Студенты Вышки выиграли международный этап «Цифрового прорыва»
.jpg "Студенты Вышки выиграли международный этап «Цифрового прорыва»")
В начале ноября в Калининграде прошел международный этап хакатона «Цифровой прорыв. Сезон: Искусственный интеллект». В нем приняли участие 203 команды в составе 1569 человек, и среди них — студенты факультета компьютерных наук ВШЭ, призеры всероссийского этапа. Они соревновались в решении задач от партнеров хакатона — РЖД, Media Wise, «Атома», «Росатома», «Силы» и других организаций.
«Цифровой прорыв» — масштабное интеллектуальное состязание для профессионалов ИТ-отрасли. Проект направлен на поиск, развитие и поддержку специалистов в области искусственного интеллекта, а также на обеспечение российского рынка технологий ИИ квалифицированными кадрами. Проходит в формате серии хакатонов онлайн и офлайн. Первый хакатон состоялся в 2019 году.
Команда Selling Pandas, участниками которой являются студенты 1-го курса бакалавриата «Прикладная математика и информатика» Никита Угрюмов, Никита Ильтяков и Илья Гринюк, заняла первое место в решении задачи об автоматической диспетчеризации заявок, представив в качестве решения систему MAILSTICK.
Никита Ильтяков,
студент 1-го курса бакалавриата «Прикладная математика и информатика»
«Мы с командой достаточно давно знаем друг друга и уже участвовали таким составом в другом хакатоне. Перед соревнованием мы долго выбирали кейс и в конечном итоге остановились на задаче по автоматической диспетчеризации заявок от компании “Сила”. Мы провели небольшую, в основном теоретическую, подготовку: рассмотрели несколько существующих кейсов, где решается такая же или похожая задача, и взяли на заметку методы, которые в них применяются.
В рамках кейса мы должны были разработать систему, способную автоматически извлекать из поступившей заявки данные, необходимые сервису, и уведомлять пользователя в случае, если предоставленных данных недостаточно. Наша команда выбрала именно этот кейс, потому что опыт его решения может пригодиться в других проектах. Кроме того, это была одна из немногих задач по обработке естественного языка — той области, с которой мы хотели поработать.
Основной сложностью было успеть реализовать все возможности системы, которые мы хотели заложить. Итоговое решение получилось комплексным, в него вошло несколько различных алгоритмов. У нас получилось опробовать новые подходы и углубить свои навыки в обработке естественного языка. Ну и, конечно, хакатоны — это всегда позитивные эмоции: чувство драйва, конкурентной борьбы и хорошо сделанной работы».
Никита Угрюмов,
студент первого курса бакалавриата «Прикладная математика и информатика»
«Выбор кейсов происходил заранее, поэтому у нас было время на подготовку. Для этого мы изучили актуальные подходы к решению, а также набросали собственные идеи. На хакатонах не дают простых задач, их может решить и сама компания, поэтому без сложностей не обошлось, но именно за этим мы туда и пришли. Так интереснее: нужно справиться с различными вызовами — например, несоответствиями в разметке и маленькой выборкой. Процесс работы над решением оказался весьма эффективным: мы разбивали его на задачи, никто не сидел без дела. Один человек мог работать над системой, другой — над презентацией, а третий — над моделью. Мы получили удовольствие от работы, а также полезный опыт и новые знания, которые явно пригодятся в дальнейшем. К тому же нам удалось выиграть главный приз! На этой победе мы не собираемся останавливаться и будем участвовать во множестве других хакатонов » .
Третье место в решении задачи по распознаванию аномалий фаз сна человека по данным электрокортикограмм заняла команда «Бобы». Один из ее участников — студент ФКН ВШЭ Александр Болдырев. Команда представила инструмент, который автоматически анализирует данные о мозговой активности крыс, выявляя эпилептическую активность, глубокий сон и промежуточную фазу сна.
Александр Болдырев,
студент первого курса бакалавриата «Прикладная математика и информатика»
«Команда сформировалась еще во время обучения в Лицее ВШЭ, позже состав немного менялся, но основа всегда сохранялась. В этот раз заранее ничего не делали, самой главной задачей было выспаться. Мы выбрали кейс по распознаванию аномалий сна человека по данным мозговой активности, поскольку в дальнейшем такой сервис поможет распознавать скрытые заболевания человека. Поскольку у нас большой опыт, все процессы в команде уже отлажены. За отведенное время мы успели подготовить сервис и разместить его на сервере, чтобы во время защиты жюри могло зайти и проверить работоспособность. Задача была очень интересной, поскольку видна заинтересованность самих кейсодержателей. Несмотря на недостаток сна во время соревнований, итоговый результат перекрывает все минусы».
Текст: Анастасия Козлова
Вам также может быть интересно:
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.
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.
Исследователи НИУ ВШЭ и Сбера научили нейросети лучше угадывать предпочтения пользователей
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Сбер представили новую архитектуру для рекомендательных систем: благодаря объединению двух классов моделей алгоритмы лучше угадывают интересы и потребности пользователей. Препринт работы опубликован на сайте arxiv.org и представлен на летнем фестивале «Урбан ML».
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.
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.
ИИ для врачей: ФКН ВШЭ провел курс для студентов Российского университета медицины
В июне завершился курс, посвященный использованию искусственного интеллекта в медицине, который факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ провел для студентов первого курса направления «Педиатрия» Российского университета медицины. Курс реализован при поддержке гранта, полученного НИУ ВШЭ в соответствии с мероприятиями федерального проекта «Искусственный интеллект» национального проекта «Экономика данных и цифровая трансформация государства».
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.