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

В технопарке «Саров» сотрудники ФКН Вышки рассказали о применении ИИ для анализа данных в физике

Научно-учебная лаборатория методов анализа больших данных факультета компьютерных наук ВШЭ совместно с Всероссийским научно-исследовательским институтом экспериментальной физики (РФЯЦ-ВНИИЭФ, Саров) и Национальным центром физики и математики провели II Всероссийскую школу-семинар по физике высоких энергий и ускорительной технике.

Школа проходила совместно с XXIV Харитоновскими тематическими научными чтениями по проблемам ускорительной техники и физики высоких энергий.

В школе приняли участие около 100 студентов и аспирантов российских университетов и академических институтов. Исследователи из России и Китая рассказали о способах получения и обработки данных. Группа ученых из Вышки под руководством ведущего научного сотрудника Научно-учебной лаборатории методов анализа больших данных ФКН ВШЭ Фёдора Ратникова провела мини-курс по методам машинного обучения и их применению в физике частиц.

Фёдор Ратников

Применение методов машинного обучения является основным способом анализа данных на физических установках. В установках класса «мегасайенс» такие методы не имеют альтернативы ввиду их скорости и эффективности.

Практические занятия подготовили и провели сотрудники НУЛ Владимир Бочарников, Екатерина Трофимова и Тигран Рамазян. «Особенно порадовали скорость обучения участников: за короткое время они смогли не только понять основы, но и освоить практические аспекты машинного обучения, которые понадобились им для выполнения задания итогового соревнования», — похвалила студентов школы Екатерина Трофимова.

Заведующий лабораторией Денис Деркач рассказал студентам школы о различных методах машинного обучения, подходящих для моделирования откликов физических детекторов. Он отметил, что ресурсы для вычислений предоставила платформа Yandex Cloud.

Денис Деркач

«В ходе выполнения работ, — сообщил ученый, — с помощью  сервиса для работы с ML-моделями Yandex DataSphere мы смогли организовать одновременное обучение большого количества участников. Коллеги из “Яндекса” помогли студентам и преподавателям быстро освоиться в новой для них системе. Наша команда планирует продолжить сотрудничество и провести школу в следующем году».

Анна Лемякина

«Для нас важен постоянный диалог с аудиторией студентов, ученых и исследователей. Мы хотим давать возможность уже в университете использовать сервисы облачной платформы для решения реальных практических задач, а также получать обратную связь для ее совершенствования», — сказала Анна Лемякина, директор по национальным и стратегическим проектам Yandex Cloud.

Участники летней школы также поделились своими отзывами.

Евгения Рулева, инженер РФЯЦ-ВНИИЭФ

© Высшая школа экономики

«Лекции Фёдора Дмитриевича Ратникова, а также практические занятия с Екатериной Трофимовой оказались приятным сюрпризом летней школы. Очень интересный интенсивный курс с возможностью задать вопросы, получить обратную связь и «потрогать все руками». Спасибо всей команде за мощный старт! Теперь буду продолжать изучение машинного обучения».

Денис Григорович, аспирант НИЯУ МИФИ

© Высшая школа экономики

«Несмотря на то что за четыре дня невозможно полноценным образом освоить курс машинного обучения, многие вещи стали мне понятны благодаря доходчивым лекциям и семинарам. А главное, прекрасным коллегам из Вышки за столь непродолжительное время удалось разжечь в нас интерес и мотивировать на самостоятельное освоение машинного обучения».

Вам также может быть интересно:

Эксперты НИУ ВШЭ исследовали, как ведется подготовка специалистов в области ИИ

Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ представил доклад, подготовленный на основе результатов специализированного обследования образовательных организаций высшего образования.  Целью впервые проведенной работы стало выявление масштабов и условий обучения технологиям искусственного интеллекта в рамках образовательных программ высшего образования и дополнительных профессиональных программ в вузовском секторе.

«Нам удалось провести настоящий хакатон, когда нет заранее понятного пайплайна, как получить решение»

С 13 по 20 октября в НИУ ВШЭ прошел хакатон “HSE AI Assistant Hack: Python”, организованный факультетом компьютерных наук и Центром искусственного интеллекта ВШЭ. За призовые места боролись 89 студенческих команд из ведущих вузов страны.

