Наука

Какое место на рынке труда занимают выпускники технических направлений образования? На какую зарплату может рассчитывать молодой инженер? Насколько его успешность на рынке труда зависит от направления подготовки, все ли молодые инженеры одинаково востребованы рынком труда? В каких регионах больше спрос на выпускников? Ответы на эти и другие вопросы дает исследование ученых Вышки, представленное на круглом столе «Выпускники инженерных специальностей на российском рынке труда: мифы и реальность» в рамках XXV Ясинской (Апрельской) международной научной конференции.

Исследователи НИУ ВШЭ и ИНХС РАН нашли способ управлять цветом и яркостью свечения редкоземельных элементов. Их люминесценция кажется предсказуемой: например, церий излучает в ультрафиолетовом диапазоне. Однако ученые показали, что это можно изменить. Они подобрали химическое окружение, при котором ион церия начал светиться желтым светом. Результаты могут помочь в разработке новых источников света, дисплеев и лазеров. Исследование опубликовано в журнале Optical Materials.

НИУ ВШЭ и Центр изучения мировой политики (Катар) договорились о сотрудничестве в сфере социальных наук, предусматривающем совместные исследования, академические обмены и регулярное взаимодействие экспертов. Соглашение было подписано в ходе круглого стола «Государственная состоятельность и государственная устойчивость в странах Глобального Юга», проведенного в рамках юбилейной, XXV Ясинской (Апрельской) международной научной конференции НИУ ВШЭ.

В Вышке подвели итоги конкурса XXV Ясинской (Апрельской) международной конференции на поддержку заявок от молодых ученых из российских регионов. Были отобраны 10 докладов. Результаты своих исследований смогут очно представить исследователи из вузов Владивостока, Казани, Перми, Ростова-на-Дону и других городов страны.

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.

Юбилейная Ясинская (Апрельская) международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества (ЯМНК) будет проходить с 15 по 18 апреля. В этом году поступило свыше тысячи заявок на участие с докладом, из которых Программный комитет отобрал 381 лучшую в своих тематических направлениях работу ученых.

Исследователи из Международной лаборатории динамических систем и приложений НИУ ВШЭ — Нижний Новгород разработали теорию, которая позволяет с математической точностью доказать существование устойчивого хаотического поведения в сетях взаимодействующих элементов. Работа открывает новые возможности для изучения сложных динамических процессов в нейронауке, биологии, медицине, химии, оптике и других областях. Результаты исследования приняты к публикации в ведущем международном научном журнале Physical Review Letters. С результатами исследования можно ознакомиться в архиве Arxiv.org.

Ученые «Яндекса», НИУ ВШЭ, MIT, KAUST и ISTA совершили прорыв в оптимизации LLM. Лаборатория исследований искусственного интеллекта Yandex Research совместно с ведущими научно-технологическими вузами разработала метод быстрого сжатия больших языковых моделей (LLM) без потери качества. Теперь для работы с моделями достаточно смартфона или ноутбука и не нужно использовать дорогие серверы и мощные GPU.

Исследователи из НИУ ВШЭ в Перми разработали NeuroSkate — нейросеть, которая распознает движения фигуристов на видео и определяет правильность выполняемых элементов. Алгоритм успешно справляется с базовыми элементами, дальнейшее развитие модели позволит повысить точность распознавания сложных прыжков.

Исследователи из ВШЭ и Института проблем управления РАН предложили новый метод анализа данных — туннельную кластеризацию. Он помогает быстро находить группы похожих объектов и требует меньше вычислительных ресурсов, чем традиционные методы. В зависимости от конфигурации данных алгоритм может работать в десятки раз быстрее аналогов. Исследование опубликовано в журнале «Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления».