Тема «публикации»

Тематические модели — алгоритмы машинного обучения, способные сортировать большие объемы текстов по темам. Исследователи из НИУ ВШЭ в Санкт-Петербурге сравнили пять тематических моделей и определили, какие из них работают лучше. Наименьшее число ошибок показали две модели, одна из которых, GLDAW, — разработка Лаборатории социальной и когнитивной информатики НИУ ВШЭ в Санкт-Петербурге. Статья опубликована в журнале PeerJ Computer Science.

Ученые из Центра стратегического предпринимательства НИУ ВШЭ в Санкт-Петербурге составили национальный отчет в рамках международного проекта «Глобальное исследование предпринимательского духа студентов» (далее — GUESSS). В российской части проекта приняли участие 4668 студентов из 13 вузов России. Опрос показал, что через пять лет после окончания университета российские выпускники чаще обнаруживают у себя намерение стать предпринимателями.

Школа коммуникаций НИУ ВШЭ и исследовательский холдинг «Ромир» представили результаты первого масштабного исследования о восприятии россиянами информационных технологий. Его целью стало создание эффективного инструментария для регулярного мониторинга отношения жителей страны к новым вызовам цифровой эпохи. Использовалась методология смешанного дизайна, включающая комплексный анализ обсуждений российского медиаполя (охват — 1 млн сообщений, 470 тыс. авторов, 16,7 млрд просмотров) и репрезентативный опрос населения (выборка — 2500 человек в возрасте 18–65 лет).

Международный коллектив авторов при участии ученых из НИУ ВШЭ изучил процесс принятия решений у жителей 11 стран. Оказалось, что в ситуации, требующей быстрого самостоятельного решения, всем людям, независимо от национальности, свойственно ошибаться. Однако в определенных случаях поведение людей отличается в зависимости от их отношения к риску: самые рисковые — китайцы и японцы, а наименее склонны к риску жители Индии и Чили. Статья опубликована в журнале Nature Human Behaviour.

С 2024 г. Росстат запустил федеральное статистическое наблюдение, направленное на оценку использования промышленной робототехники в обрабатывающих производствах. На основе уже полученных данных Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ впервые проанализировал уровень роботизации российской промышленности в региональном и отраслевом разрезе, а также сопоставил текущую ситуацию с перспективами развития промышленной робототехники.

Ученые Центра ИИ и Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ применили классические алгоритмы обучения с подкреплением для настройки генеративных потоковых сетей (GFlowNets). Это позволило улучшить работу GFlowNets, которые применяются уже три года для решения сложнейших научных задач на этапах моделирования, генерации гипотез и экспериментального проектирования. Результаты работы вошли в 5% лучших публикаций на Международной конференции по искусственному интеллекту и статистике AISTATS, которая состоялась 2–4 мая 2024 года в Валенсии.

Технический комитет по стандартизации №164 «Искусственный интеллект», действующий на площадке НИУ ВШЭ, совместно с Палатой индо-российского технологического сотрудничества (CIRTC) и ассоциацией «РУССОФТ» опубликовали «Белую книгу» оценки соответствия искусственного интеллекта. В ней отражены подходы к стандартизации и этическому регулированию технологий ИИ в двух пилотных отраслях — здравоохранении и сельском хозяйстве.

Исследователи из НИУ ВШЭ изучили функции мечты в русском культурном пространстве и пришли к выводу, что конструктивное мечтание помогает людям осознать свой жизненный путь, способствует развитию личности и обретению смысла жизни, повышает психологическое благополучие, а также развивает сбалансированное ощущение времени. Результаты работы опубликованы в журнале «Культурно-историческая психология».