В России разработали программное обеспечение для предсказания расположения элементов генома человека
В Центре искусственного интеллекта НИУ ВШЭ создали программное обеспечение для предсказания расположения элементов генома человека. Ученые использовали методы глубинного обучения на основе омиксных данных о различных молекулярных компонентах организма. Исследование выполнено в соответствии с задачами федерального проекта «Искусственный интеллект» национального проекта «Цифровая экономика».
Разработка поможет генетическим лабораториям расширить интерпретацию результатов персональной диагностики, а фармацевтическим компаниям будет полезна при поиске таргетов в разработке лекарств.
Мария Попцова, руководитель проекта «Искусственный интеллект в биоинформатике» Центра ИИ НИУ ВШЭ
Разработанное ПО — уникальное решение с широким спектром функциональных возможностей. Оно создано с учетом стремительно развивающейся области архитектур глубинного обучения. Модули нейронных сетей легко заменяемы на будущие SOTA модели. Агрегация и предобработка больших объемов омиксных данных — преимущество, которое сэкономит пользователям недели, если не месяцы трудоемкой работы.
Пользователь в веб-браузере может загружать на сервер омиксные данные — совокупность информации о различных молекулярных компонентах организма, таких как гены, белки, метаболиты и другие. В основе этого понятия лежит префикс "омикс-", который обозначает исследование глобального уровня в организме. Далее необходимо выбрать ряд параметров обработки: тип данных, аннотации геномных функциональных элементов для обучения модели, полный геном анализируемого типа и архитектуру нейронной сети. После этого программа создает модель и запускает процесс ее обучения.
На выходе пользователь получает данные о вероятности нахождения элемента в выбранной позиции, статистический анализ геномных признаков, аннотацию участков для исследуемого генома.
В России по федпроекту «Искусственный интеллект» нацпроекта «Цифровая экономика» создано 6 исследовательских центров по ИИ. Они функционируют на базе Сколтеха, университета ИТМО, МФТИ, НИУ ВШЭ, Университета Иннополис и Института системного программирования РАН.
Вам также может быть интересно:
Перспективы ИИ: математика машинного обучения в фокусе
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ провел выездной воркшоп «Математика машинного обучения». Здесь собрались ведущие ученые и специалисты НИУ ВШЭ в области машинного обучения, математики и статистики. В центре внимания исследователей оказались математические аспекты, лежащие в основе современных и наиболее перспективных направлений машинного обучения. Программа воркшопа включала мини-курсы, практические работы, доклады и круглый стол, посвященный перспективам развития ИИ в России.
Внедрение искусственного интеллекта в организации: какие эффекты отмечают сотрудники
45% организаций, которые занимались внедрением ИИ в работу, заявили о повышении производительности труда в результате его использования. Об этом говорится в исследовании «Внедрение ИИ в работу организаций: чем обусловлена вариация эффектов на труд?». Исследование проведено директором Центра статистики труда и заработной платы ИСИЭЗ НИУ ВШЭ Анной Демьяновой и стажером-исследователем центра Дарьей Талакаускас. Оно было презентовано на XXV Ясинской (Апрельской) международной научной конференции по проблемам развития экономики и общества (XXV ЯМНК), проходящей в НИУ ВШЭ с 15 по 18 апреля.
«Идею всегда задает человек»: что дает ИИ образованию и медиа
ИИ-технологии меняют принципы работы образования и медиаиндустрии. Большинство студентов уже в той или иной мере используют ИИ, а нейросети уже массово производят все виды контента. Возможности и вызовы эксперты обсудили на конференции «Образование и медиа в эпоху цифровых перемен», организованной Дирекцией по маркетинговым коммуникациям НИУ ВШЭ и «Яндекс Образованием».
В Вышке стартовали открытые семинары «ИИ в индустрии»
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ запустил цикл открытых семинаров. Встречи посвящены актуальным вопросам внедрения искусственного интеллекта в различные отрасли экономики. Семинары проводятся еженедельно в 18:00 в кампусе на Покровском бульваре. Для участников также предусмотрена онлайн-трансляция.
Ученые представили новый метод для работы с несбалансированными данными
Специалисты факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ и Лаборатории искусственного интеллекта Сбера разработали геометрический метод расширения данных — Simplicial SMOTE. Тесты на разных наборах данных показали, что он значительно улучшает качество работы AI. Метод особенно полезен в ситуациях, когда редкие случаи очень важны, например в борьбе с мошенничеством или при диагностике редких болезней. Результаты исследования доступны в открытом архиве Arxiv.org и будут представлены на Международной конференции по обнаружению знаний и анализу данных (KDD) летом 2025 года в Торонто.
В Вышке рассчитали экономический эффект от внедрения технологий ИИ в России
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ оценил потенциальный экономический эффект от внедрения и использования технологий искусственного интеллекта в отраслях российской экономики до 2035 года. Эксперты также предположили, каким должен быть объем ресурсов, которые потребуются организациям для освоения данного класса технологий.
Мегасайенс, ИИ и суперкомпьютеры: Вышка расширяет сотрудничество с ОИЯИ
Специалисты по компьютерным технологиям НИУ ВШЭ и Объединенного института ядерных исследований (ОИЯИ) обсудили сотрудничество и совместные проекты на встрече в Лаборатории информационных технологий им. М.Г. Мещерякова (ЛИТ). Со стороны ВШЭ в дискуссии участвовали заведующий Лабораторией вычислительной физики МИЭМ Лев Щур и сотрудники Научно-учебной лаборатории методов анализа больших данных факультета компьютерных наук Денис Деркач и Федор Ратников.
Искусственный интеллект предсказал поведение квантовых систем
Ученые ВШЭ совместно с коллегами из Университета Южной Калифорнии разработали алгоритм, который быстро и точно предсказывает поведение квантовых систем — от квантовых компьютеров до солнечных батарей. С его помощью удалось смоделировать процессы в полупроводнике MoS₂ и выяснить, что на движение заряженных частиц влияет не только количество дефектов, но и их расположение. Эти дефекты могут замедлять или ускорять перенос заряда, создавая эффекты, которые раньше было сложно учесть при применении стандартных методов. Исследование опубликовано в журнале The Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS).
Вышка запускает курс повышения квалификации по ИИ в образовании
Факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ запускает курс повышения квалификации по искусственному интеллекту в образовании. Программа предназначена для педагогов, преподавателей, методистов, планирующих интегрировать технологии ИИ в учебный процесс, а также для управленческих команд образовательных учреждений, заинтересованных в улучшении образовательных процессов через внедрение ИИ.
«Многие хотят создавать продукты на базе ИИ и стать конкурентоспособнее»
В 2024 году на магистерскую онлайн-программу «Искусственный интеллект», реализуемую факультетом компьютерных наук ВШЭ, поступило рекордное количество первокурсников — более 300. Откуда такой высокий интерес к ИИ, как строится обучение и какими новыми компетенциями будут обладать выпускники программы, рассказала ее академический руководитель Елена Кантонистова.