ИИ может предсказать успеваемость студентов по подпискам в соцсетях

Команда российских исследователей, включая учёных 💻💻💻 ВШЭ, применила искусственный интеллект для анализа подписок 4,5 тысячи студентов на сообщества «ВКонтакте».

С помощью NLP-анализаторов — методов анализа естественного языка — учёные:
⚪️классифицировали тематику сообществ
⚪️оценили сложность текстов, которые читают студенты
⚪️проанализировали эмоциональную тональность контента

Для каждого студента составили цифровой профиль, включающий предпочтения и интересы.

✅ После этого с помощью ML нашли взаимосвязь между онлайн-активностью и академическими успехами. Исследователи создали алгоритм, который позволяет предсказывать успеваемость на основе анализа подписок.

«Это исследование ещё раз напоминает о необходимости цифровой гигиены. Например, в договорах об открытии счёта в банке и у оператора сотовой связи можно увидеть, что вы даёте разрешение на использование некоторой информации из аккаунта социальной сети, привязанной к вашему номеру телефона. Это может в дальнейшем использоваться для составления цифрового профиля»,

— комментирует Дмитрий Игнатов, заведующий научно-учебной лабораторией моделей и методов вычислительной прагматики ФКН ВШЭ.

🗂️ Образовательные организации смогут использовать такой подход для выявления талантливых абитуриентов и адаптации учебных программ под конкретные группы, а работодатели — для поиска кандидатов с высоким предполагаемым уровнем аналитических способностей.

Работа опубликована в журнале IEEE Access ✏️

Математический семинар 💻💻💻

Делимся записью математического семинара. Тема: «О целых точках в треугольной области под гиперболой».

Обсудили 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

🎥 Смотрите на YouTube и VK Видео

Дайджест мероприятий

Делимся подборкой научных мероприятий ФКН на эту неделю.

— Семинары —

🗂️ «GAS: улучшение генерации диффузионной модели при малом числе шагов»
центра глубинного обучения и байесовских методов
📆 10 июня в 18:00
🐭 Подробнее

🗂️ «Алгоритмы справедливых дележей неделимых предметов»
по алгоритмам и структурам данных
📆 10 июня в 18:10
🐭 Подробнее

НИУ ВШЭ победил в отборе исследовательских центров в сфере ИИ

В Координационном центре Правительства России объявили итоги отбора третьей волны исследовательских центров в сфере искусственного интеллекта. Победившие университеты и научные организации получат гранты на проведение исследований и создание прорывных отраслевых решений мирового уровня.

Среди них — Высшая школа экономики. Исследования будут проводиться на базе Центра ИИ НИУ ВШЭ, ядром которого является Институт искусственного интеллекта и цифровых наук 💻💻💻

Научные исследования центра охватят четыре ключевых направления форсайта по ИИ:
⚪️архитектура и алгоритмы машинного обучения
⚪️разработка фундаментальных и генеративных моделей
⚪️обеспечение безопасности и доверия
⚪️управление системами и принятие решений

Алексей Наумов, директор Института ИИ и цифровых наук, научный руководитель международной лаборатории стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных и академический руководитель магистратуры «Математика машинного обучения» ФКН НИУ ВШЭ, будет руководить центром:

«Наш центр сосредоточится на создании принципиально новых архитектур и эффективных методов, позволяющих значительно снизить затраты на обучение и эксплуатацию больших фундаментальных моделей искусственного интеллекта, повысить их производительность и расширить спектр возможных применений. Это позволит нам приблизиться к созданию сильного искусственного интеллекта, способного решать самые сложные задачи и приносить реальную пользу обществу и бизнесу».

Дайджест мероприятий

Делимся подборкой научных мероприятий ФКН на эту неделю.

— Семинары —

🗂️ «Рандомизированная оценка норм 2→∞ и 1→2»
лаборатории матричных и тензорных методов в машинном обучении
📆 19 июня в 17:00
🐭 Подробнее

🗂️ «Research Software Engineering — RSE: история и удивительные возможности правильной концепции»
департамента программной инженерии
📆 19 июня в 18:00
🐭 Подробнее

🗂️ «Теорема Романова и суммы двух квадратов»
лаборатории теоретической информатики
📆 19 июня в 18:10
🐭 Подробнее

AI Journey принимает статьи в научный журнал

Идёт приём заявок со статьями по искусственному интеллекту и машинному обучению в научный журнал международной конференции Сбера AI Journey.

