Fall into ML 2024: взгляд в будущее машинного обучения
25–26 октября в Москве состоялась конференция Fall into ML, организованная Институтом искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ совместно с Центром ИИ при поддержке титульного партнера — Сбера. На протяжении двух дней ведущие специалисты в области искусственного интеллекта обсуждали перспективы развития фундаментальных технологий ИИ.
Главной темой конференции стали последние достижения в сфере ИИ: генеративное моделирование, большие языковые модели, обучение с подкреплением, оптимизация, квантизация нейронных сетей и другие, а также их практическое применение в различных отраслях — от бизнеса до медицины и образования.
Алексей Наумов, директор по фундаментальным исследованиям Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ
«Конференция Fall into ML прошла в третий раз. Количество участников превысило 500, а количество постерных докладов А* — 70. На мини-курсе, который проходил в белом зале Дома Дурасова, не было свободных мест. Постерная сессия продолжалась три часа, участники не хотели расходиться. Считаю, что это успех! В следующем году планируем более 100 постеров и надеемся, что в конференции примут участие зарубежные исследователи ИИ».
За два дня работы конференции были проведены мини-курс, воркшопы, доклады и панельные дискуссии. Одной из центральных стала дискуссия под названием «Кадры решают все: воспитание талантливых исследователей искусственного интеллекта», где российские ученые и представители вузов поделились опытом подготовки специалистов в области ИИ, обсудили проблемы удержания и привлечения молодых талантов.
Впервые на конференции была организована специальная панельная дискуссия, посвященная роли женщин в науке. Женщины-исследователи из Высшей школы экономики, Сбера, AIRI и Сколтеха обсудили развитие ИИ-технологий и важность инклюзивности в научном сообществе. Дискуссия затронула вопросы первых шагов женщин в науке, мотивации к занятиям исследованиями и причины особого интереса к искусственному интеллекту. Обсуждались последние научные исследования, которые привлекли внимание женщин-исследователей, а также вопросы совмещения социальных и профессиональных ролей. Итогом обсуждения стало признание того, что в современном мире, особенно в области сквозных технологий искусственного интеллекта, нет ограничений для развития потенциала человека.
Анна Козырева, директор Проектного офиса Центра искусственного интеллекта НИУ ВШЭ
«Женщины играют важную роль в развитии искусственного интеллекта, как и в любой другой области науки и технологий. Они вносят значительный вклад в исследования, разработку и применение ИИ, а также с радостью делятся своим опытом и знаниями».
Елена Тутубалина, руководитель научной группы «Прикладное NLP» Института AIRI, научный сотрудник ФКН НИУ ВШЭ
«Любой человек может создать уникальную идею, вне зависимости от гендерной принадлежности. Пора забыть о стереотипах про мужские и женские профессии и не бояться пробовать новое, особенно на этапе выбора профессии. Об этом должна помнить каждая девушка».
Ольга Плосская, лидер центра управления проектами и инфраструктурой Лаборатории искусственного интеллекта Сбера
«Сегодня перед нами открыты все возможности для самореализации как ученых международного уровня. Карьера в науке в первую очередь определяется трудолюбием, желанием заниматься любимым делом. Для успеха важны не только индивидуальные таланты каждого, но и командная работа и сотрудничество, взаимопомощь».
Мини-курс конференции был посвящен современным методам генеративного моделирования на основе сопоставления потоков и диффузионных мостов. Александр Коротин, руководитель исследовательской группы по генеративному ИИ в Центре прикладного ИИ Сколтеха, научный сотрудник AIRI, рассказал о методах, которые применяются для обучения больших генеративных систем типа «текст — изображение». Участники узнали о полезных свойствах этих методов, а также об эффективных и элегантных алгоритмах для их реализации.
В рамках конференции состоялось четыре воркшопа по разным тематикам применения ИИ. На воркшопе «Генетический компьютер, или ИИ в биоинформатике» ученые обсудили, как ИИ помогает разрабатывать лекарства, создавать новые структуры белков.
Команда iFORA рассказала о применении ИИ для эффективного управления данными в бизнесе. В рамках воркшопа «Наука для бизнеса: вызовы и ИИ-решения» был рассмотрен широкий спектр тем, включая хранение и анализ данных, ИИ-прогнозирование, поисковую дополненную генерацию (RAG), модели для анализа настроений, а также визуальную аналитику.
На конференции были презентованы ИИ-помощники, разработанные в НИУ ВШЭ. Доступна нейросеть «ИИ Лингво», которая оценивает уровень владения английским языком на основе текстовых ответов и аудирования. Также впервые был презентован ИИ-ассистент для студентов, способный помочь в организационных и образовательных вопросах.
В рамках отдельного воркшопа команда стратегического проекта рассказала о «Навигаторе профессий и навыков», который предоставляет информацию о ключевых навыках и профессиях в соответствии с карьерными амбициями, а также представили сервис предиктивной аналитики, предназначенный для помощи выпускникам в выборе образовательной траектории. Цель этого сервиса — дать абитуриентам сведения о перспективах их заработной платы после выпуска из университета на основе индивидуальных характеристик, интересов, образования и потенциальных работодателей.
