«Новый стратегический проект усилит наши компетенции в области искусственного интеллекта»
Высшая школа экономики в рамках программы «Приоритет-2030» запускает новый стратегический проект «ИИ-технологии для человека». О том, какие задачи он решает, какие проекты войдут в его состав, зачем нужны конкурсы молодых ученых и компетенций и что будут делать ИИ-помощники для человека, в интервью «Вышке.Главное» рассказал научный руководитель стратпроекта, директор Института искусственного интеллекта и цифровых наук НИУ ВШЭ Алексей Масютин.
— Расскажите, как родилась идея создания стратегического проекта по искусственному интеллекту? Какие были первые шаги в этом направлении?
— Прежде всего стоит подчеркнуть, что Высшая школа экономики сегодня является одним из ведущих университетов в области компьютерных наук, ИТ-образования и искусственного интеллекта. В 2021 году в Вышке на базе факультета компьютерных наук был создан Исследовательский центр в сфере искусственного интеллекта. Наш университет стал одним из победителей конкурса на получение гранта от правительства Российской Федерации в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект». Центр ИИ успешно работает как на решение фундаментальных, так и на реализацию прикладных задач в партнерстве. В настоящее время реализуется более 20 прикладных проектов в сфере ИИ в интересах индустриальных партнеров — лидеров в своих отраслях (финансы, телеком, ИТ, туризм).
В прошлом году лаборатории, реализующие программу центра, объединились в Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ. Напомню также, что Вышка вошла в число лучших вузов первого рейтинга качества подготовки специалистов в сфере ИИ, составленного Альянсом в сфере искусственного интеллекта, попав в лидерскую группу А+. В этом году в образовательные программы университета для всех студентов будет включен трек по изучению ИИ-технологий.
С учетом всего этого появление в пуле стратегических проектов ВШЭ стратпроекта по искусственному интеллекту — это естественный и в некоторой степени необходимый шаг, который консолидирует накопленные компетенции, научный потенциал и экспертизу университета.
Инициатива создания такого стратегического проекта была озвучена ректором и поддержана на Совете по поддержке программ развития образовательных организаций высшего образования в рамках реализации программы стратегического академического лидерства «Приоритет-2030».
— Какие цели и задачи поставлены перед новым стратегическим проектом и как будет выглядеть его структура?
— Целью стратегического проекта является разработка набора продуктов, представляющих собой ИИ-помощников для человека: для поддержки принятия решений, снятия рутинной нагрузки и повышения качества его повседневной жизни, в первую очередь в университете. Ставка сделана на интеграцию процессов университета (образовательных, административных, научных) с технологиями искусственного интеллекта, а также на совместную апробацию с партнерами в области медицины и здравоохранения и других смежных областях. Мы выделяем несколько ключевых направлений работы. Во-первых, это ИИ-помощники в сфере образования, науки, управления. Во-вторых, это геймификация в сфере образования с использованием технологий искусственного интеллекта. И в-третьих, это рекомендательные системы адаптивного обучения.
Пул проектов для создания продуктов будет сформирован из двух блоков: флагманский (междисциплинарный) проект, направленный на получение значительного научно-технического результата и заметного социально-экономического эффекта, и проекты, которые будут отобраны в рамках двух конкурсных процедур — конкурса молодых ученых и конкурса компетенций. Мы делаем особую ставку на конкурс компетенций, в котором кампусам предоставлен карт-бланш для формирования проектных команд и усиления компетенций в сфере ИИ. Основу для этого задал стратегический проект «Цифровая трансформация: технологии, эффекты, эффективность», в рамках которого в 2023 году уже был реализован принцип вовлечения всех кампусов в научно-техническую повестку. Исследователи из всей Вышки активно работали в кросс-функциональных командах, и с помощью конкурса мы хотим привлечь в Вышку в Санкт-Петербурге, Нижнем Новгороде и Перми еще больше высококвалифицированных исследователей и разработчиков. При этом мы понимаем, что это будет непросто, ведь в проектах по ИИ нам приходится конкурировать за таланты с лучшими ИТ-компаниями страны.
— Расскажите подробнее о флагманском проекте: чему он посвящен?