✅ Участвуя в отборе, авторы работ также могут получить возможность опубликовать свою статью в специальном выпуске журнала РАН «Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления» и его англоязычной версии Doklady Mathematics.

Из статей, вошедших в журнал конференции, будет выбрана лучшая. Её авторы получат денежный приз — один миллион рублей.

📆 Заявки принимаются по 20 августа

Ознакомиться с правилами отбора статей и подать заявку можно на сайте 🐭

Семинар по алгоритмам и структурам данных 💻💻💻

Выкладываем запись семинара по алгоритмам и структурам данных. Тема: «Алгоритмы справедливых дележей неделимых предметов».

В докладе представили обзор ключевых результатов в области справедливого распределения неделимых благ с акцентом на случае аддитивных функций полезности и на прогрессе, достигнутом за последние десять лет. Особое внимание было уделено алгоритмическим методам, существующим границам применимости известных подходов, а также открытым вопросам и перспективным направлениям для дальнейших исследований.

🎙️Спикер: Юрий Дементьев, заведующий лабораторией теоретической информатики Университета ИТМО

🎥 Смотрите на YouTube и VK Видео

Дайджест мероприятий

Делимся подборкой научных мероприятий ФКН на эту неделю.

— Семинары —

🗂️ "Finite-orbit compactifications of additive groups associated to subspace arrangements"
лаборатории алгебраических групп преобразований
📆 23 июня в 18:00
🐭 Подробнее

🗂️ «ImageReFL: Баланс качества и разнообразия в диффузионных моделях, согласованных с человеком»
центра глубинного обучения и байесовских методов
📆 24 июня в 18:00
🐭 Подробнее

🗂️ Математическая логика
департамента больших данных и информационного поиска
📆 25 июня в 11:00
🐭 Подробнее

🗂️ «Современные методы анализа данных и принятия решений»
департамента программной инженерии
📆 26 июня в 18:00
🐭 Подробнее

🗂️ «Open-source в науке»
проекта «Открытый код ФКН»
📆 27 июня 18:00
🐭 Подробнее

В науку с первого курса

💻💻💻 активно вовлекает студентов в научную деятельность и работает над созданием среды, способствующей этому. Так, в прошлом году на факультете запустился научный трек — «Исследовательская программа» для студентов 1-2 курсов всех бакалаврских программ ФКН.

Особенности трека:
✅ дополнительная учебная нагрузка: в каждом семестре студент изучает как минимум одну дополнительную дисциплину
✅ включение в исследовательский проект под руководством научного руководителя
✅ получение научных результатов, которые могут быть опубликованы в высокорейтинговых журналах или представлены на конференции уровня А или А*
✅ ежегодная аттестация с отчётом о научной работе
✅ повышенная стипендия

🐦‍⬛️ Отбор на трек будет проходить в декабре, а обучение начнётся с февраля. В конкурсном отборе будут учитываться: мотивация, достижения, средний балл студента, а также собеседование и рекомендации научного руководителя.

Подробная информация на странице трека ↩️

Математический семинар 💻💻💻

Делимся записью математического семинара. Тема: «Первое достижение границ случайным процессом»

🎙️Спикер: Сергей Семаков, профессор департамента больших данных и информационного поиска ФКН ВШЭ.

🎥 Смотрите на YouTube и VK Видео

Дайджест мероприятий

Делимся подборкой научных мероприятий ФКН на эту неделю.

— Семинары —

🗂️ «Макроэкономическое прогнозирование: regime-switching модели и иерархическое прогнозирование»
лаборатории методов анализа больших данных
📆 30 июня в 14:40
🐭 Подробнее

🗂️ «Проблемы и перспективы популяционных молекулярно-генетических исследований возраст-зависимой церебральной микроангиопатии»
лаборатории статистической и вычислительной геномики
📆 1 июля в 14:40
🐭 Подробнее

🗂️ "Colored Noise & Agent-Based Modeling: Decoding Market Phase Transitions Between Shocks"
лаборатории «Искусственный интеллект в математических финансах»
📆 2 июля в 16:00
🐭 Подробнее

Смешать, но не взбалтывать: учёные ускорили дообучение нейросетей

Исследователи 💻💻💻 ВШЭ и AIRI предложили новый способ построения матриц, который назвали «Группируй и перемешивай» (Group-and-Shuffle). Вместо того чтобы работать со всеми данными, они делят её параметры на небольшие группы, обрабатывают каждую отдельно и перемешивают между собой.

