Дайджест мероприятий

Делимся подборкой научных мероприятий ФКН на эту неделю.

— Семинары —

🗂️ "Exact p-value calculation for high resolution Tandem Mass Spectrometry data"
лаборатории искусственного интеллекта для вычислительной биологии
📆 16 апреля в 14:00
🐭 Подробнее

— Дни компьютерных наук —

🗂️ Митап по ИИ от МТС
📆 18 апреля в 19:00
🐭 Подробнее

ML связало с риском ишемического инсульта два новых гена

Учёные лаборатории моделей и методов вычислительной прагматики ФКН ВШЭ и Курчатовского института применили методы машинного обучения для исследования генетической предрасположенности к инсульту.

Анализ геномов более чем 5000 человек основывался на идее ранжирования через обучение:
⚪️сначала создали прогнозную модель, в которой целевым признаком было наличие или отсутствие инсульта. В качестве признаков использовали однонуклеотидные полиморфизмы (SNP) — различия в геноме на одинаковых участках
⚪️затем ранжировали эти признаки и выбрали самые значимые или информативные

Анализ и отбор SNP производили несколькими методами, что позволило по-новому проанализировать данные и выделить гены, которые ранее не были ассоциированы с ишемическим инсультом — ACOT11 и UBQLN1.

Эти открытия могут помочь в создании полигенных рисковых моделей, которые способны предсказывать предрасположенность к инсульту у конкретного человека.

«Хотя первоначально мы разрабатывали этот инструмент для конкретной задачи, результаты показали его потенциал в более широком контексте. Возможность работать с разнообразными генетическими данными делает наш метод полезным для исследователей из различных областей биологии и медицины»,

— рассказал Стефан Николич, выпускник магистратуры ФКН «Науки о данных» и аспирантской школы по компьютерным наукам ВШЭ.

Работа опубликована в PeerJ Computer Science ✏️

Коллоквиум 💻💻💻

Приглашаем на коллоквиум факультета компьютерных наук по теме «Факт-чекинг и борьба с искажением информации: как ИИ и NLP могут здесь помочь (и могут ли вообще)?».

В докладе будет кратко рассмотрена методология факт-чекинга, описаны формальные задачи, которые можно решать в этой области с помощью методов ИИ и автоматической обработки текстов, а также приведены некоторые из современных подходов.

🎙️Спикер: Дмитрий Ильвовский, научный сотрудник международной лаборатории интеллектуальных систем и структурного анализа, доцент департамента анализа данных и искусственного интеллекта ФКН

📆 22 апреля в 18:10
🗺️ Онлайн

Подробнее 🐭

Дайджест мероприятий

Делимся подборкой научных мероприятий ФКН на эту неделю.

— Семинары —

🗂️ «Конечная порождённость алгебр Ли полиномиальных векторных полей на алгебраических многообразиях»
лаборатории алгебраических групп преобразований
📆 23 апреля в 18:00
🐭 Подробнее

🗂️ "Beyond formulaic (im)politeness: how lexical bundles reveal conventionalization and the negotiability of pragmatic meaning"
центра языковых и семантических технологий и лаборатории моделей и методов вычислительной прагматики
📆 24 апреля в 18:00
🐭 Подробнее

🗂️ «Управление данными и знаниями о лабораторных и вычислительных экспериментах в химии, материаловедении и биологии»
департамента программной инженерии
📆 24 апреля в 18:00
🐭 Подробнее

🗂️ 9-й Колмогоровский семинар по компьютерной лингвистике
центра языковых и семантических технологий, лаборатории интеллектуальных систем и структурного анализа и Школы лингвистики
📆 25 апреля в 9:00
🐭 Подробнее

— Коллоквиум ФКН —

🗂️ «Факт-чекинг и борьба с искажением информации: как ИИ и NLP могут здесь помочь (и могут ли вообще)?»
📆 22 апреля в 18:10
🐭 Подробнее

— Дни компьютерных наук —

🗂️ Лекция «Генетический компьютер, или ИИ в биоинформатике»
📆 26 апреля в 16:00
🐭 Подробнее

Программа российских постдоков

💻💻💻 приглашает коллег принять участие в конкурсном отборе на Программу российских постдоков и присоединиться к одному из десяти проектов. Участвовать могут исследователи до 39 лет со степенью кандидата наук или PhD, которые не работали и не учились в аспирантуре ВШЭ.

