Тема «исследования и аналитика»

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».

Лингвисты Питерской Вышки создали уникальный «эмоциональный словарь» для обучения искусственного интеллекта

Лингвисты Питерской Вышки создали уникальный «эмоциональный словарь» для обучения искусственного интеллекта
Исследователи Лаборатории языковой конвергенции Анастасия Колмогорова и Елизавета Куликова одними из первых в России создали эмоциональный словарь для обучения искусственного интеллекта. Работа показывает, как должна трансформироваться лингвистика в эпоху ИИ.

«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.

Что обычному университету хорошо, то исследовательскому — смерть: централизация и автономия по-разному влияют на эффективность российских вузов

Что обычному университету хорошо, то исследовательскому — смерть: централизация и автономия по-разному влияют на эффективность российских вузов
Увы, но универсального «золотого стандарта» менеджмента для вузов, похоже, не существует. Разным типам университетов нужны разные управленческие подходы. Об этом пишут эксперты Лаборатории развития университетов ВШЭ, которые проанализировали практики в 217 российских вузах. Статья с результатами опубликована в престижном International Transactions in Operational Research.

Как трансформируется память о войне у молодого поколения: исследование социологов Питерской Вышки

Как трансформируется память о войне у молодого поколения: исследование социологов Питерской Вышки
Как за 80 лет изменились практики сохранения исторической памяти о Великой Отечественной войне? Социологи НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург проанализировали отношение молодежи к празднику Победы. Результаты опубликованы в журнале «Социологические исследования».

Ученые смоделировали работу суперконденсатора на уровне отдельных молекул и ионов

Ученые смоделировали работу суперконденсатора на уровне отдельных молекул и ионов
Ученые НИУ ВШЭ с помощью моделирования на суперкомпьютере изучили, что происходит с ионами и молекулами растворителя с водой внутри нанопор суперконденсатора. Результаты показали, что даже очень малое количество воды меняет распределение заряда внутри нанопор и влияет на то, сколько энергии может накопить устройство. Такой подход позволяет предсказывать поведение суперконденсаторов при разных составах электролита и условиях влажности. Исследование опубликовано в журнале Electrochimica Acta. Работа выполнена в рамках гранта РНФ.

Нейросеть научили предсказывать кризисы на фондовом рынке России

Нейросеть научили предсказывать кризисы на фондовом рынке России
Экономисты из ВШЭ разработали нейросетевую модель, способную за сутки до события с точностью более 83% предупредить о приближении краткосрочного фондового кризиса. Модель работает даже на сложных, несбалансированных данных и учитывает не только экономические показатели, но и настроение инвесторов. Работа сотрудников Центра финансовых исследований и анализа данных ФЭН ВШЭ Тамары Тепловой, Максима Файзулина и Алексея Куркина опубликована в журнале Socio-Economic Planning Sciences.