Ученые  Института искусственного интеллекта и цифровых наук (ИИиЦН) факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали метод Signature-Guided Data Augmentation (SGDA), который способен с точностью 99% определять неисправность двигателей и с точностью 86% классифицировать типы возникших поломок. Применение этой разработки может снизить расходы на ремонт промышленного оборудования, уменьшить простои и сделать производство безопаснее. Результаты исследования опубликованы в журнале Engineering Applications of Artificial Intelligence.

Группа ученых при участии исследователей из НИУ ВШЭ предложила способ оценивать уровень стрессоустойчивости на основе физиологических показателей, получаемых с носимых устройств и из образца слюны. Оказалось, что высокая вариабельность сердечного ритма, более высокая концентрация цинка и низкая концентрация калия в слюне говорят о лучшей адаптации к стрессу. Результаты опубликованы в Journal of Molecular Neuroscience.

Защита кандидатской — важнейший этап в жизни ученого, но зачастую он ставит перед исследователем непростой вопрос: «что делать дальше?» Как найти позицию, которая позволит не только систематизировать и развить накопленный исследовательский задел, но и даст толчок для дальнейшего профессионального роста? Портал IQ Media разобрался в этом вопросе вместе с Юлией Фалькович, директором Центра научной интеграции НИУ ВШЭ.