Ученые Вышки представили разработки, связанные с применением ИИ в медицине

Искусственный интеллект не заменит врача, но может стать ему отличным помощником. При этом здравоохранение нуждается в высокотехнологичных продуктах, которые способны быстро анализировать и контролировать состояние пациентов. Ученые Вышки применили ИИ для предоперационного планирования и постоперационной оценки результатов в спинальной хирургии и разработали автоматическую интеллектуальную систему для оценки биомеханики рук и ног.

Ученые Вышки представили проекты по этической экспертизе в сфере ИИ

Технологии искусственного интеллекта уже стали неотъемлемой частью повседневной жизни и активно применяются в различных отраслях экономики. Однако этические вопросы использования ИИ все еще требуют обсуждения и осмысления. Сегодня в России с участием ученых НИУ ВШЭ ведется работа над несколькими отраслевыми приложениями к национальному Кодексу этики в сфере ИИ, в которых будут конкретные рекомендации в помощь каждому, кто нуждается в понимании и анализе рисков и угроз со стороны ИИ.

Три команды ВШЭ стали победителями на всероссийском хакатоне «Цифровой прорыв»

В конце сентября в Москве состоялся всероссийский хакатон «Цифровой прорыв. Сезон: Искусственный интеллект». На соревнование собрались 314 команд и 1616 человек со всей страны. Они состязались в решении задач от партнеров хакатона — государственных организаций и компаний: «РЖД», «Росатома», Центра робототехники Сбера, «Сколтеха» и многих других. Три команды студентов факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ приняли участие в хакатоне и выиграли в двух кейсах.

С помощью ученых НИУ ВШЭ и Сбера преподаватели смогут повысить качество онлайн-обучения

Ученые Центра искусственного интеллекта НИУ ВШЭ и исследователи Лаборатории искусственного интеллекта Сбербанка научились определять вовлеченность участников онлайн-мероприятий. Метод, основанный на анализе видео лица, помогает выявить, насколько слушатель заинтересован в материале. Научная статья о проведенном исследовании опубликована в рамках Международной конференции по искусственному интеллекту в образовании — AIED 2024.

Вышка расширит сотрудничество с Агентством стратегических инициатив для разработки передовых решений

В Высшей школе экономики прошел День знакомства университета и Агентства стратегических инициатив (АСИ). Стороны представили свои исследовательские и аналитические проекты и наметили направления совместной работы. Задача ученых и экспертов — повысить эффективность и ускорить внедрение в практику прорывных научных разработок по широкому спектру направлений — от экономических прогнозов до нейропротезирования.

Исследователи НИУ ВШЭ и Сбера добавят эмоций искусственному интеллекту

Ученые Центра искусственного интеллекта НИУ ВШЭ и исследователи Лаборатории искусственного интеллекта Сбербанка разработали специальную систему, которая с помощью больших языковых моделей сделает искусственный интеллект (AI) более эмоциональным при общении с человеком. Синтезом AI-эмоций займутся набирающие популярность мультиагентные модели. Научная работа о проведенном исследовании опубликована в рамках Международной совместной конференции по искусственному интеллекту — IJCAI 2024.

Вышка и «Яндекс» научат преподавателей российских вузов ИИ-грамотности

«Яндекс Образование» и факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ (ФКН ВШЭ) создали совместный онлайн-гайд, посвященный промптингу — формулированию запросов к нейросетям. Он доступен всем на платформе «Яндекса» и в первую очередь будет полезен преподавателям, которые никогда не пользовались GPT в работе или только начинают применять ИИ-инструменты. Как правильно создать запрос к нейросети? Как грамотно использовать GPT-модели в образовательных целях? Какие задачи преподаватели могут решать с помощью искусственного интеллекта? Гайд отвечает на эти и другие вопросы по работе с нейросетями.

«Оставаться конкурентным специалистом без применения нейросетей может стать нелегкой задачей»

Цифровые технологии прочно вошли в нашу жизнь и продолжают стремительно развиваться. Неудивительно, что все чаще возникает вопрос, сможет ли однажды искусственный интеллект полностью заменить специалистов. О перспективах лингвистики в эпоху нейросетей рассуждает Даниил Осипов, кандидат филологических наук, доцент Школы иностранных языков НИУ ВШЭ.