ВШЭ и Московский аналитический центр объединят усилия в сфере ИИ
НИУ ВШЭ подписал соглашение о сотрудничестве с ГБУ «Московский аналитический центр». Документ закрепил намерение сторон развивать совместные исследования и внедрять технологии искусственного интеллекта в управление городским хозяйством.
Подписание соглашения состоялось в рамках первой научно-практической конференции «Искусственный интеллект как инструмент прогнозирования и анализа в управлении Комплекса городского хозяйства», прошедшей в Центре управления КГХ Москвы. Подписи на документе поставили заместитель первого проректора НИУ ВШЭ Софья Черногорцева и руководитель ГБУ «МАЦ» Евгений Балашов.
Партнерство предусматривает создание совместного исследовательского центра на базе НИУ ВШЭ, проведение фундаментальных и прикладных исследований, организацию экспертных мероприятий, подготовку научных публикаций. Особое внимание будет уделяться разработке моделей предиктивной аналитики и применению технологий ИИ для решения практических задач городского хозяйства.
Софья Черногорцева
«Наши разработки охватывают широкий спектр направлений — от адаптации больших генеративных моделей до применения ИИ в биоинформатике, финансах и промышленности. Сотрудничество с Московским аналитическим центром позволит использовать этот потенциал для прогнозирования и оптимизации городских процессов», — отметила Софья Черногорцева.
Среди перспективных направлений совместной деятельности — разработка моделей для прогнозирования городских процессов на основе искусственно сгенерированных данных, имитирующих реальные условия.
Стороны уверены, что объединение научно-технического потенциала ВШЭ и экспертизы МАЦ позволит задать новые стандарты применения искусственного интеллекта для устойчивого развития городской среды.
Вам также может быть интересно:
ФКН ВШЭ и ЧГУ реализовали три отраслевых образовательных модуля по искусственному интеллекту
В 2025/26 учебном году факультет компьютерных наук (ФКН) ВШЭ совместно с Череповецким государственным университетом реализовал три отраслевых образовательных модуля по искусственному интеллекту. Инициатива была представлена в рамках проекта «Топ-ИИ» Минцифры России при участии АНО «Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации». Эксперты НИУ ВШЭ совместно с индустриальными партнерами разработали линейку отраслевых образовательных модулей в области искусственного интеллекта.
В НИУ ВШЭ появится суперкомпьютер для работы с ИИ
Высшая школа экономики готовит к запуску второй суперкомпьютер. Новый кластер будет ориентирован прежде всего на задачи ИИ и дополнит уже действующий суперкомпьютер cHARISMa. Его запуск планируется на конец 2026 года.
В НИУ ВШЭ создан Фонд науки и технологий
Фонд науки и технологий НИУ ВШЭ (ФНТ) будет финансировать перспективные научные инициативы, имеющие прикладную направленность и содействующие достижению технологического лидерства России. На поддержку могут рассчитывать проектные команды из всех кампусов университета. Заявку в ФНТ можно подать в любой момент. Рассматривать заявки будет созданный Совет по науке и технологиям НИУ ВШЭ.
Нейросеть НИУ ВШЭ iFORA.LLM включена в Реестр российского программного обеспечения
Адаптированная большая языковая модель для сферы науки, технологий и инноваций (далее — iFORA.LLM, модель), разработанная экспертами Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ, включена в Реестр российского ПО. Модель создана для эффективного анализа массивов научно-технической информации — от поиска релевантных публикаций до оценки технологических трендов и формирования аналитических отчетов.
Новый метод НИУ ВШЭ и Т-Технологий повышает качество работы ИИ
Ученые из лаборатории научных исследований «Т-Технологий» и Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали новый метод семплирования для моделей маскированной диффузии — G-Star+. Он помогает быстрее и качественнее исправлять ошибки во время генерации текста и кода за небольшое число шагов. Метод показал эффективность в задачах генерации текста и кода и может применяться там, где генеративным моделям нужно быстро и качественно создавать текст или код при ограниченных вычислительных ресурсах.
Студенты МИЭМ ВШЭ разработают два спутника собственной конструкции для орбитальных экспериментов
Аппараты, созданные студенческими командами, проведут в условиях космоса исследования свойств перспективных солнечных элементов, бортовых систем накопления энергии и серийной электроники для студенческих спутников.
В Вышке открыли проектно-учебную лабораторию совместно с Группой «Т-Технологии»
Группа «Т-Технологии» (головная структура Т-Банка) открыла проектно-учебную лабораторию на базе факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ (ФКН НИУ ВШЭ). Проектно-учебная лаборатория Группы «Т-Технологии» в НИУ ВШЭ сосредоточится на проектах и задачах в области искусственного интеллекта, распределенных вычислений, анализа больших данных и информационной безопасности в финансовом секторе. Лабораторию возглавит Алексей Теплов, кандидат физико-математических наук.
«Защищать конкуренцию от ИИ нам придется с помощью самого искусственного интеллекта»
В НИУ ВШЭ прошел двухдневный семинар «Искусственный интеллект и конкурентная политика в странах БРИКС». Его участники обсудили две ключевые для конкурентной политики темы: трансформация конкуренции и рынков под влиянием технологий ИИ и усилени е регуляторного потенциала антимонопольных органов за счет технологий искусственного интеллекта.
Крупные города как драйверы роста и новая логика пространственного развития
Крупные города в России выступают не только центрами притяжения населения, но и ключевыми генераторами экономического роста, человеческого капитала и инфраструктурного развития. К такому выводу пришли авторы исследования «Новые модели пространственного развития. Международный опыт и актуальная ситуация в России». Работу проводят в 2026 году ученые НИУ ВШЭ при участии приглашенных экспертов МГУ имени М.В. Ломоносова и РАН.
Дрожь земли: ученые ВШЭ научились отслеживать опасные подземные вибрации в реальном времени
Исследователи из МИЭМ ВШЭ и ИПКОН РАН разработали новую математическую модель мониторинга, которая позволяет фиксировать источник опасных подземных вибраций в реальном времени. Технология поможет снизить риск повреждения зданий, дорог и другой инфраструктуры рядом с карьерами и шахтами. Работа ученых опубликована в журнале «Горная промышленность».