HSE AI | Соединяем науку и индустрию

💡Команда Института ИИиЦН разработала мультиагентный программно-аппаратный комплекс, который помогает выявлять неисправности промышленного оборудования еще до его выхода из строя.

🔎 Как это работает?
Система непрерывно анализирует ток и напряжение в электросети, выявляет изменения в сигналах и с помощью ИИ-моделей оценивает состояние оборудования, риск отказа и остаточный ресурс. При этом устанавливать дополнительные вибродатчики на корпус двигателя не требуется.

Разработка объединяет несколько ключевых возможностей:
➖ выявление потенциальных дефектов электродвигателей;
➖ оценку степени неисправности и вероятности отказа;
➖ рекомендации по техническому обслуживанию;
➖ помощь инженерам в принятии решений с помощью ИИ-агентов.

✔️От прогноза — к конкретным действиям
Платформа позволяет перейти от ремонта после поломки к предиктивному обслуживанию: планировать работы заранее и снижать риск внеплановых остановок производства. Система может работать внутри инфраструктуры предприятия без обращения к внешним облачным сервисам и масштабироваться от одного двигателя до парка из 1000 машин.

📌Разработка уже прошла опытно-промышленную эксплуатацию на объекте ЛОКС — Володарский водопровод.

Среди целевых показателей проекта — снижение числа аварий до 40%, экономия энергии до 15% и сокращение затрат до 30%. Эти эффекты еще предстоит оценить по результатам эксплуатации.

🏷️Проект реализуется в рамках стратегического технологического проекта «Мультиагентная платформа ИИ-решений для отраслевых задач».

Подробнее о разработке: https://www.hse.ru/news/priority/1209404505.html ↖️

Fall into ML 2026: программа опубликована — регистрация до 20 октября!

Друзья, полная программа юбилейной конференции Fall into ML 2026 уже на сайте! Впереди два дня, посвященных современным исследованиям в области машинного обучения и искусственного интеллекта.

Что вас ждет?

⏺️2 мини-курса — возможность глубже погрузиться в актуальные направления ИИ.
⏺️Панельные дискуссии о будущем искусственного интеллекта, развитии научных лабораторий и роли ИИ в исследованиях.
⏺️Тематические воркшопы — от больших языковых моделей и робототехники до геопространственного машинного обучения, геномики и ИИ в разработке лекарств.
⏺️Ключевые доклады и постерная сессия — актуальные результаты исследований, обсуждение новых идей и возможность найти единомышленников для будущих проектов.

Генеральный партнер конференции — Сбер 🏦

🗓️23–24 октября 2026 года
📍Культурный центр НИУ ВШЭ

🔔Зарегистрироваться в качестве слушателя можно до 20 октября включительно. Не откладывайте — присоединяйтесь к конференции!

Полная программа: https://cs.hse.ru/ml2026/program2026 ↖️

Регистрация: https://cs.hse.ru/ml2026 ↖️

До встречи на Fall into ML 2026 ❤️

От исследований к реальным ИИ-продуктам: Институт ИИиЦН на конференции «ИИ: Наука в действии»

Уже сегодня Sber AI Lab и Университет ИТМО проводят конференцию, посвящённую внедрению передовых ИИ-разработок в бизнес.

🫶 Алексей Наумов, директор Института ИИиЦН ФКН НИУ ВШЭ, принял участие в панельной дискуссии «От науки к бизнес-внедрению».

Вместе с представителями Сбера, МФТИ, Сколтеха и T-Bank эксперты обсудили, как превратить научные результаты в работающие технологии и какие вызовы возникают на этом пути.

↖️ Присоединиться к трансляции и посмотреть программу можно на сайте конференции

Стохастика, искусственный интеллект и финансовая математика

🔔 Приглашаем на научную конференцию, посвященную современным исследованиям на стыке математики, искусственного интеллекта и финансов.

🫶Организаторы: Проектно-учебная лаборатория «Искусственный интеллект в математических финансах» Института ИИиЦН ФКН НИУ ВШЭ и совместно с Математическим институтом им. В. А. Стеклова РАН.

Конференция станет площадкой для обмена идеями между представителями академического сообщества и индустрии — от фундаментальных математических методов до современных ИИ-подходов и их применения в финансовых задачах.

📅 12–14 октября
📍НИУ ВШЭ, Покровский бульвар, 11

Подробная информация и программа по ссылке ↖️
Регистрация↖️

ИИ-агенты для предиктивного обслуживания промышленного оборудования

💡Представили программно-аппаратный комплекс для анализа электрических параметров промышленного оборудования в рамках IV профессиональной конференции для ИТ и инженерного cообщества в нефтегазовой отрасли.

Система помогает заранее выявлять признаки неисправностей — чтобы перейти от ремонта после отказа к прогнозированию состояния оборудования и планированию технических работ до возникновения аварийной ситуации.

🔵Разработка системы ведется в рамках стратегического технологического проекта «Мультиагентная платформа ИИ-решений для отраслевых задач».

