Технологический прорыв: исследования Института ИИ и цифровых наук отмечены на AI Journey 2025
Ученые Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук ВШЭ в рамках Международной конференции AI Journey 2025 представили передовые ИИ-исследования с высоким уровнем научной новизны и практической применимости. Научное решение заведующего Научно-учебной лабораторией матричных и тензорных методов в машинном обучении Максима Рахубы получило премию «Лидеры ИИ — 2025». Заведующий Центром глубинного обучения и байесовских методов Айбек Аланов — среди финалистов премии.
Максим Рахуба получил высокую оценку научного сообщества и стал лауреатом национальной премии «Лидеры ИИ» за выдающийся вклад в развитие методов эффективного моделирования и обработки больших объемов данных. Проект ученого посвящен разработке новых подходов к ускорению и сокращению размеров моделей машинного обучения благодаря внедрению матриц и тензоров малой размерности. Применение этих методик позволяет значительно повысить производительность алгоритмов глубокого обучения и сократить требования к ресурсам серверов и центров обработки данных.
«Разрабатываемые подходы позволяют, например, уменьшить количество параметров в современных нейронных сетях, делая их доступнее и эффективнее, что расширяет возможности для их применения», — подчеркнул Максим Рахуба.
Также финалистом премии стал Айбек Аланов с исследованием «Эффективные механизмы контроля генеративных моделей для изображений и аудио». Ученый занимается адаптацией и персонализацией, редактированием реальных изображений без дообучения, а также улучшением качества речи с низкой задержкой для работы в реальном времени.
В рамках сессии «Прорывные исследования и технологии» директор Института ИИ и цифровых наук Алексей Наумов выступил с докладом «Оценивание потенциалов Шрёдингера». Сергей Самсонов, заведующий Международной лабораторией стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных, представил доклад на тему «Методы обучения генеративных потоковых сетей».
Научный руководитель Лаборатории теоретических основ моделей искусственного интеллекта (ТОМИИ) ВШЭ Владимир Спокойный представил исследование «Оценка и инференс глубоких нейронных сетей». Доклад затронул важнейшие проблемы современного машинного обучения, включая точность предсказательных моделей и надежность выводов, что особенно актуально в условиях роста масштабов и сложности приложений ИИ.
Заведующий лабораторией «Искусственный интеллект в математических финансах» ВШЭ Петр Лукьянченко поделился успешным опытом применения ИИ в секторе финансовых услуг на сессии «Искусственный интеллект в клиентском опыте и персонализации». Его выступление было посвящено разработке мультиагентного симулятора для воссоздания кризисных событий на финансовых рынках.
Также сотрудники института представили ряд важных исследовательских работ в рамках постерной сессии, в том числе научные результаты, полученные в рамках гранта Центра искусственного интеллекта третьей волны.
GAS: Improving Discretization of Diffusion ODEs via Generalized Adversarial Solver.
Авторы: Александр Оганов, Илья Быков, Ева Неудачина, Мишан Алиев, Александр Толмачев, Александр Сидоров, Александр Зуев, Андрей Охотин, Денис Ракитин, Айбек Аланов.
Revisiting Non-Acyclic GFlowNets in Discrete Environments.
Авторы: Никита Морозов, Ян Максимов, Даниил Тяпкин, Сергей Самсонов.
Система автоматического мультимодального анализа эмоций и личностных черт на основе полуконтролируемого кросс-доменного обучения.
Авторы: Елена Рюмина, Александр Аксёнов, Дарья Коряковская, Тимур Абдулкадиров, Ангелина Егорова, Сергей Федчин, Александр Забурдаев, Дмитрий Рюмин.
Оценка методов адаптации токенизатора для БЯМ на русском языке.
Авторы: Георгий Андрющенко, Мария Годунова, Владимир Иванов, Дмитрий Кузьмин, Андрей Паринов, Анна Щеникова, Елизавета Жемчужина.
OmicsFUSION: GenAI model for Omics Data.
Авторы: Назар Бекназаров, Артем Башкатов, Мария Попцова.
Делегация сотрудников института посетила и другие мероприятия в рамках AIJ 2025, чтобы поддержать активное взаимодействие среди научного сообщества и обсудить новые направления развития технологий искусственного интеллекта.
Анна Козырева
«Участие представителей Института ИИ и ЦН в AIJ способствует обмену научными идеями с передовыми специалистами, установлению партнерских связей и обсуждению перспектив развития. Особенно ценно расширение международного научного сообщества, что помогает более четко определить направления дальнейшего прогресса области ИИ», — отметила Анна Козырева, начальник отдела продвижения и коммуникаций института.
Поддерживая высокий уровень научной активности и постоянное совершенствование технологий, Институт искусственного интеллекта и цифровых наук НИУ ВШЭ подтверждает свои лидерские позиции в развитии искусственного интеллекта и смежных направлений отечественной науки.
