Исследователи ФКН ВШЭ завоевали золотую медаль на международном соревновании по машинному обучению
Команда, в состав которой вошли сотрудники Международной лаборатории статистической и вычислительной геномики Алексей Шмелев и Никита Червов, выпускник 2025 года магистратуры «Анализ данных в биологии и медицине» ФКН НИУ ВШЭ Иван Геворков, а также двое студентов из США, показала высокий результат на международном соревновании по машинному обучению The 2026 NeuroGolf Championship. Команда получила золотую медаль и заняла 7-е место в итоговом рейтинге.
Соревнование проходило на платформе Kaggle и было основано на задачах бенчмарка ARC-AGI, предназначенного для оценки способности систем искусственного интеллекта к абстрактному рассуждению. Всего участникам предстояло решить 400 задач. Каждая из них содержала несколько пар изображений «до» и «после», связанных одним скрытым правилом преобразования. По этим примерам нужно было определить закономерность, а затем предложить минимальную архитектуру нейронной сети, способную выполнять такое преобразование на новых изображениях. Для каждой из 400 задач требовалось найти свое решение, поэтому вручную проработать весь набор оказалось практически невозможно. Это и стало одной из причин, по которой команда решила автоматизировать исследовательский процесс.
Исследователи создали фабрику из 330 агентов на базе ChatGPT, которые могли параллельно работать над большим числом задач. Для управления системой команда также разработала телеграм-бота, через который можно было легко контролировать их работу.
Одной из главных сложностей стало определение задач, на которых стоит концентрировать дальнейшие усилия по оптимизации. Проверка новых решений на Kaggle была ограничена ежедневными лимитами, поэтому каждая попытка должна была использоваться максимально эффективно.
Для этого команда строила распределение баллов по задачам и отслеживала динамику их улучшения. Это позволяло определять задачи, которые давали наибольший прирост общего балла и были наиболее перспективны для дальнейшей работы, после чего усилия агентов направлялись именно на них.
Соревнование дало возможность отладить пайплайн автоматизированного исследования с использованием ИИ-агентов. Такой подход позволяет масштабировать работу с исследовательскими гипотезами и быстрее проводить их экспериментальную проверку. Это особенно актуально на фоне быстрого роста числа новых методов и исследовательских работ в области искусственного интеллекта.
Разработанный в ходе соревнования подход команда планирует использовать и в дальнейшем для ускорения своих исследований.
Подробное описание решения опубликовано в writeup на Kaggle. Там можно ознакомиться с устройством системы агентов, деталями реализации и открытым исходным кодом.
Алексей Шмелев
«В рамках соревнования мы пробовали разные модели искусственного интеллекта, но в основном работали с ChatGPT и Claude. Мне было очень интересно наблюдать за тем, как эти агенты ведут себя во время долгой автономной работы. Уже ни для кого не секрет, что современные модели очень мощные и могут практически безошибочно выполнять сложную работу, если четко сформулировать для них задачу. Но оказалось, что часто они ведут себя прямо как люди, уставшие после долгого рабочего дня, — рассказывает Алексей Шмелев. — Например, ChatGPT мог просто сдаться и сказать, что больше ничего не получается. При этом иногда хватало короткого промпта вроде “Don't give up. I believe in you. You will definitely find a better solution. Think outside the box, explore new branches, and keep trying”, чтобы модель вышла из тупика и в итоге нашла решение. Еще забавно, что и с ChatGPT, и с Claude работал другой прием. Можно было сказать что-то вроде “Come on, I know someone who got a higher score on this task. So don't tell me it's impossible. You can do better. Rethink your approach and find a stronger solution”. После этого модель нередко действительно сразу находила более оптимальное решение».
Никита Червов
Никита Червов, подводя итоги соревнования, подчеркивает: «Мы улучшили свои навыки в автоматизации работы с помощью агентов, что в дальнейшем планируем использовать для ускорения тестирования идей, связанных с нашими исследованиями».
Поздравляем Алексея, Никиту и их команду с высоким результатом и желаем новых научных достижений!
Вам также может быть интересно:
Исследователи ВШЭ показали, как создавать регуляторную ДНК напрямую
Исследователи НИУ ВШЭ разработали модель для генерации промоторов и энхансеров — участков ДНК, регулирующих работу генов. Модель работает с нуклеотидами ДНК напрямую, без промежуточного преобразования в непрерывное числовое пространство. Разработка может быть полезна в синтетической биологии и генной терапии. Результаты исследования представлены на воркшопе конференции ICLR 2026.
