Самсонов, заведующий HDI Lab. — Подобные мероприятия позволяют студентам, аспирантам и преподавателям пообщаться на научные темы в неформальной обстановке. Начинающие исследователи могут презентовать свои научные результаты широкой аудитории и получить обратную связь от коллег. Думаю, что подобный опыт очень важен для всех студентов, но особенно для учащихся бакалавриата».
Участники семинара отметили важность таких встреч для молодых ученых, которые получают широкие возможности для общения и расширения научного кругозора.
Ян Максимов
«Я прослушал множество интересных докладов по теоретическим аспектам различных тем в машинном обучении, которые немного расширили мои познания в обсуждаемых разделах. Особенно запомнились большие выступления в формате мини-курсов, — говорит Ян Максимов, стажер-исследователь Центра глубинного обучения и байесовских методов Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ. — Я также имел честь выступить со своей недавней работой “Revisiting Non-Acyclic GFlowNets in Discrete Environments”. Обсуждение нашего с коллегами исследования с участниками школы и получение обратной связи было для меня очень ценным опытом. Еще отмечу так называемое “время для работы над проектами” в расписании. Это было свободное от докладов время, которое способствовало неформальному общению и обмену идеями, что сделало школу еще более продуктивной. С нетерпением жду возможности участвовать в следующем году!»
Кирилл Королев
«Подобные выезды очень полезны для молодых ученых. В частности, они помогают расширить научный кругозор, ведь школа собирает самых разных исследователей, решающих актуальные задачи. Такой обмен опытом важен и для собственных исследований: можно посмотреть на задачу под другим углом, вдохновившись идеями из различных смежных областей, — уверен Кирилл Королев, стажер-исследователь HDI Lab. — Приятно, что доклады проходили зачастую в формате дискуссии и свободного обсуждения. В особенности понравились мини-курсы от Никиты Пучкина по статистическим аспектам диффузионных моделей и Алексея Наумова о стохастической аппроксимации».
Аскар Цыганов
«Воркшоп стал отличной возможностью познакомиться с опытными исследователями в области машинного обучения и открыть новые направления работы, — подчеркнул Аскар Цыганов, стажер-исследователь HDI Lab. — Здесь была создана почва для будущих коллабораций. Особенно запомнились доклады спикеров: они охватывали самые разные темы и натолкнули на идеи для возможных проектов, позволили взглянуть на старые вещи по-новому».
Денис Ряполов
«Воркшоп помог не только расширить научный кругозор и углубиться в интересные темы, но и качественно пообщаться с уважаемыми учеными, нетворкать с коллегами, — рассказал Денис Ряполов, стажер-исследователь НУЛ матричных и тензорных методов в машинном обучении ФКН ВШЭ. — Отдельно хочу отметить уровень подготовленных докладов, в особенности меня привлекли темы, которые представили Владимир Спокойный, Денис Ракитин и Николай Юдин. Подобные работы мотивируют вкладываться в науку и посещать такие мероприятия чаще».
Александр Оганов
«Для студентов на воркшопе создали все условия для наиболее комфортного изучения материала. Было большое количество интересных докладов как в рамках мини-курсов, так и независимых. Порадовало разнообразие тем и экспертиза докладчиков», — заключил Александр Оганов, эксперт Лаборатории теоретических основ моделей искусственного интеллекта ФКН ВШЭ.
Вам также может быть интересно:
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.
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.
Искусственный интеллект предсказал поведение квантовых систем
Ученые ВШЭ совместно с коллегами из Университета Южной Калифорнии разработали алгоритм, который быстро и точно предсказывает поведение квантовых систем — от квантовых компьютеров до солнечных батарей. С его помощью удалось смоделировать процессы в полупроводнике MoS₂ и выяснить, что на движение заряженных частиц влияет не только количество дефектов, но и их расположение. Эти дефекты могут замедлять или ускорять перенос заряда, создавая эффекты, которые раньше было сложно учесть при применении стандартных методов. Исследование опубликовано в журнале The Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS).
Вышка запускает курс повышения квалификации по ИИ в образовании
Факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ запускает курс повышения квалификации по искусственному интеллекту в образовании. Программа предназначена для педагогов, преподавателей, методистов, планирующих интегрировать технологии ИИ в учебный процесс, а также для управленческих команд образовательных учреждений, заинтересованных в улучшении образовательных процессов через внедрение ИИ.
«Многие хотят создавать продукты на базе ИИ и стать конкурентоспособнее»
В 2024 году на магистерскую онлайн-программу «Искусственный интеллект», реализуемую факультетом компьютерных наук ВШЭ, поступило рекордное количество первокурсников — более 300. Откуда такой высокий интерес к ИИ, как строится обучение и какими новыми компетенциями будут обладать выпускники программы, рассказала ее академический руководитель Елена Кантонистова.