Тема «Приоритет 2030»

Ученые Центра языка и мозга НИУ ВШЭ и Научного центра психического здоровья предложили новый метод лингвистического анализа, позволяющий различать нормальное и патологическое старение. С помощью этого метода исследователи показали, что особенности подбора слов пациентом в речевых тестах позволяют точнее отличать клинически выраженные нарушения от субъективных жалоб на память. Внедрение такого анализа в клиническую практику может повысить точность ранней диагностики деменции. Результаты опубликованы в журнале Applied Neuropsychology: Adult.

Химики из НИУ ВШЭ научились проводить реакцию восстановительного присоединения без внешнего восстановителя. Вместо него «ресурс» дает сам альдегид — один из участников реакции. Это помогает избежать побочных реакций, а также снижает токсичность и упрощает производство и синтез органических молекул — в том числе для производства лекарств. Исследование опубликовано в журнале Journal of Catalysis.

Сотрудники Международной лаборатории квантовой оптоэлектроники НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург выявили температурную устойчивость InGaN/GaN микролазеров. Исследование открывает новые возможности для создания фотонных схем, передающих данные в электронных устройствах. Работа опубликована в журнале «Научно-технические ведомости СПбГПУ. Физико-математические науки».

Исследователи НИУ ВШЭ проанализировали научные прогнозы о развитии транспорта за последние 50 лет, чтобы оценить их точность. Оказалось, что средняя сбываемость таких прогнозов не превышает 25%, причем наиболее низкие значения отмечаются в сфере авиации и железных дорог. По мнению ученых, причина — в несовершенстве метода прогнозирования и сложном устройстве индустрии транспорта. Результаты работы опубликованы в журнале Technological Forecasting and Social Change.

Эксперты НИУ ВШЭ проанализировали цифровые следы студентов и впервые показали, что итоговые оценки зависят от личного стиля прохождения онлайн-курса. Сбалансированный тип учеников оказался успешнее традиционного и практико-ориентированного. Результаты работы помогут в создании адаптивных индивидуальных образовательных систем. Работа опубликована в журнале The Internet and Higher Education.

Нейролингвисты Центра языка и мозга НИУ ВШЭ разработали приложение для быстрой диагностики афазии — нарушений речи, возникающих в результате травм головы, инсультов или других неврологических заболеваний. Этот инструмент за 5 минут позволяет оценить наличие и степень выраженности речевых нарушений и оперативно принять решение о направлении к логопеду и разработать план реабилитации. Быстрый тест на афазию доступен для скачивания на RuStore.

Исследователи из Института искусственного интеллекта и цифровых наук (Институт ИИиЦН) ФКН НИУ ВШЭ разработали новый метод сжатия больших языковых моделей, таких как GPT и LLaMA, который позволяет уменьшить их объем на 25–36% без дополнительного обучения и значительной потери в точности. Это первый подход, который использует математические преобразования — вращения весов модели, — чтобы сделать модели более удобными для сжатия с помощью структурированных матриц. Результаты исследования опубликованы в ACL Findings 2025. Код метода доступен на GitHub.

Использование моделей машинного обучения позволяет добиться более высокой точности прогнозирования рисков российского фондового рынка по сравнению с классическими эконометрическими подходами. Предсказательная сила моделей возрастает на 23%, а средняя доходность инвестора может вырасти до 13% годовых. К таким выводам пришел сотрудник базовой кафедры инфраструктуры финансовых рынков ФЭН ВШЭ Никита Лысенок. Исследование опубликовано в журнале «Фундаментальная и прикладная математика».