✅ Постдок трудоустраивается на позицию научного сотрудника и присоединяется к работе ведущих исследовательских коллективов на один год с возможностью продления на второй.

Проекты ФКН, к которым можно присоединиться — на сайте.

📆 Заявки на участие в отборе принимаются до 16 мая

Задать вопросы о программе можно по почте postdoc.ru@hse.ru ↩️

Подать заявку 🐭

Дайджест мероприятий

Делимся подборкой научных мероприятий ФКН на эту неделю, а также подборкой премий для учёных.

— Семинары —

🗂️ НУЛ компании Яндекс "Graph self-supervised learning"
📆 Когда: 28 апреля в 14:00
🐭 Подробнее

🗂️ Открытый семинар LAMBDA «Надёжное глубинное обучение»
📆 Когда: 28 апреля в 14:40
🐭 Подробнее

— Научные возможности —

🗂️ Программа «Фонд развития прикладных исследований»
📆 Заявки принимаются до 12 мая
🐭 Подробнее

🗂️ «Вызов» — национальная премия в области будущих технологий
📆 Заявки принимаются до 21 мая
🐭 Подробнее

🗂️ Премия Правительства Москвы молодым учёным
📆 Заявки принимаются до 18 июля
🐭 Подробнее

🗂️ Премии президента Российской Федерации
📆 Заявки принимаются до 15 октября
🐭 Подробнее

Simplicial SMOTE — геометрический метод расширения данных

Учёные 💻💻💻 и лаборатории искусственного интеллекта Сбера разработали новый метод для работы с несбалансированными данными Simplicial SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique).

В чём преимущества метода?
✅ увеличивает качество классификаторов на несбалансированных наборах данных
✅ обеспечивает более точное моделирование сложных топологических структур данных
✅ особенно полезен в ситуациях, когда редкие случаи очень важны, например в борьбе с мошенничеством

«Банки могут использовать Simplicial SMOTE, чтобы лучше выявлять мошенничество, а медицинские центры — чтобы диагностировать редкие заболевания»,

— объяснил один из авторов статьи Андрей Савченко, ведущий научный сотрудник лаборатории теоретических основ моделей искусственного интеллекта Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН.

Результаты исследования опубликованы в трудах конференции KDD 2025 ✏️

Математический семинар 💻💻💻

Приглашаем математиков разных специальностей, аспирантов и заинтересованных студентов на математический семинар факультета компьютерных наук по теме «О целых точках в треугольной области под гиперболой».

Обсудим связь задачи об обобщённой функции числа делителей с классическими задачами о числе целых точек под гиперболой и о средних значениях дробных долей линейной функции, а также поведение средних Рисса обобщённой функции числа делителей.

🎙️Спикер: Дмитрий Фроленков, доцент базовой кафедры МИАН ФКН ВШЭ

📆 16 мая в 18:10
🗺️ Покровский бульвар, 11, ауд. R305

Подробнее 🐭

Учёные ФКН — лауреаты международной премии в области фундаментальной физики

LHCb — международная коллаборация экспериментов на Большом адронном коллайдере в ЦЕРН с участием учёных 💻💻💻 — получила премию Breakthrough Prize 2025 в области фундаментальной физики.

Чего достигла команда:
✅ многочисленных открытий новых частиц, включая совершенно новые типы, — тетра- и пентакварков, расширяющих наши представления о структуре материи
✅ высокоточных измерений асимметрии между материей и антиматерией в редких процессах, что приближает науку к разгадке одной из главных тайн нашей Вселенной — преобладания вещества над антивеществом

️️️️️️️Среди лауреатов премии сотрудники лаборатории методов анализа больших данных ФКН, а также исследователи, работавшие в ней в разные годы.

