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.
Ученые ВШЭ разработали DeepGQ — Google Maps для G-квадруплексов
Исследователи из Центра искусственного интеллекта ФКН НИУ ВШЭ разработали ИИ-модель, которая открывает новые возможности для диагностики и лечения тяжелых заболеваний, включая рак мозга и нейродегенеративные нарушения. Ученые применили искусственный интеллект для изучения G-квадруплексов — структур, которые оказывают значительное влияние на работу наших клеток и развитие различных органов и тканей. Статья с результатами исследования опубликована в журнале Scientific Reports.
Исследователи ВШЭ составили полногеномную карту квадруплексов
Международная команда исследователей, в том числе из НИУ ВШЭ, создала первую полную карту квадруплексов — нестабильных структур ДНК, участвующих в регуляции генов. Ученые впервые показали, что эти структуры работают парами: один находится в участке ДНК, который запускает считывание гена, а другой в соседнем участке, ускоряющем этот процесс. В нормальных тканях они регулируют работу тканеспецифичных генов, а в раковых — генов, отвечающих за рост и деление клеток. Результаты могут помочь в разработке новых противоопухолевых препаратов, нацеленных на квадруплексы. Исследование опубликовано в журнале Nucleic Acids Research.
В Центре ИИ НИУ ВШЭ упростили эксперименты в физике элементарных частиц
Исследователи Центра ИИ НИУ ВШЭ разработали новый метод оценки надежности моделей машинного обучения. Они показали, что подход работает в восемь раз быстрее, чем полный перебор моделей, и существенно снижает объем ручной проверки. Метод можно использовать в задачах физики элементарных частиц с нейросетями различной архитектуры. Исследование опубликовано в журнале IEEE Access.
ВШЭ и МТС будут вместе бороться с дипфейками и научат искусственный интеллект создавать новое видео под запросы пользователей
НИУ ВШЭ и компания МТС Web Services (MWS) объявили о запуске серии совместных исследовательских работ в области технологий искусственного интеллекта, направленных на развитие инновационных решений в сфере кибербезопасности, мультимодальной генерации контента и анализа больших данных. Основным исполнителем проекта является Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова НИУ ВШЭ при общей координации Центра искусственного интеллекта ВШЭ.
очно/онлайн