Тема «публикации»

Ученые выяснили, что мозг реагирует на чужие действия, как на свои

Ученые выяснили, что мозг реагирует на чужие действия, как на свои
Когда мы наблюдаем, как кто-то двигает пальцем, наш мозг не остается в стороне. Работа ученых из НИУ ВШЭ и Лозаннского университетского госпиталя показала, что наблюдение за движением активирует моторную кору так, словно мы сами совершаем это действие, и при этом заглушает ненужные мышцы. Результаты опубликованы в журнале Scientific Reports.

Глобальный инновационный индекс – 2025

Глобальный инновационный индекс – 2025
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ изучает 18-й выпуск Глобального инновационного индекса (Global Innovation Index), представленный 16 сентября 2025 года.

Новый способ описания графена упростит анализ наноматериалов

Новый способ описания графена упростит анализ наноматериалов
Международная команда с участием НИУ ВШЭ предложила новый математический способ анализа структуры графена. Ученые показали, что характеристики решетки графена можно связать с моделью трехшагового случайного блуждания частицы. Такой подход позволяет описывать графеновую решетку быстрее и без громоздких вычислений. Исследование опубликовано в журнале Journal of Physics A: Mathematical and Theoretical.

Ученые научились выявлять моторные нарушения с помощью 3D-объектов

Ученые научились выявлять моторные нарушения с помощью 3D-объектов
Исследователи из НИУ ВШЭ разработали новую экспериментальную методику, которая позволяет исследовать, как мозг планирует и выполняет движения. Используя 3D-печатные объекты и систему инфракрасного трекинга, они доказали: мозг начинает оптимизировать действия еще до начала движения. В будущем это поможет при лечении различных нейродегенеративных заболеваний, таких как болезнь Паркинсона. Работа опубликована в журнале Frontiers in Human Neuroscience.

Ученые проверили асимметрию материи и антиматерии

Ученые проверили асимметрию материи и антиматерии
Международная команда ученых с участием сотрудников НИУ ВШЭ собрала и проанализировала данные десятков экспериментов о превращениях нестабильных частиц чарм-мезонов  в их античастицы и обратно. Выяснилось, что такие превращения происходят всего четыре раза на тысячу распадов и полностью совпадают с предсказаниями Стандартной модели. Это значит, что следов новой физики в этих процессах пока не найдено, а если неизвестные частицы и существуют, то они слишком тяжелые, чтобы современные установки смогли их заметить. Работа опубликована в журнале Physical Review D.

Топ-15 трендов в сфере AgroTech

Топ-15 трендов в сфере AgroTech
ИСИЭЗ НИУ ВШЭ с помощью системы анализа больших данных iFORA определил ключевые направления исследований и разработок в агропромышленном секторе, которые формируют траекторию его технологического развития.

Ученые ВШЭ выяснили, почему люди доверяют науке

Ученые ВШЭ выяснили, почему люди доверяют науке
Исследователи ИСИЭЗ НИУ ВШЭ проанализировали степень доверия научному знанию в российском обществе и выявили факторы, которые влияют на восприятие. Оказалось, что доверие к науке больше зависит от повседневного опыта, социальных ожиданий и представлений о пользе, а не от объективных знаний. Статья опубликована в журнале «Мир России».

«Наш результат признан не только в рамках защиты проекта, но и на международном уровне»

«Наш результат признан не только в рамках защиты проекта, но и на международном уровне»
В этом году на Европейскую конференцию по ИИ (ECAI 2025) была принята статья Multi-Agent Path Finding For Large Agents Is Intractable второкурсника бакалавриата «Прикладная математика и информатика» (ПМИ) факультета компьютерных наук ВШЭ Артема Агафонова. Работа написана в соавторстве с Константином Яковлевым, заведующим базовой кафедрой «Интеллектуальные технологии системного анализа и управления» ФИЦ ИУ РАН, доцентом ФКН. Как возникла идея написать статью и как удалось попасть на конференцию уровня А, Артем Агафонов рассказал в интервью.

Ученые ВШЭ оптимизировали обучение генеративных потоковых нейросетей

Ученые ВШЭ оптимизировали обучение генеративных потоковых нейросетей
Исследователи факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ улучшили метод обучения генеративных потоковых нейросетей для работы с неструктурированными задачами. Это поможет искать новые лекарства эффективнее. Результаты работы были представлены на одной из ведущих конференций по машинному обучению — ICLR 2025. Текст работы доступен в репозитории Arxiv.org.