«Работа в экспериментах на переднем крае науки невероятно стимулирует креативность, вдохновляет на новые свершения и расширяет научные горизонты. Подготовка высококвалифицированных исследователей — одна из ключевых миссий нашего университета, а участие в передовых мировых исследованиях — наиболее эффективный путь для выполнения этой миссии»,

— отметил Фёдор Ратников, ведущий научный сотрудник лаборатории, доцент департамента больших данных и информационного поиска ФКН.

Поздравляем наших учёных с мировым признанием!

Стартовал конкурс проектов исследований малыми научными группами

РНФ открыл приём заявок на конкурс проектов фундаментальных и поисковых научных исследований малыми отдельными научными группами.

Реализация проектов должна быть направлена на проведение исследований в целях развития новых для научных коллективов тематик и формирование исследовательских команд.

Гранты выделяются на научные исследования по следующим отраслям знаний:
⚪️математика, информатика и науки о системах
⚪️физика и науки о космосе
⚪️химия и науки о материалах
⚪️биология и науки о жизни
⚪️фундаментальные исследования для медицины
⚪️сельскохозяйственные науки
⚪️науки о Земле
⚪️гуманитарные и социальные науки
⚪️инженерные науки

Победители получат поддержку на 2026–2027 гг. Размер одного гранта — до 1,5 млн рублей ежегодно.

📆 Заявки на конкурс принимаются до 16 июня 17:00

Подробная информация и конкурсная документация здесь⬅️

Источник: пресс-служба РНФ

Математический семинар 💻💻💻

Делимся записью математического семинара. Тема: «Гипотеза Малера и несепарабельные решётки».

Гипотеза Малера заключается в оценке объёма Малера снизу через объём Малера куба и представляет собой центральную открытую проблему в области выпуклой геометрии. На данный момент гипотеза доказана полностью только в размерности два и три. В рамках доклада были рассмотрены свойства объёма Малера, способы получения нижних и верхних оценок этого объёма и его связь с оценками плотности несепарабельных решёток.

🎙️Спикер: Аркадий Алиев, студент 2 курса магистратуры «Математика машинного обучения» ФКН ВШЭ.

🎥 Смотрите на YouTube и VK Видео

Дайджест мероприятий

Делимся подборкой научных мероприятий ФКН на эту неделю, а также возможностей для молодых учёных.

— Семинары —

🗂️ «Псевдосговор алгоритмических трейдеров на централизованном рынке аукционного типа»
лаборатории искусственного интеллекта в математических финансах
📆 22 мая в 11:00
🐭 Подробнее

— Научные возможности —

🗂️ Всероссийский конкурс научно-исследовательских работ студентов и аспирантов
📆 Заявки принимаются до 26 мая включительно
🐭 Подробнее

🗂️ Конкурс «Молодые ученые 3.0»
📆 Заявки принимаются до 30 мая
🐭 Подробнее

ИИ помогает точнее прогнозировать риски сложных заболеваний

Традиционные методы оценки генетического риска, основанные на линейной регрессии, не учитывают сложные взаимодействия генов, влияющие на развитие заболеваний. Эти эпистатические эффекты трудно уловить с помощью классических моделей, что снижает точность прогнозов.

Исследователи Центра искусственного интеллекта НИУ ВШЭ и компании Genotek смоделировали данные с разными типами эпистаза и обучили нейросетевые модели на генетических данных более чем 58 тысяч человек. В ходе работы симулировались различные сценарии взаимодействия генов и оценивалось их влияние на риск развития заболеваний.

✅ Применение методов глубинного обучения имеет большой эффект при наличии эпистатических взаимодействий, что подтверждает эффективность нелинейных моделей машинного обучения в предсказании генетических рисков.

«Генетический паспорт становится неотъемлемой частью современной персонализированной медицины. Недостаточно просто расшифровать геном человека — необходимо максимально информативно интерпретировать результаты. Для этого мы постоянно работаем над обучением новых моделей для оценки рисков многофакторных заболеваний»,

— рассказывает Александр Ракитько, директор по науке Genotek.

🗂️ На основе проведённого исследования разработано специальное программное обеспечение «Модели глубинного обучения для полигенной оценки риска», которое позволяет прогнозировать вероятность развития заболеваний, анализируя индивидуальные вариации в геноме.

Результаты исследования опубликованы в журнале Frontiers in Medicine ✏️