— В стратегическом проекте особое место занимает флагманский проект под названием «Лучшие практики адаптации к природно-климатическим рискам в России: информационно-аналитическое исследование с применением интеллектуального анализа больших данных». Он направлен на адаптацию регионов и отраслей экономики к последствиям изменения климата. За реализацию проекта отвечает команда факультета географии и геоинформационных технологий, которая обладает глубокой экспертизой в области геоданных и создала портал по данной теме. В команду проекта войдут также специалисты Института искусственного интеллекта и цифровых наук (они же составляют ядро Центра ИИ), которые разработают и адаптируют инструменты ИИ для данной предметной области. Мы рассчитываем на то, что проект будет интегрирован в климатическую и (или) экономическую повестку новых национальных проектов, обозначенных в рамках послания президента Владимира Путина Федеральному собранию в феврале этого года.
Для оценки рисков опасных природных явлений и процессов (ОПЯП) требуется объединение данных различной модальности — это данные дистанционного зондирования Земли и геоинформационных систем, реестры происшествий и инцидентов — и затем применение ИИ-алгоритмов для поиска взаимосвязей. В результате реализации проекта будет сформирована система принятия решений для митигации (смягчения. — Ред.) климатических рисков и подготовлены специалисты в данной области для региональных органов власти.
В рамках флагманского проекта «Лучшие практики адаптации к природно-климатическим рискам в России» планируется разработать:
прототип ГИС для поддержки принятия решений в части оценки ОПЯП и соответствующих им мер адаптации;
алгоритмы машинного обучения для выявления потенциально опасных территорий, на которых пока еще не зафиксированы ОПЯП;
методику оценки и расчет потенциального экономического ущерба от природно-климатических рисков на субрегиональном уровне.
— Какие проекты и тематики представлены в конкурсе компетенций?
— Общее направление конкурса компетенций — это ИИ-помощники. Тематики формируются в зависимости от сферы их применения и инструментов, с помощью которых они реализуются. Возьмем, к примеру, проект по теме «ИИ-сотрудник учебного офиса». На данный момент в Вышке уже свыше 55 тысяч студентов, из них более 2 тысяч обучаются онлайн. При этом спрос со стороны корпоративных партнеров на высококвалифицированных выпускников растет, и мы видим тренд на открытие новых образовательных программ. Нагрузка на учебные офисы постоянно возрастает, появляется потребность позаботиться как о сотруднике учебного офиса, так и о студенте, который попадает в различные жизненные ситуации и нуждается в консультации здесь и сейчас. Тут очевиден потенциал технологии RAG (retrieval augmented generation) на базе больших языковых моделей, но она нуждается в тонкой настройке и адаптации к конкретным доменам. Более того, потребуется создать дружелюбный интерфейс, задать персонализацию с учетом контекста, в котором оказывается студент.
Другой пример — это так называемые ИИ-грейдеры навыков на основе неструктурированных данных экзаменов, таких как эссе и аудиоречь. Такие решения могут снять рутинную нагрузку с преподавателя, вместе с тем предоставляя студенту рекомендации по закреплению отдельных разделов курса. И, наконец, следующий шаг — ИИ-наставники по отдельным курсам, которые помогут проводить консультации для студентов 24/7.
При этом мы понимаем, что все модели машинного обучения и искусственного интеллекта требуют оценки рисков и мониторинга качества работы. Поэтому был выделен инфраструктурный проект по развитию MLOps-инструментов для Вышки. Ученые будут работать вместе со всеми ИТ-подразделениями ВШЭ, чтобы разработанные модели были, с одной стороны, органично встроены в ИТ-ландшафт университета, а с другой стороны, имели возможность развертывания на площадке партнеров с учетом наличия соответствующих источников данных.
Данные направления и тематики являются ориентирами и стратегическими направлениями. В любом случае нам нужно дождаться завершения конкурса компетенций, результатом которого будут детальный состав команд и планы работ.
— Как новый стратегический проект будет способствовать развитию Вышки в целом?
— Мы надеемся, что реализуемый пул проектов усилит наши компетенции в области искусственного интеллекта. Это касается усиления не только команд, занимающихся разработкой и внедрением ИИ-продуктов в рамках Высшей школы экономики, но и экспертов в предметной области. Кроме того, лучшие решения будут коммерциализированы с нашими партнерами.
Вам также может быть интересно:
AI AWARDS 2026: аналитическую основу премии формирует iFORA НИУ ВШЭ
Высшая школа экономики вошла в число партнеров премии AI AWARDS 2026, которая пройдет 29 апреля в Москве. Проект, реализуемый командой «Билайн Big Data & AI», посвящен практическому применению искусственного интеллекта и объединяет компании, технологии и команды, которые уже сегодня влияют на развитие новой цифровой экономики. Вклад номинантов AI AWARDS в развитие ИИ анализируется на основе данных, поэтому качество аналитической базы и прозрачность методологии становятся для рынка принципиально важными.
