Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.

  • A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

В России разработали программное обеспечение для предсказания расположения элементов генома человека

В России разработали программное обеспечение для предсказания расположения элементов генома человека

В Центре искусственного интеллекта НИУ ВШЭ создали программное обеспечение для предсказания расположения элементов генома человека. Ученые использовали методы глубинного обучения на основе омиксных данных о различных молекулярных компонентах организма. Исследование выполнено в соответствии с задачами федерального проекта «Искусственный интеллект» национального проекта «Цифровая экономика».

Разработка поможет генетическим лабораториям расширить интерпретацию результатов персональной диагностики, а фармацевтическим компаниям будет полезна при поиске таргетов в разработке лекарств.

Мария Попцова, руководитель проекта «Искусственный интеллект в биоинформатике» Центра ИИ НИУ ВШЭ

Разработанное ПО — уникальное решение с широким спектром функциональных возможностей. Оно создано с учетом стремительно развивающейся области архитектур глубинного обучения. Модули нейронных сетей легко заменяемы на будущие SOTA модели. Агрегация и предобработка больших объемов омиксных данных — преимущество, которое сэкономит пользователям недели, если не месяцы трудоемкой работы.

Пользователь в веб-браузере может загружать на сервер омиксные данные — совокупность информации о различных молекулярных компонентах организма, таких как гены, белки, метаболиты и другие. В основе этого понятия лежит префикс "омикс-", который обозначает исследование глобального уровня в организме. Далее необходимо выбрать ряд параметров обработки: тип данных, аннотации геномных функциональных элементов для обучения модели, полный геном анализируемого типа и архитектуру нейронной сети. После этого программа создает модель и запускает процесс ее обучения.

На выходе пользователь получает данные о вероятности нахождения элемента в выбранной позиции, статистический анализ геномных признаков, аннотацию участков для исследуемого генома.

В России по федпроекту «Искусственный интеллект» нацпроекта «Цифровая экономика» создано 6 исследовательских центров по ИИ. Они функционируют на базе Сколтеха, университета ИТМО, МФТИ, НИУ ВШЭ, Университета Иннополис и Института системного программирования РАН.

Вам также может быть интересно:

В Вышке создали собственную MLOps-платформу

Ученые НИУ ВШЭ создали MLOps-платформу SmartMLOps. Она предназначена для исследователей в области искусственного интеллекта, которые хотели бы превратить свое изобретение в полноценный сервис. В будущем на платформе могут быть развернуты ИИ-помощники для упрощения образовательного процесса, оказания медицинской помощи, консультирования и решения многих других задач. Создатели ИИ-технологий смогут получить готовый к работе сервис в течение считанных часов. На суперкомпьютере Вышки этот сервис может быть запущен в несколько кликов.

«От нашей общей работы зависит будущее»: что несет человечеству развитие ИИ

Какие перспективы и вызовы для человечества несет развитие технологий искусственного интеллекта? Как его используют ученые? Каким будет мир, где доминирует ИИ? Эти и другие темы обсудили эксперты на форсайт-сессии «Будущее исследований в сфере искусственного интеллекта», которая прошла в НИУ ВШЭ.

ИИ позволит точно моделировать производительность систем хранения данных

Исследователи факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали новый подход к моделированию систем хранения данных на основе генеративных моделей машинного обучения. Он позволяет с высокой точностью предсказывать ключевые характеристики работы таких систем при различных условиях. Результаты опубликованы в журнале IEEE Access.

ИИ в образовании: как преодолеть соблазн готовых решений

Искусственный интеллект уже стал обыденностью для молодежи: как показал опрос, около 87% студентов ведущих вузов используют ИИ в процессе обучения. Большая часть из них отметила, что он помогает им экономить время, при этом они проверяют сделанную ИИ работу. Результаты исследования были представлены на конференции по анализу данных и технологиям ИИ Data Fusion. В ее работе приняли участие научный руководитель НИУ ВШЭ Ярослав Кузьминов и другие эксперты Вышки.

Большинство студентов не верят, что ИИ сможет заменить их на работе

Большинство студентов считают, что ИИ не сможет заменить их на работе в ближайшие десять лет. Низким такой риск называют 27,2% респондентов, 41,5% — крайне маловероятным. Эти оценки были получены НИУ ВШЭ в ходе опроса 4200 студентов в 2025 году. Они приводятся в докладе «Эпоха больших языковых моделей: почему они все еще не профессионалы», подготовленном научным руководителем НИУ ВШЭ Ярославом Кузьминовым и старшим преподавателем кафедры высшей математики НИУ ВШЭ Екатериной Кручинской. Доклад был представлен на XXV Ясинской (Апрельской) международной научной конференции по проблемам развития экономики и общества, которая проходит с 15 по 18 апреля в НИУ ВШЭ.

Точный ИИ-оракул: какие тренды интересуют бизнес

Современные технологии ежедневно меняют мир, автоматизируя бизнес-процессы в различных отраслях. Специалисты НИУ ВШЭ представили масштабный опыт команды iFORA по реализации ИИ-проектов в интересах крупных компаний и органов власти.

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.

Внедрение искусственного интеллекта в организации: какие эффекты отмечают сотрудники

45% организаций, которые занимались внедрением ИИ в работу, заявили о повышении производительности труда в результате его использования. Об этом говорится в исследовании «Внедрение ИИ в работу организаций: чем обусловлена вариация эффектов на труд?». Исследование проведено директором Центра статистики труда и заработной платы ИСИЭЗ НИУ ВШЭ Анной Демьяновой и стажером-исследователем центра Дарьей Талакаускас. Оно было презентовано на XXV Ясинской (Апрельской) международной научной конференции по проблемам развития экономики и общества (XXV ЯМНК), проходящей в НИУ ВШЭ с 15 по 18 апреля.

«Идею всегда задает человек»: что дает ИИ образованию и медиа

ИИ-технологии меняют принципы работы образования и медиаиндустрии. Большинство студентов уже в той или иной мере используют ИИ, а нейросети уже массово производят все виды контента. Возможности и вызовы эксперты обсудили на конференции «Образование и медиа в эпоху цифровых перемен», организованной Дирекцией по маркетинговым коммуникациям НИУ ВШЭ и «Яндекс Образованием».

В Вышке стартовали открытые семинары «ИИ в индустрии»

Институт искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ запустил цикл открытых семинаров. Встречи посвящены актуальным вопросам внедрения искусственного интеллекта в различные отрасли экономики. Семинары проводятся еженедельно в 18:00 в кампусе на Покровском бульваре. Для участников также предусмотрена онлайн-трансляция.