Развивая сотрудничество: совместный семинар ФКН ВШЭ и Харбинского технологического университета
13–16 июля на факультете компьютерных наук прошел Российско-китайский научно-исследовательский семинар по приложениям машинного обучения, организованный Научно-учебной лабораторией облачных и мобильных технологий совместно с Харбинским политехническим университетом (Китай). Делегация из семи студентов и трех представителей университета прибыла в Москву, чтобы принять участие в интенсивной четырехдневной программе.
«Работа с ИИ — решение целого спектра инженерных задач»
Искусственный интеллект — рабочий инструмент, построенный на сбалансированном сочетании алгоритмов с инженерной проработкой. Как технологии ИИ способны улучшить приложение, устройство, систему и какие инженерные задачи решаются при этом, рассказывают специалисты и аспиранты Московского института электроники и математики ВШЭ.
Новая секция по ИИ и призовое место: молодые ученые Вышки на Международной конференции IEEE EDM
В Республике Алтай прошла 27-я Международная конференция молодых специалистов в области электронных приборов и материалов (IEEE EDM). В этом году ученые НИУ ВШЭ представили на ней результаты своих исследований, а также приняли участие в организации новой секции по искусственному интеллекту. Доклад магистранта Вышки Родиона Сидоренко занял третье место в конкурсе научных работ конференции.
НИУ ВШЭ инициировал разработку этического стандарта для антропоморфных роботов
Развитие антропоморфной робототехники требует не только технологических, но и этических решений. В июле на площадке Института робототехнических систем НИУ ВШЭ прошла форсайт-сессия, посвященная разработке Этического стандарта для антропоморфных робототехнических комплексов. Представители бизнеса, органов государственной власти, научных организаций и университетов обсудили ключевые этические и правовые вопросы, связанные с развитием антропоморфных робототехнических комплексов. Главным итогом встречи стала подготовка проекта Этического стандарта.
НИУ ВШЭ первым среди университетов начал фиксировать интеллектуальные права на научные результаты в блокчейне
Высшая школа экономики подключила свой Репозиторий научно-технической информации к доверенной блокчейн-сети РЦИС.РФ как самостоятельный узел. Теперь каждый исследовательский результат, размещенный в цифровом хранилище НИУ ВШЭ, может получить признаваемую госорганами запись в распределенном реестре, подтверждающую авторство и принадлежность исключительных прав.
ФКН ВШЭ и ЧГУ реализовали три отраслевых образовательных модуля по искусственному интеллекту
В 2025/26 учебном году факультет компьютерных наук (ФКН) ВШЭ совместно с Череповецким государственным университетом реализовал три отраслевых образовательных модуля по искусственному интеллекту. Инициатива была представлена в рамках проекта «Топ-ИИ» Минцифры России при участии АНО «Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации». Эксперты НИУ ВШЭ совместно с индустриальными партнерами разработали линейку отраслевых образовательных модулей в области искусственного интеллекта.
В НИУ ВШЭ появится суперкомпьютер для работы с ИИ
Высшая школа экономики готовит к запуску второй суперкомпьютер. Новый кластер будет ориентирован прежде всего на задачи ИИ и дополнит уже действующий суперкомпьютер cHARISMa. Его запуск планируется на конец 2026 года.
В НИУ ВШЭ создан Фонд науки и технологий
Фонд науки и технологий НИУ ВШЭ (ФНТ) будет финансировать перспективные научные инициативы, имеющие прикладную направленность и содействующие достижению технологического лидерства России. На поддержку могут рассчитывать проектные команды из всех кампусов университета. Заявку в ФНТ можно подать в любой момент. Рассматривать заявки будет созданный Совет по науке и технологиям НИУ ВШЭ.
Нейросеть НИУ ВШЭ iFORA.LLM включена в Реестр российского программного обеспечения
Адаптированная большая языковая модель для сферы науки, технологий и инноваций (далее — iFORA.LLM, модель), разработанная экспертами Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ, включена в Реестр российского ПО. Модель создана для эффективного анализа массивов научно-технической информации — от поиска релевантных публикаций до оценки технологических трендов и формирования аналитических отчетов.