✅ Такая структура помогает модели точнее подстраиваться под задачу, но при этом требует меньше вычислений и памяти.

🗂️ На основе GS-матриц исследователи разработали метод GSOFT — новую реализацию ортогональной донастройки нейросетей. В отличие от предыдущих подходов, GSOFT использует меньше параметров, но сохраняет стабильность и качество обучения даже при малом объёме данных.

Команда также предложила двусторонний вариант метода — Double GSOFT, который позволяет изменять параметры сразу с двух сторон, повышая гибкость и точность модели.

«Мы проверили метод в различных сценариях — от языковых и генеративных моделей до устойчивых свёрточных сетей. В каждом из них он работал надёжно и при меньших затратах ресурсов. Это подтверждает, что мы можем использовать метод для разных целей»,

— прокомментировал Айбек Аланов, заведующий центром глубинного обучения и байесовских методов ФКН ВШЭ, руководитель группы «Контролируемый генеративный ИИ» Лаборатории FusionBrain Института AIRI.

Результаты работы были представлены на конференции NeurIPS 2024 ✏️

Подкаст про научную работу, ИИ и биоинформатику

Мария Попцова, заведующая международной лабораторией биоинформатики и академический руководитель магистратуры «Анализ данных в биологии и медицине» 💻💻💻 ВШЭ, в гостях у подкаста «Научный сеанс» от Центра академического развития студентов.

«Академический путь прекрасен тем, что в конце жизни не жаль отданных науке лет — с каждой достигнутой целью горизонт знаний отдаляется, а интерес к познанию никогда не угасает»

Что такое генетический компьютер и как он работает? Про что кардиогенетика? В чём различие научной работы в университете и в индустрии? И каково это — заниматься наукой?
— ответы на эти и другие вопросы в подкасте 📢

🎥 Смотрите на YouTube и VK Видео

«Собрать вместе исследователей, которые представляют разные направления и подразделения»

В октябре мы проведём III Научную конференцию 💻💻💻. На ней учёные, преподаватели, аспиранты и студенты факультета представят результаты своей исследовательской работы и поделятся достижениями лабораторий.

«Основная цель этой конференции — собрать вместе коллег, которые заняты весьма разными темами, имеют разный опыт работы: от студентов и аспирантов до профессоров и заведующих лабораториями. Хорошо, если исследователи из одной области смогут применить идеи, подсмотренные в другой, в своей работе. Ещё лучше, если кто-то из коллег договорится о совместном проекте на конференции»,

— поделился Алексей Мицюк, заместитель декана ФКН по научной работе.

📆 26–29 октября
🗺️ Учебный центр «Вороново» НИУ ВШЭ

Регистрация 🐭

Проект ФКН ВШЭ получил грант Российского научного фонда

Подвели итоги конкурса инициативных проектов молодых учёных.

Поддержку РНФ получил проект факультета компьютерных наук «Автоморфизмы алгебраических моноидов». Его руководитель — Антон Шафаревич, научный сотрудник лаборатории алгебраических групп преобразований, доцент 💻💻💻

➡️Гранты выделяются на осуществление фундаментальных и поисковых научных исследований в 2025–2027 годах исследователям в возрасте до 33 лет включительно, имеющих степень кандидата наук.

Поздравляем и желаем успехов в исследованиях!

Списки победителей

Новый подход для определения генетического происхождения человека

Исследователи Института ИИ и цифровых наук 💻💻💻 ВШЭ разработали метод, позволяющий различать происхождение людей из близкородственных популяций.

🗂️ В основе технологии — графовые нейронные сети. Алгоритм опирается не на саму последовательность ДНК, а на графы, которые обозначают генетические связи между людьми с общими участками генома.

Такие участки отражают степень родства между людьми и указывают на то, сколько поколений назад у них были общие предки. Чем длиннее эти генетически схожие участки, тем ближе люди по происхождению. Вершины в модели соответствуют человеку, а рёбра отражают степень родства.

«Предложенный метод открывает новые перспективы для более точного определения популяционной истории людей и может применяться в генеалогических исследованиях и антропологии»,

— отметил Владимир Щур, один из авторов работы, заведующий международной лабораторией статистической и вычислительной геномики Института ИИ и цифровых наук ФКН ВШЭ.

В дальнейшем планируется научить нейросеть предсказывать процентное соотношение различных популяций в геноме.

Исследователи зарегистрировали свою разработку под названием AncestryGNN — «Нейросетевое предсказание популяционной принадлежности по общим сегментам генома» ✏️