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:
Новый метод НИУ ВШЭ и Т-Технологий повышает качество работы ИИ
Ученые из лаборатории научных исследований «Т-Технологий» и Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали новый метод семплирования для моделей маскированной диффузии — G-Star+. Он помогает быстрее и качественнее исправлять ошибки во время генерации текста и кода за небольшое число шагов. Метод показал эффективность в задачах генерации текста и кода и может применяться там, где генеративным моделям нужно быстро и качественно создавать текст или код при ограниченных вычислительных ресурсах.
В Вышке открыли проектно-учебную лабораторию совместно с Группой «Т-Технологии»
Группа «Т-Технологии» (головная структура Т-Банка) открыла проектно-учебную лабораторию на базе факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ (ФКН НИУ ВШЭ). Проектно-учебная лаборатория Группы «Т-Технологии» в НИУ ВШЭ сосредоточится на проектах и задачах в области искусственного интеллекта, распределенных вычислений, анализа больших данных и информационной безопасности в финансовом секторе. Лабораторию возглавит Алексей Теплов, кандидат физико-математических наук.
«Защищать конкуренцию от ИИ нам придется с помощью самого искусственного интеллекта»
В НИУ ВШЭ прошел двухдневный семинар «Искусственный интеллект и конкурентная политика в странах БРИКС». Его участники обсудили две ключевые для конкурентной политики темы: трансформация конкуренции и рынков под влиянием технологий ИИ и усилени е регуляторного потенциала антимонопольных органов за счет технологий искусственного интеллекта.
В НИУ ВШЭ разработали сервис обезличивания табличных данных для безопасного использования в ИИ-системах
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ разработал сервис обезличивания табличных данных, предназначенный для подготовки корпоративных данных к использованию в аналитических и ИИ-сервисах. Решение позволяет выявлять персональные данные в структурированных наборах, применять к ним воспроизводимые правила обезличивания и формировать артефакты, необходимые для контроля качества, аудита и последующего использования данных в защищенных контурах.
Высшая школа экономики и «Ростелеком» поддержат ИИ-стартапы для госсектора
НИУ ВШЭ и «Ростелеком» подписали на ПМЭФ-2026 соглашение о сотрудничестве в рамках реализации акселератора ИИ-решений для государственного сектора. Совместная работа позволит объединить технологическую экспертизу крупнейшего цифрового партнера государства и академический потенциал ведущего исследовательского университета страны.
Проблемы этики: как и где использовать ИИ
За последние годы этика в сфере искусственного интеллекта превратилась из философско-теоретической в прикладную дисциплину. Эксперты в НИУ ВШЭ обсудили, какие этические проблемы возникают в связи со стремительным развитием цифровизации и какие их инженерные решения могут быть предложены.
НИУ ВШЭ и МТС договорились об обмене ИИ-компетенциями при подготовке инженерных кадров для телекома
НИУ ВШЭ и ПАО «МТС» заключили соглашение о стратегическом партнерстве, которое предполагает подготовку кадров с ИИ-компетенциями для телекоммуникационной отрасли по программам высшего и дополнительного профессионального образования. Соглашение направлено на повышение качества образования, обмен экспертизой и компетенциями при подготовке инженеров, владеющих технологиями ИИ и машинного обучения.
Точка входа в ИИ: на ЦИПР обсудили влияние технологий на будущее
Участники ЦИПР-2026 обсудили, как офисные приложения могут стать точкой массового доступа к ИИ и снизить барьеры использования. Эксперты сошлись во мнении, что будущее — за адаптивными моделями и экосистемным подходом к корпоративным данным. В экспертных дискуссиях приняли участие представители НИУ ВШЭ.
ФКН ВШЭ расширяет линейку образовательных программ по ИИ для руководителей
Центр непрерывного образования факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ (ЦНО ФКН ВШЭ) развивает уникальную линейку образовательных продуктов для топ-менеджмента, где передовая компьютерная наука соединяется с реальными задачами бизнеса. Цель этого направления — помогать развивать бизнес в России через внедрение технологий искусственного интеллекта.
Ученые ФКН ВШЭ представили работы в сфере ИИ и биоинформатики на ICLR 2026
Ученые Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук ВШЭи студенты трека «ИИ360: Инженерия искусственного интеллекта» бакалаврской программы «Прикладная математика и информатика» приняли участие в международной конференции ICLR — одном из самых авторитетных мировых форумов в области машинного обучения и представления данных. В этом году конференция состоялась в Рио-де-Жанейро (Бразилия).