Создание будущего: ВШЭ и Сбер провели R&D-день по искусственному интеллекту
НИУ ВШЭ и Сбер организовали R&D-день (Research and Development), посвященный сотрудничеству в сфере разработки технологий искусственного интеллекта и промежуточным результатам работы университетского Исследовательского центра ИИ по проектам для Сбера. Участники встречи представили свои разработки, обсудили будущие совместные проекты и перспективы расширения взаимодействия университета и банка, а также то, как решить проблему «дефицита мозгов и железа».
Открывая встречу, ректор НИУ ВШЭ Никита Анисимов отметил, что отношения Вышки и Сбера можно назвать дружескими. «Совместно мы активно участвуем в разработке технологий искусственного интеллекта. Для меня это история общих проектов и создания будущего», — сказал Никита Анисимов. Он обратил внимание, что Сбер является крупнейшим партнером Центра ИИ НИУ ВШЭ, созданного при поддержке правительства РФ в 2021 году.
Вице-президент — директор управления исследований и инноваций Сбербанка Альберт Ефимов подчеркнул, что успех центра R&D зависит от трех ключевых компонентов: компетентных специалистов, правильных инструментов (суперкомпьютеры, наставники, достаточный уровень финансирования) и умения создавать точки роста новых идей.
Рассказывая о совместной работе Сбера и Центра ИИ НИУ ВШЭ, Альберт Ефимов описал ее как удачный образец взаимодействия науки и бизнеса, благодаря которому Сбер получает инсайты в наукоемких сферах, где бывает трудно понять, как можно извлечь прикладную пользу.
Старший вице-президент Сбербанка Олег Ганеев отметил ускорение реализации новых технологических идей. «Я вспоминаю фразу: “То, что вчера было фантазией, сегодня — мечта, а завтра — практическое воплощение”. Скорость выхода идей в практику увеличивается, я желаю на этом пути выбирать правильный вектор, чтобы результативно использовать время и давать конкретный результат», — говорит он.
В 2022 году Центр ИИ НИУ ВШЭ успешно реализовал для Сбера 11 проектов в области NLP, выявления аномалий, применения генеративных диффузионных моделей и улучшения существующих решений. Например, был реализован проект бенчмаркинга для оценки качества работы языковых моделей.
Вице-президент — директор департамента развития искусственного интеллекта и машинного обучения Сбербанка Максим Еременко отметил, что диалог бизнеса и науки должен быть содержательным: «Чем больше прикладных вещей мы будем прокачивать, тем больший задел в стране мы сформируем».
Заведующий Центром глубинного обучения и байесовских методов факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ, научный руководитель Центра ИИ Дмитрий Ветров представил доклад об основных трендах генеративного моделирования, которые позволяют реконструировать трехмерные сцены по фото и видео, создавать генеративные модели объектов реального мира (изображения, звуки, тексты). Эти модели могут быть востребованы компаниями строительной и аграрной отраслей, фармацевтической и химической промышленности. Дмитрий Ветров отметил важность развития использования диффузных моделей для ускорения процессов моделирования. Трендом ближайших пяти лет, по его мнению, является подготовка специалистов, способных наладить эффективное общение с ИИ: киберпсихологов, киберфилософов, киберменеджеров и работников, обеспечивающих безопасность работы ИИ.
Заведующий Международной лабораторией стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных (HDI Lab) ФКН ВШЭ Алексей Наумов рассказал о технологиях обучения без подкрепления с помощью взаимодействия со средой.
Также на R&D-дне на демонстрационной сессии были представлены проекты в области развития и создания искусственного интеллекта для таких сфер, как промышленность, экология, геоаналитика, медицина, образование. И конечно, были продемонстрированы проекты, которые используют, улучшают или создают генеративные модели, модели обработки естественного языка и методы обучения с подкреплением.
«Мы считаем эти задачи стратегическими, помимо продолжения двусторонних дискуссий по прикладным задачам, мы организуем еще одну волну обсуждений, ориентируясь на стратегическое партнерство, подумаем о визионерских технологических направлениях. Хотел бы поблагодарить команду Сбера, пришедшую сегодня в Вышку, поскольку самое главное в рождении идей — это общение», — резюмировал первый проректор НИУ ВШЭ Леонид Гохберг.
Вам также может быть интересно:
В НИУ ВШЭ пройдет международная конференция об обучении служением и искусственном интеллекте
21–23 октября 2026 года в НИУ ВШЭ пройдет Международная научно-практическая конференция «Обучение служением и искусственный интеллект: человекоцентричная социальная миссия университета». Конференция объединит представителей российских и зарубежных университетов, органов власти, некоммерческих организаций и бизнеса. Регистрация уже открыта.
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.
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.
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.