Первый цифровой тест для оценки навыков чтения у взрослых доступен на RuStore
Центр языка и мозга НИУ ВШЭ разработал первый стандартизированный инструмент для оценки навыков чтения на русском языке у взрослых — тест «ЛексиМетр-В». Теперь он доступен в цифровом формате на платформе RuStore. Это приложение позволяет быстро и эффективно диагностировать нарушения чтения, включая дислексию, у людей в возрасте от 18 лет и старше.
НИУ ВШЭ и Росприроднадзор оценили профессионализм ИИ-моделей в сфере экологии
Ученые НИУ ВШЭ и эксперты Федеральной службы по надзору в сфере природопользования впервые в России провели исследование, в рамках которого оценили способность современных моделей искусственного интеллекта решать задачи в сфере экологии и ESG-управления.
Ученые НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург выяснили, какие компании получают больший эффект от внедрения ИИ
Как искусственный интеллект меняет процессы принятия стратегических решений в бизнесе? Способен ли ИИ повысить устойчивость компаний в кризисных условиях? Какие предприятия получают максимальную выгоду от внедрения интеллектуальных технологий? На эти и другие вопросы ищут ответы исследователи Центра стратегического предпринимательства НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург под руководством профессора Галины Широковой.
«Основная отрасль медицины, на которую направлены наши разработки, — кардиология»
Применение математических моделей в диагностике и лечении болезней сердечно-сосудистой системы повышает эффективность выявления у пациентов предрасположенности к заболеваниям, облегчает выбор стратегии излечения. Используя математические модели, можно создать новые диагностические приборы, обучить нейросети для помощи врачам. Такая работа ведется исследователями Вышки в рамках проекта «Зеркальные лаборатории». Подробнее — в интервью Наталии Станкевич, старшего научного сотрудника Международной лаборатории динамических систем и приложений НИУ ВШЭ — Нижний Новгород.
Искусственный интеллект помогает точнее прогнозировать риски сложных заболеваний
Разработанные в Центре искусственного интеллекта НИУ ВШЭ нейросетевые модели значительно улучшают прогнозирование риска ожирения, диабета первого типа, псориаза и других многофакторных заболеваний. Совместное исследование с компанией Genotek показало, что алгоритмы глубокого обучения эффективнее традиционных методов, особенно при сложных взаимодействиях генов (эпистазах). Результаты опубликованы в журнале Frontiers in Medicine.
«Конференция "Соседи по науке" оставила самые яркие впечатления!»
В пермском кампусе НИУ ВШЭ состоялась XII научная конференция «Соседи по науке», объединившая исследователей из всех кампусов Высшей школы экономики, а также университетов Сахалина, Тувы, Краснодара, Узбекистана, Кыргызстана. Ключевая идея конференции — междисциплинарность, поэтому были представлены доклады из разных отраслей науки — искусственный интеллект, антропология труда, креативные индустрии, биотэтика и право, когнитивные нейронауки и др. Подводим итоги, делимся впечатлениями участников.
Контур.Фокус: как эффективно проверять контрагентов и минимизировать риски
16 апреля прошел онлайн-семинар, который провел Антон Андреевич Яковлев, эксперт по экономической безопасности СКБ Контур.
Российские ученые воссоздали динамику модели нейрона мозга с помощью нейросети
Исследователи из НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде показали, как с помощью нейросети воссоздавать динамику нейрона мозга, имея всего один ряд измерений, например запись его электрической активности. Разработанная нейросеть научилась восстанавливать полную динамику системы и предсказывать ее поведение при изменении условий. Такой метод может помочь изучать сложные биологические процессы, даже если нет возможности провести все необходимые измерения. Исследование опубликовано в журнале Chaos, Solitons & Fractals.
Экономический эффект от внедрения технологий искусственного интеллекта в России
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ оценил потенциальный экономический эффект от внедрения и использования технологий искусственного интеллекта (ИИ) в отраслях российской экономики до 2035 года, а также объем ресурсов, которые потребуются организациям для освоения данного класса технологий.