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.
Исследователи ВШЭ адаптировали тест для оценки удобства интерфейса
Команда исследователей факультета социальных наук НИУ ВШЭ адаптировала популярный юзабилити-опросник System Usability Scale (SUS) для русскоязычных пользователей. Работа проводилась на выборке из 657 человек. Проверка показала, что опросник сохраняет свою структуру и надежность при переводе, а также позволяет достоверно оценить удобство использования системы. Итоговая версия SUS может использоваться как в научных исследованиях, так и в практике проектирования интерфейсов. Исследование опубликовано в журнале «Психологические исследования».
Искусственный интеллект в науке
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ на основе данных статистики и специализированного обследования «Делаем науку в России» анализирует распространенность в научных организациях и вузах страны практик использования ИИ-решений для выполнения исследований и разработок.