Наука

Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ в рамках картирования структуры мировой науки впервые выделил с помощью системы интеллектуального анализа больших данных iFORA наиболее актуальные для России тематики исследований и разработок.

В июле команда Центра языка и мозга НИУ ВШЭ совместно с Центром изучения, сохранения и развития родных языков Академии наук Республики Саха (Якутия) организовала в селе Чурапча первую в истории нейролингвистическую экспедицию по исследованию чтения на якутском языке с использованием метода электроэнцефалографии (ЭЭГ). В ходе двухнедельной работы впервые были собраны ЭЭГ-данные 43 взрослых участников, а также поведенческие данные 40 детей.

В прошлом году факультет компьютерных наук (ФКН) ВШЭ запустил два исследовательских проекта, нацеленных на вовлечение студентов в научную деятельность с первого курса. Один из них — трек «AI360: Инженерия искусственного интеллекта» — реализуется в рамках бакалавриата «Прикладная математика и информатика» (ПМИ) совместно с Яндексом и Сбером. На другом треке, который называется «Исследовательская программа», могут учиться студенты первого и второго курса всех программ бакалавриата ФКН.

Школа экономики и менеджмента НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург впервые заняла второе место среди лучших исследовательских центров по экономике в России. Об этом свидетельствуют данные июньского рейтинга Research Papers in Economics (RePEc).

Российский научный фонд подвел итоги молодежных конкурсов 2025 года на получение грантов. По результатам конкурса инициативных проектов молодых ученых поддержано 14 проектов Высшей школы экономики. По итогам конкурса научных групп под руководством молодых ученых поддержан один проект университета.

В Институте искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ предложили новый подход, основанный на современных методах машинного обучения, для определения генетического происхождения человека. Графовые нейросети позволяют с высокой точностью различать даже очень близкие популяции.

Международная команда ученых при участии НИУ ВШЭ разработала новый алгоритм машинного обучения Wyckoff Transformer для генерации симметричных кристаллов. Нейросеть позволит создавать материалы с желаемыми свойствами для полупроводников, солнечных батарей, медицинского оборудования и других высокотехнологичных областей. Ученые представят разработку 15 июля на ведущей конференции по машинному обучению ICML в Ванкувере. Препринт статьи опубликован на сайте arhiv.org, код и данные выложены под открытой лицензией.

Ученые НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург и Лазерного института Академии наук провинции Шаньдун (КНР) займутся разработкой передовых микролазеров — приборов, востребованных в новых IT-решениях, оптоэлектронике и экологическом мониторинге. Соответствующее соглашение подписано в новом корпусе Питерской Вышки — Канатном цехе, который станет площадкой для российских ученых.

В 1968 году американский математик Пол Чернов предложил теорему, позволяющую приближенно вычислять полугруппы операторов — сложные, но полезные математические конструкции, описывающие, как со временем изменяются состояния многочастичных систем. Метод основан на последовательности приближений — шагов, с каждым из которых результат становится точнее. Но до сих пор было неясно, насколько быстро эти шаги приводят к результату и что именно влияет на эту скорость. Полностью эту задачу впервые решили математики Олег Галкин и Иван Ремизов из нижегородского кампуса НИУ ВШЭ. Их работа открывает путь к более надежным вычислениям в разных областях науки. Результаты опубликованы в престижном журнале Israel Journal of Mathematics (Q1).