Нейросеть научили предсказывать кризисы на фондовом рынке России
Экономисты из ВШЭ разработали нейросетевую модель, способную за сутки до события с точностью более 83% предупредить о приближении краткосрочного фондового кризиса. Модель работает даже на сложных, несбалансированных данных и учитывает не только экономические показатели, но и настроение инвесторов. Работа сотрудников Центра финансовых исследований и анализа данных ФЭН ВШЭ Тамары Тепловой, Максима Файзулина и Алексея Куркина опубликована в журнале Socio-Economic Planning Sciences.
Исследователи ВШЭ научили нейросети различать происхождение из генетически близких популяций
В Институте искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ предложили новый подход, основанный на современных методах машинного обучения, для определения генетического происхождения человека. Графовые нейросети позволяют с высокой точностью различать даже очень близкие популяции.
Эксперты НИУ ВШЭ оценили «стоимость» вариантов развития законодательства о цифровых платформах и предложили оптимум
Рост цифровых платформ — явление, опережающее свое регулирование не только в России, но и в мире в целом. При этом на сегодняшний день в зарубежном опыте еще не сформировалась полезная практика — сперва рассчитывать эффекты от регуляторных сценариев, а потом принимать решения. Эксперты НИУ ВШЭ предложили параметры оптимальной нормативной рамки и оценили экономические эффекты деятельности цифровых платформ в России в разных вариантах регулирования.
Эксперты ВШЭ и РГАИС выступили за патентную защиту ИИ-решений
В НИУ ВШЭ состоялся круглый стол «Искусственный интеллект и ИТ-решения: тенденции охраны и возможности патентования». Лейтмотивом мероприятия стало признание необходимости доработки действующего отечественного законодательства в области интеллектуальной собственности на основе риск-ориентированного подхода.
НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург и Лазерный институт Академии наук из КНР займутся разработкой передовых микролазеров
Ученые НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург и Лазерного института Академии наук провинции Шаньдун (КНР) займутся разработкой передовых микролазеров — приборов, востребованных в новых IT-решениях, оптоэлектронике и экологическом мониторинге. Соответствующее соглашение подписано в новом корпусе Питерской Вышки — Канатном цехе, который станет площадкой для российских ученых.
ИИ в университетах: раскрытие потенциала и преодоление тревог
Образовательные ИИ-инструменты заметно эволюционировали, однако до сих пор многие представители университетов и рядовые пользователи испытывают опасения на их счет. Ученые Института образования НИУ ВШЭ изучили различные аспекты интеграции искусственного интеллекта в образовательный процесс и объединили усилия с ИТ-компанией «Кеды профессора», чтобы помогать российским вузам встраивать ИИ-решения в свою работу.
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.
«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.