В науку с первого курса

💻💻💻 активно вовлекает студентов в научную деятельность и работает над созданием среды, способствующей этому. Так, в прошлом году на факультете запустился научный трек — «Исследовательская программа» для студентов 1-2 курсов всех бакалаврских программ ФКН.

Особенности трека:
✅ дополнительная учебная нагрузка: в каждом семестре студент изучает как минимум одну дополнительную дисциплину
✅ включение в исследовательский проект под руководством научного руководителя
✅ получение научных результатов, которые могут быть опубликованы в высокорейтинговых журналах или представлены на конференции уровня А или А*
✅ ежегодная аттестация с отчётом о научной работе
✅ повышенная стипендия

🐦‍⬛️ Отбор на трек будет проходить в декабре, а обучение начнётся с февраля. В конкурсном отборе будут учитываться: мотивация, достижения, средний балл студента, а также собеседование и рекомендации научного руководителя.

Подробная информация на странице трека ↩️

Математический семинар 💻💻💻

Делимся записью математического семинара. Тема: «Первое достижение границ случайным процессом»

🎙️Спикер: Сергей Семаков, профессор департамента больших данных и информационного поиска ФКН ВШЭ.

🎥 Смотрите на YouTube и VK Видео

Дайджест мероприятий

Делимся подборкой научных мероприятий ФКН на эту неделю.

— Семинары —

🗂️ «Макроэкономическое прогнозирование: regime-switching модели и иерархическое прогнозирование»
лаборатории методов анализа больших данных
📆 30 июня в 14:40
🐭 Подробнее

🗂️ «Проблемы и перспективы популяционных молекулярно-генетических исследований возраст-зависимой церебральной микроангиопатии»
лаборатории статистической и вычислительной геномики
📆 1 июля в 14:40
🐭 Подробнее

🗂️ "Colored Noise & Agent-Based Modeling: Decoding Market Phase Transitions Between Shocks"
лаборатории «Искусственный интеллект в математических финансах»
📆 2 июля в 16:00
🐭 Подробнее

Смешать, но не взбалтывать: учёные ускорили дообучение нейросетей

Исследователи 💻💻💻 ВШЭ и AIRI предложили новый способ построения матриц, который назвали «Группируй и перемешивай» (Group-and-Shuffle). Вместо того чтобы работать со всеми данными, они делят её параметры на небольшие группы, обрабатывают каждую отдельно и перемешивают между собой.

✅ Такая структура помогает модели точнее подстраиваться под задачу, но при этом требует меньше вычислений и памяти.

🗂️ На основе GS-матриц исследователи разработали метод GSOFT — новую реализацию ортогональной донастройки нейросетей. В отличие от предыдущих подходов, GSOFT использует меньше параметров, но сохраняет стабильность и качество обучения даже при малом объёме данных.

Команда также предложила двусторонний вариант метода — Double GSOFT, который позволяет изменять параметры сразу с двух сторон, повышая гибкость и точность модели.

«Мы проверили метод в различных сценариях — от языковых и генеративных моделей до устойчивых свёрточных сетей. В каждом из них он работал надёжно и при меньших затратах ресурсов. Это подтверждает, что мы можем использовать метод для разных целей»,

— прокомментировал Айбек Аланов, заведующий центром глубинного обучения и байесовских методов ФКН ВШЭ, руководитель группы «Контролируемый генеративный ИИ» Лаборатории FusionBrain Института AIRI.

Результаты работы были представлены на конференции NeurIPS 2024 ✏️

Подкаст про научную работу, ИИ и биоинформатику

Мария Попцова, заведующая международной лабораторией биоинформатики и академический руководитель магистратуры «Анализ данных в биологии и медицине» 💻💻💻 ВШЭ, в гостях у подкаста «Научный сеанс» от Центра академического развития студентов.

«Академический путь прекрасен тем, что в конце жизни не жаль отданных науке лет — с каждой достигнутой целью горизонт знаний отдаляется, а интерес к познанию никогда не угасает»

Что такое генетический компьютер и как он работает? Про что кардиогенетика? В чём различие научной работы в университете и в индустрии? И каково это — заниматься наукой?
— ответы на эти и другие вопросы в подкасте 📢

🎥 Смотрите на YouTube и VK Видео

«Собрать вместе исследователей, которые представляют разные направления и подразделения»

В октябре мы проведём III Научную конференцию 💻💻💻. На ней учёные, преподаватели, аспиранты и студенты факультета представят результаты своей исследовательской работы и поделятся достижениями лабораторий.

«Основная цель этой конференции — собрать вместе коллег, которые заняты весьма разными темами, имеют разный опыт работы: от студентов и аспирантов до профессоров и заведующих лабораториями. Хорошо, если исследователи из одной области смогут применить идеи, подсмотренные в другой, в своей работе. Ещё лучше, если кто-то из коллег договорится о совместном проекте на конференции»,

— поделился Алексей Мицюк, заместитель декана ФКН по научной работе.

📆 26–29 октября
🗺️ Учебный центр «Вороново» НИУ ВШЭ

Регистрация 🐭

Проект ФКН ВШЭ получил грант Российского научного фонда

Подвели итоги конкурса инициативных проектов молодых учёных.

Поддержку РНФ получил проект факультета компьютерных наук «Автоморфизмы алгебраических моноидов». Его руководитель — Антон Шафаревич, научный сотрудник лаборатории алгебраических групп преобразований, доцент 💻💻💻

➡️Гранты выделяются на осуществление фундаментальных и поисковых научных исследований в 2025–2027 годах исследователям в возрасте до 33 лет включительно, имеющих степень кандидата наук.