Будущее кардиогенетики — с искусственным интеллектом
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ (Институт ИИиЦН) создали программу, которая способна анализировать участки генома человека, ранее недоступные для точной интерпретации при генетическом тестировании. Программа адаптирует большие генеративные модели (ГенИИ) под задачи кардиогенетики, чтобы предсказывать, как мутация влияет на работу конкретного гена.
НИУ ВШЭ и Альфа-Банк запускают исследовательские проекты в сфере искусственного интеллекта
НИУ ВШЭ и Альфа-Банк объявили о старте трех совместных проектов в области искусственного интеллекта. Они направлены на развитие аналитических инструментов для банковских сервисов — от более точных прогнозов до новых подходов к управлению рисками и персонализации клиентского опыта.
Участники «Я — профессионал» разработают ИИ-агентов для бизнеса на Весенней экономической школе Вышки и Сбера
На площадке СберУниверситета стартовала Весенняя экономическая школа, организованная Высшей школой экономики и Сбером для участников Всероссийской олимпиады студентов «Я — профессионал» Президентской платформы «Россия — страна возможностей». С 22 по 24 апреля студенты будут работать над созданием ИИ-агента для бизнеса — от идеи и научной гипотезы до прототипа, готового к защите перед экспертами.
Уже не выбор, а реальность: трансформация мира под влиянием ИИ
Искусственный интеллект уже не воспринимается как технология будущего: он стремительно меняет процессы принятия решений, рынок труда и социальные практики. Вместе с тем он несет с собой не только новые грандиозные возможности, но и системные риски, связанные с ростом зависимости от данных, трансформацией профессий и изменением человеческого поведения. В НИУ ВШЭ создали семантическую карту разломов, которая показала ключевые тренды в развитии технологий.
Почему искусственный интеллект не способен поработить человечество
1 апреля на факультете математики НИУ ВШЭ встретили российского ученого, преподавателя и специалиста по информационной безопасности Андрея Масаловича, известного как КиберДед. Он представил студентам Вышки свои «Двадцать вопросов искусственному интеллекту» и поделился ответами, раскрывающими суть проблем в сфере развития ИИ, а также рассказал, почему тот никогда не сможет захватить человечество.
Ученые Вышки научили нейросеть «слышать» неисправности в электродвигателях
Ученые Института искусственного интеллекта и цифровых наук (ИИиЦН) факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали метод Signature-Guided Data Augmentation (SGDA), который способен с точностью 99% определять неисправность двигателей и с точностью 86% классифицировать типы возникших поломок. Применение этой разработки может снизить расходы на ремонт промышленного оборудования, уменьшить простои и сделать производство безопаснее. Результаты исследования опубликованы в журнале Engineering Applications of Artificial Intelligence.
«Подготовка инженеров нового поколения невозможна без интеграции инструментов ИИ в отраслевые ОП»
26 февраля в Уфе на площадке Межвузовского студенческого кампуса Евразийского научно-образовательного центра прошла защита итоговых проектов пилотного курса образовательной программы «ИИ-инженерия в нефтегазовой отрасли». Эксперты НИУ ВШЭ оценили студенческие проекты в сфере искусственного интеллекта, выполненные для «Газпрома» в рамках федерального проекта «Экономика данных и цифровая трансформация государства».
Стартует набор на онлайн-программу повышения квалификации «Основы ИИ-агентов для автоматизации процессов»
В Центре непрерывного образования факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ открыт набор на новую онлайн-программу повышения квалификации «Основы ИИ-агентов для автоматизации процессов». Программа разработана для тех, кто стремится перейти от базового использования нейросетей в формате чат-ботов к созданию прикладных интеллектуальных инструментов для автоматизации бизнес-задач. Курс ориентирован на слушателей, заинтересованных в практическом освоении современных подходов к разработке автономных ИИ-агентов на базе больших языковых моделей и их внедрении в рабочие процессы.
Ученые НИУ ВШЭ научились сжимать большие языковые модели без потерь в качестве
Исследователи из Института искусственного интеллекта и цифровых наук (Институт ИИиЦН) ФКН НИУ ВШЭ разработали новый метод сжатия больших языковых моделей, таких как GPT и LLaMA, который позволяет уменьшить их объем на 25–36% без дополнительного обучения и значительной потери в точности. Это первый подход, который использует математические преобразования — вращения весов модели, — чтобы сделать модели более удобными для сжатия с помощью структурированных матриц. Результаты исследования опубликованы в ACL Findings 2025. Код метода доступен на GitHub.