Лаборатория искусственного интеллекта Сбера (Sber AI Lab) организовала воркшоп, посвященный применению методов ИИ и машинного обучения в финансовых организациях. Участники узнали, как использовать инструменты ИИ для обработки сложных наборов данных, таких как банковские транзакции. Особое внимание спикеры уделили выявлению закономерностей, расширению возможностей прогнозирования и автоматизации процессов принятия решений для стимулирования инноваций в финансовой сфере.
Андрей Савченко, директор по науке Лаборатории искусственного интеллекта Сбера
«В рамках воркшопа мы постарались показать домены данных, с которыми чаще всего работают в бизнесе, — последовательности событий (темпоральные табличные данные), многомерные временные ряды. В качестве докладчиков удалось привлечь не только сотрудников Сбера, но и представителя академического сообщества (Алексея Зайцева из Сколтеха). Кажется, удалось показать, что и для таких нетипичных модальностей можно получать новые научные результаты, разрабатывать интересные модели и алгоритмы. Понравилось, что все места в зале были заняты, после каждого доклада было много вопросов, кого-то даже не хотели отпускать со сцены. Приятно было получить слова благодарности за приглашение и от наших спикеров, которые впервые участвовали в Fall into ML и сразу отметили конференцию как одну из лучших в России по подбору участников, качеству постеров и заинтересованности слушателей».
Особое внимание привлекла постерная сессия, на которой российские исследователи представили свои лучшие проекты в области ИИ за 2024 год. Это мероприятие стало площадкой для обмена идеями и обсуждения перспективных направлений исследований. Всего на постерной сессии было представлено 70 постеров с публикациями на конференциях уровня А* — флагманских событиях в сфере ИИ.
За два дня конференцию посетило более 500 участников, среди которых были ключевые российские исследователи в сфере искусственного интеллекта. Конференция Fall into ML в третий раз подтверждает свою значимость как ключевого события в области машинного обучения и искусственного интеллекта, объединяя ведущих экспертов отрасли и предоставляя им возможность обсудить самые актуальные вопросы и тренды развития искусственного интеллекта.
Материалы докладов доступны на официальном сайте конференции.
Вам также может быть интересно:
Исследователи ВШЭ показали, как создавать регуляторную ДНК напрямую
Исследователи НИУ ВШЭ разработали модель для генерации промоторов и энхансеров — участков ДНК, регулирующих работу генов. Модель работает с нуклеотидами ДНК напрямую, без промежуточного преобразования в непрерывное числовое пространство. Разработка может быть полезна в синтетической биологии и генной терапии. Результаты исследования представлены на воркшопе конференции ICLR 2026.
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.
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.
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.
В НИУ ВШЭ разработали сервис обезличивания табличных данных для безопасного использования в ИИ-системах
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ разработал сервис обезличивания табличных данных, предназначенный для подготовки корпоративных данных к использованию в аналитических и ИИ-сервисах. Решение позволяет выявлять персональные данные в структурированных наборах, применять к ним воспроизводимые правила обезличивания и формировать артефакты, необходимые для контроля качества, аудита и последующего использования данных в защищенных контурах.
Высшая школа экономики и «Ростелеком» поддержат ИИ-стартапы для госсектора
НИУ ВШЭ и «Ростелеком» подписали на ПМЭФ-2026 соглашение о сотрудничестве в рамках реализации акселератора ИИ-решений для государственного сектора. Совместная работа позволит объединить технологическую экспертизу крупнейшего цифрового партнера государства и академический потенциал ведущего исследовательского университета страны.
Проблемы этики: как и где использовать ИИ
За последние годы этика в сфере искусственного интеллекта превратилась из философско-теоретической в прикладную дисциплину. Эксперты в НИУ ВШЭ обсудили, какие этические проблемы возникают в связи со стремительным развитием цифровизации и какие их инженерные решения могут быть предложены.
НИУ ВШЭ и МТС договорились об обмене ИИ-компетенциями при подготовке инженерных кадров для телекома
НИУ ВШЭ и ПАО «МТС» заключили соглашение о стратегическом партнерстве, которое предполагает подготовку кадров с ИИ-компетенциями для телекоммуникационной отрасли по программам высшего и дополнительного профессионального образования. Соглашение направлено на повышение качества образования, обмен экспертизой и компетенциями при подготовке инженеров, владеющих технологиями ИИ и машинного обучения.
Точка входа в ИИ: на ЦИПР обсудили влияние технологий на будущее
Участники ЦИПР-2026 обсудили, как офисные приложения могут стать точкой массового доступа к ИИ и снизить барьеры использования. Эксперты сошлись во мнении, что будущее — за адаптивными моделями и экосистемным подходом к корпоративным данным. В экспертных дискуссиях приняли участие представители НИУ ВШЭ.