Луи Вервурт, доцент МИЭМ ВШЭ, специалист в области философии науки и искусственного интеллекта, рассказал «Вышке.Главное» о том, что общего у физики и философии, почему квантовая механика не согласуется с теорией относительности, как быть исследователем в эпоху ИИ и почему способность создавать новые теории может стать главным преимуществом человека перед машиной.
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ приняли участие в Международной конференции-школе по тензорным методам в математике и вычислениях для искусственного интеллекта (3rd Conference-School on Tensor Methods in Mathematics and Artificial Intelligence Computing). Мероприятие прошло в конце октября в Шэньчжэне (Китай). Одна из работ ученых института получила награду Best Poster Award и вошла в число пяти лучших постеров конференции.
Молекулы многих лекарств могут переходить из одной пространственной формы в другую. Ученые НИУ ВШЭ и Института химии растворов РАН с помощью математической модели ибупрофена в сверхкритическом CO₂ показали, что растворитель может вызывать необычно медленный отклик таких молекул. Сами молекулы при этом продолжают быстро менять форму, но их окружение перестраивается медленно, и это отражается на результатах измерений. Исследование опубликовано в The Journal of Chemical Physics.
Sycheva T., Бекетов М. Е., Smolyar I., , in: Artificial Neural Networks and Machine Learning. ICANN 2025 International Workshops and Special Sessions: 34th International Conference on Artificial Neural Networks, Kaunas, Lithuania, September 9–12, 2025, Proceedings, Part V.: Cham: Springer, 2025. Ch. 4 P. 29–33.
Nikita Severin, Савченко А. В., Киселёв Д. А. и др., , in: RecSys '23: Proceedings of the 17th ACM Conference on Recommender Systems.: Association for Computing Machinery (ACM), 2023.
Дьяконов А. Г., Меведев А. В., Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления (ранее - Доклады Академии Наук. Математика) 2023 Т. 514 № 2 С. 118–125
Для задач предсказания на табличных данных дополнительная информация о целевой переменной может быть скрыта в отношениях между объектами. В частности если для таких объектов можно построить граф, где они будут вершинами, а связи между ними будут выражаться ребрами. Недавние работы показали, что совместное обучение графовых нейронных сетей и градиентных бустингов на таких данных дает прирост ...