Поздравляем и желаем успехов в исследованиях!

Списки победителей

Новый подход для определения генетического происхождения человека

Исследователи Института ИИ и цифровых наук 💻💻💻 ВШЭ разработали метод, позволяющий различать происхождение людей из близкородственных популяций.

🗂️ В основе технологии — графовые нейронные сети. Алгоритм опирается не на саму последовательность ДНК, а на графы, которые обозначают генетические связи между людьми с общими участками генома.

Такие участки отражают степень родства между людьми и указывают на то, сколько поколений назад у них были общие предки. Чем длиннее эти генетически схожие участки, тем ближе люди по происхождению. Вершины в модели соответствуют человеку, а рёбра отражают степень родства.

«Предложенный метод открывает новые перспективы для более точного определения популяционной истории людей и может применяться в генеалогических исследованиях и антропологии»,

— отметил Владимир Щур, один из авторов работы, заведующий международной лабораторией статистической и вычислительной геномики Института ИИ и цифровых наук ФКН ВШЭ.

В дальнейшем планируется научить нейросеть предсказывать процентное соотношение различных популяций в геноме.

Исследователи зарегистрировали свою разработку под названием AncestryGNN — «Нейросетевое предсказание популяционной принадлежности по общим сегментам генома» ✏️

ИИ для создания новых материалов

Исследователи 💻💻💻 ВШЭ, Национального университета Сингапура, Наньянского технологического университета и Университета Констрактер разработали новый алгоритм машинного обучения Wyckoff Transformer (WyFormer).

🗂️ В основе модели лежит представление кристалла через так называемые позиции Вайкоффа — математически строго определённые координаты, описывающие, где могут находиться атомы в соответствии с симметрией кристаллической решётки. Это даёт возможность сжатого и универсального представления структуры.

«Представьте своё отражение в зеркале. Наше лицо симметрично, но на нём есть точки, состоящие из двух классов, например, правый и левый глаз. А есть точки из одного класса — кончик носа. Если оперировать математическими терминами, то нос лежит на Вайкофф-позиции А, а глаз — на Вайкофф-позиции Б. То есть позиции Вайкоффа — это ключевые точки, которые задают симметрию и позволяют сказать, что в зеркале мы видим человеческое лицо»,

— объяснил Игнат Романов, соавтор работы, стажёр-исследователь лаборатории моделирования и управления сложными системами ФКН ВШЭ.

Новая модель обучена на открытой базе данных реальных материалов Materials Project. В основе ИИ — архитектура-трансформер, которая генерирует новые рецепты для создания кристаллов, автоматически следуя правилам симметрии.

«Существует бесконечное число вариантов того, как атомы могут соединяться друг с другом. Пытаться найти полезное соединение, придумать новые материалы без понимания правил их симметрии — всё равно что собирать лего без инструкции. Наш алгоритм знает, какие существуют варианты симметрии, и может предсказывать свойства материала, даже не зная точного расположения атомов в ячейке»,

— рассказал Никита Казеев, один из авторов работы, научный сотрудник Института умных функциональных материалов Национального университета Сингапура, выпускник ФКН ВШЭ.

Учёные представили разработку на ICML 2025. Препринт статьи опубликован на сайте arhiv.org, код и данные выложены под открытой лицензией ✏️

Учёные выяснили, как часто у россиян с лёгочной гипертензией встречаются генетические мутации

Идиопатическая лёгочная артериальная гипертензия (ИЛАГ) — редкая и малоизученная болезнь, при которой сосуды в лёгких постепенно сужаются и теряют эластичность. Одна из главных причин её развития — мутации в гене BMPR2, регулирующем рост клеток в стенках сосудов.

В разных странах мутации в BMPR2 находят у 8–50 процентов пациентов с ИЛАГ, но в России их распространённость пока не изучали. В рамках проекта «100 тысяч российских геномов» исследователи 💻💻💻 ВШЭ, МГУ и Городской клинической больницы №29 им. Н. Э. Баумана изучили генетический профиль 105 пациентов, преимущественно жителей Москвы, которые лечились в больнице в последние десять лет.

🗂️ Для этого использовали данные полногеномного секвенирования — метода, при котором считывается вся последовательность ДНК человека.

В результате у 10,5 процентов пациентов выявили патогенные или вероятно патогенные мутации в гене BMPR2. При этом три из них обнаружили впервые:
⚪️первая приводила к удалению экзона (крупного фрагмента гена)
⚪️вторая вызывала смещение чтения ДНК, из-за чего белок собирался с ошибками
⚪️третья нарушала сплайсинг — процесс монтажа РНК

«ИЛАГ — не просто редкая, но генетически сложная болезнь. Даже молчащие мутации, сами по себе не вызывающие болезни, в сочетании с другими генетическими и внешними факторами могут стать её причиной»,

— прокомментировала один из авторов статьи, заведующая международной лабораторией биоинформатики ФКН ВШЭ Мария Попцова.

Учёные также провели масштабный метаанализ данных о мутациях на основе данных из 24 научных работ по всему миру, по итогам которого пришли к выводу, что международные рекомендации по диагностике и лечению можно применять и в российской практике, а наработки отечественных исследователей будут полезны во всём мире.

Исследование опубликовано в журнале Respiratory Research ✏️