Показываем, о чем Данил Швецов и Александр Ерошкин рассказали аудитории 💬

ИИ меняет не только инструменты — он меняет сам подход к работе

Как справляться с растущим объемом информации и при этом не терять качество решений?

🫶На круглом столе «Как меняется работа в эпоху ИИ», организованном Форсайт-центром и Институтом ИИиЦН, эксперты НИУ ВШЭ, бизнеса и госсектора обсудили, какие навыки становятся ключевыми в новой реальности.

«У нас есть два пути: либо нанимать больше людей, чтобы справляться с возрастающим объемом цифровой информации о бизнесе, либо научиться использовать клиповое мышление в работе компаний», — Андрей Даркшевич, заместитель директора Института ИИиЦН.

ИИ уже помогает быстрее анализировать информацию, создавать тексты, код и документы. Но вместе с этим растет значение критического мышления, предметной экспертизы и умения правильно ставить задачи.

❗️Главный вызов — не просто научиться пользоваться ИИ, а встроить его в рабочие процессы так, чтобы он действительно помогал принимать решения и достигать результата.

ИИ ускоряет работу. Экспертиза человека задает ей направление.

Подробнее — в материале НИУ ВШЭ ↖️

🫶 Молодые ученые Института ИИиЦН — на питч-сессии «Теорема молодых» в рамках Scoring Day 2026

Разработчики, стартапы и научные команды представляют свои проекты и борются за место в финтех-акселераторе Газпромбанк.Тех. На питч — до 10 минут, затем вопросы и оценка экспертов из банков, финтеха и индустрии.

Наши участники:

🔵Антон Лысенко представляет CREATE — рекомендательную систему, которая объединяет последовательную модель и граф знаний о товарах, чтобы улучшить качество и разнообразие рекомендаций даже при разреженных данных.

🔵Иван Чепиков рассказывает о GraphCraft — инструменте совместной работы экспертов и ИИ-агентов над графами знаний. Решение помогает создавать качественных ИИ-ассистентов без RL и дорогостоящей разметки.

Смотрим кружочки и болеем за наших 💙

🔔 Выпуск подкаста «ChatFCS» — с сотрудником Института ИИиЦН

🫶Гостем выпуска стал Эхсан Кадер, стажер-исследователь лаборатории LAMBDA.

В разговоре — о том, как строится академическая карьера, что выбрать молодому исследователю: науку или индустрию, и как современные ИИ-инструменты помогают работать с научными знаниями.

💡Отдельная тема выпуска — применение больших языковых моделей и ИИ-агентов для извлечения знаний из научных публикаций о материаловедении. А еще — почему создание хорошего учебного курса может быть полноценной исследовательской задачей.

↖️Смотрите выпуск на YouTube, Rutube и VK Видео.

🏷️ В аудиоформате «ChatFCS» доступен в Яндекс Музыке и VK.

🔔Регистрация на Fall into ML 2026 продолжается

23–24 октября в НИУ ВШЭ пройдет пятая конференция «Погружение в машинное обучение» (Fall into ML)⭐️

В программе — исследования и дискуссии о генеративных моделях, больших языковых моделях, обучении с подкреплением, компьютерном зрении, робототехнике и других направлениях современного машинного обучения.

Генеральный партнёр конференции — Сбер.

📌Прием заявок для участия с воркшопом завершается 15 сентября
📌Заявки на участие с постером принимаются до 15 октября
📌Регистрация слушателей продлится до 20 октября

Если вы работаете с машинным обучением, исследуете новые методы ИИ или только начинаете свой путь в этой области, присоединяйтесь 🩷

Следите за подробностями на сайте конференции и в канале ↖️

В НИУ ВШЭ заработал собственный «рИИстр»!

Институт ИИиЦН разработал и запустил Реестр ИИ-сервисов и моделей НИУ ВШЭ⭐️

Платформа позволяет создавать карточки для двух типов сущностей: «Модель» и «Сервис». Автор полностью управляет своей карточкой: обновляет информацию, меняет версии, указывает уровень доступа (публичный или закрытый) и стадию жизненного цикла — от «планируется» до «архива».

💡Идея создания реестра родилась в ходе работы над платформой SmartMLOps.
Как говорит руководитель проекта Хади Салех: «Когда мы делали нашу систему для управления ИИ-сервисами и моделями, встал вопрос: какие сервисы и модели есть в вузе, сколько их, каковы их потребности в вычислительных мощностях и условия доступа? Для ответа на эти вопросы и был создан Реестр ИИ-сервисов и моделей НИУ ВШЭ, или, как называют его между собой разработчики, рИИстр».

Как присоединиться?
Сервис уже доступен и находится в режиме опытной эксплуатации.
➖ Авторам: Чтобы получить роль, обратитесь в техподдержку
➖Читателям: Вход через корпоративную учетную запись

Проект реализован в рамках стратегического проекта «Мультиагентная платформа ИИ-решений» программы развития «Приоритет-2030».

Давайте наполнять «рИИстр» лучшими разработками❗️