Андрющенко Георгий Дмитриевич
Бекназаров Назар Сохибжонович
Быков Илья Викторович
Зуев Александр Сергеевич
Иванов Владимир Владимирович
Коряковская Дарья Олеговна
Кузьмин Дмитрий Сенденович
Сидоров Александр Андреевич
Щенникова Анна Анатольевна
Вам также может быть интересно:
НИУ ВШЭ расширяет сотрудничество с Малайзией в сфере технологического форсайта
Ученые НИУ ВШЭ примут участие в исследовании перспектив инженерного образования в Малайзии, а Малайзийская промышленно-правительственная группа высоких технологий (MIGHT) использует для валидации результатов их форсайт-исследований систему анализа больших данных iFORA. Таковы результаты визита представителей Вышки в Куала-Лумпур.
Исследователи НИУ ВШЭ оценили вклад стран БРИКС в ведущие конференции по машинному обучению
Наукометрический центр НИУ ВШЭ проанализировал более 104 тысяч работ за 2020–2025 годы, которые были представлены на десяти конференциях высшего уровня A* по рейтингу ICORE 2026. Исследователи изучили вклад Бразилии, России, Индии, Китая и ЮАР: на эти страны пришлось около 40,8 тысячи публикаций — 39,2% от всего массива. Однако распределение крайне неравномерно, и единого исследовательского пространства БРИКС пока нет.
В НИУ ВШЭ разработают систему предиктивной аналитики для двигателей ледоколов
Автоматизация промышленности является одним из ключевых направлений применения технологий искусственного интеллекта. Среди решений, разрабатываемых для российской индустрии в рамках стратегического технологического проекта НИУ ВШЭ «Мультиагентная платформа ИИ-решений для отраслевых задач», — система предиктивной аналитики для крупных электродвигателей. Что такое предиктивная аналитика, как она влияет на работу электродвигателя и какие специалисты объединили усилия для создания этого продукта, «Вышке.Главное» рассказал координатор разработки, декан факультета «Школа информатики, физики и технологий» НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург Антон Зарубин.
Дополнительные баллы к ЕГЭ за золотой значок: стартовал новый сезон сдачи нормативов ТехноГТО
Стартовала новая сессия сдачи очных нормативов технологической грамотности ТехноГТО на золотые значки. С сентября по декабрь 2026 года в разных регионах России участники смогут продемонстрировать свои знания на очных площадках проекта и заработать награды, которые позволяют получить до 10 дополнительных баллов к ЕГЭ при поступлении в вузы. ТехноГТО является частью Национальной технологической олимпиады (НТО) и реализуется Кружковым движением НТИ совместно с Президентской платформой «Россия — страна возможностей» при поддержке Движения Первых и НИУ ВШЭ.
От теории к практике: как машинное обучение меняет биоинформатику
С 20 по 22 августа на факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ прошла седьмая ежегодная Летняя школа по машинному обучению в биоинформатике. Мероприятие объединило ведущих экспертов и молодых исследователей. Его главным итогом стала живая дискуссия о том, как фундаментальные алгоритмы ИИ превращаются в работающие инструменты для биологии и медицины.
Лаборатория будущих сетей: в НИИТ ВШЭ создали стенд для исследований 5G/6G
Стенд 5G/6G в НИИТ ВШЭ становится исследовательской площадкой, образовательной лабораторией и основой для разработки новых программных компонентов сетей будущего. Он позволяет не просто наблюдать за работой мобильной сети, а менять условия ее работы и измерять результат: скорость передачи данных, задержки, ошибки, использование радиоресурсов и другие параметры. На его основе исследователи планируют развивать технологии MIMO, O-RAN, xApp и IAB, а также экспериментировать с искусственным интеллектом.
Ученые НИУ ВШЭ научили нейросеть превращать 3D-модели в готовые технологические карты
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ разработали систему CAD2TechSpec, которая автоматически превращает 3D-модели деталей в готовые технологические карты — пошаговые инструкции для станков. Разработка направлена на сокращение времени подготовки технической документации в машиностроении, авиастроении и других высокотехнологичных отраслях. Результаты исследованияо публикованы в журнале PeerJ Computer Science.
Роботы нуждаются в людях: на «Технопроме-2026» обсудили кадры для промышленной робототехники
На XIII Международном форуме технологического развития «Технопром-2026» в рамках секции «Кадры для национальных проектов технологического лидерства» состоялась панельная дискуссия «Кадры для промышленной робототехники: почему роботы нуждаются в людях». Представители университетов, исследовательских организаций и технологических компаний обсудили кадровые вызовы российской робототехники, изменение требований к инженерным компетенциям и подходы к подготовке специалистов для отрасли.
В НИУ ВШЭ запущен реестр ИИ-сервисов и моделей
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН разработал сервис для регистрации и учета достижений в области искусственного интеллекта (ИИ). Платформа уже доступна для сотрудников и студентов университета.
Гибридный интеллект: на форуме «Технопром-2026» обсудили, как развивать компетенции в эпоху ИИ
Искусственный интеллект не создает новые профессии, а меняет содержание старых. К такому выводу пришли участники сессии «Гибридный интеллект: цифровые и человеческие драйверы развития», организованной Институтом статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ в рамках XIII Международного форума технологического развития «Технопром-2026». Эксперты обсудили, как меняется содержание труда, какие компетенции становятся востребованными и что мешает компаниям в полной мере использовать возможности новых технологий.