Исследователи НИУ ВШЭ представили новую архитектуру нейронных сетей, понимающую симметрии мира
Сотрудники Лаборатории геометрической алгебры и приложений НИУ ВШЭ разработали новую архитектуру нейронных сетей, которая может ускорить и упростить анализ данных в физике, биологии и инженерии. Свое решение ученые представили 16 июля в Ванкувере на ведущей международной конференции по машинному обучению ICML 2025. Текст статьи и исходный код выложены в открытый доступ.
Многие объекты — от молекул до роботов и элементарных частиц — сохраняют свои свойства при повороте или зеркальном отражении. Современные эквивариантные нейросети способны учитывать такие симметрии при обработке данных, что делает их особенно востребованными в научных и технологических задачах — от моделирования химических соединений до анализа физических процессов и распознавания изображений.
Но у этих моделей есть недостаток: за высокую точность приходится платить сложностью. Они требуют огромного количества обучаемых параметров, что делает их тяжеловесными, требовательными к ресурсам и подверженными переобучению, особенно если данных немного.
Сотрудники департамента математики и Лаборатории геометрической алгебры и приложений факультета экономических наук НИУ ВШЭ Екатерина Филимошина и Дмитрий Широков разработали архитектуру GLGENN (Generalized Lipschitz Group Equivariant Neural Networks), которая решает эту проблему. Она позволяет моделям сохранять симметрии в данных, но при этом требует в разы меньше параметров. Добиться этого авторам помог известный математический аппарат — геометрические алгебры Клиффорда — и оригинальный метод разделения весов, который учитывает внутренние алгебраические структуры данных.
«Мы хотели построить модель, которая будет умной, но при этом легкой, — говорит стажер-исследователь Лаборатории геометрической алгебры и приложений ФЭН НИУ ВШЭ Екатерина Филимошина. — GLGENN показывает, что эквивариантные нейросети не обязаны быть громоздкими и сложными. Даже с ограниченными данными они могут обучаться эффективно и без потери качества».
Модель прошла испытания на разнообразных задачах — от симуляции физических процессов до работы с геометрическими данными — и показала результаты, сравнимые или лучшие, чем у существующих методов. При этом GLGENN работает быстрее и эффективнее за счет меньшего числа обучаемых параметров, что делает ее более доступной для практического применения.
Дмитрий Широков
«Эти результаты могут стать шагом к созданию новых нейросетевых инструментов для науки и техники, — добавляет заведующий Лабораторией геометрической алгебры и приложений ФЭН НИУ ВШЭ Дмитрий Широков. — Мы уверены, что подход, основанный на геометрических алгебрах, найдет применение в самых разных областях, включая биоинформатику, робототехнику и геоинформатику».
Участие в ICML стало признанием высокого уровня исследований в области машинного обучения, которые ведутся в НИУ ВШЭ. Ученые планируют развивать архитектуру GLGENN, расширяя ее возможности для работы с новыми типами данных, а также исследовать потенциальное применение модели в задачах физики, робототехники и компьютерного зрения.
Исследование поддержано проектом «Зеркальные лаборатории» НИУ ВШЭ «Кватернионы, геометрические алгебры и приложения».
Вам также может быть интересно:
Зеленый энергопереход: от мифов к реалиям
В 2025 году в Вышке стартовал стратегический технологический проект (СТП) «Национальный центр социально-экономического и научно-технологического прогнозирования». Институт экономики природных ресурсов и изменения климата ВШЭ формирует прогнозы развития мировой и российской экономики и энергетики с учетом фактора «зеленой трансформации». Игорь Макаров, директор института и руководитель департамент мировой экономики, рассказал о глобальном ландшафте климатического регулирования, «черных лебедях» и роли ИИ в борьбе с изменением климата.
Стратегические технологические проекты Вышки в 2025 году
В 2025 году Высшая школа экономики продолжила участие в программе стратегического академического лидерства «Приоритет-2030», обеспечив фокус на технологическое лидерство согласно новой рамке программы «Приоритет-2030». Важный элемент стратегии технологического лидерства университета — стратегические технологические проекты, направленные на создание востребованных наукоемких продуктов и услуг.
Исследователи НИУ ВШЭ выяснили, как нейросети понимают каламбуры
Международная команда с участием исследователей ФКН НИУ ВШЭ представила KoWit-24 — корпус из 2700 русскоязычных заголовков «Коммерсанта» с игрой слов. Корпус позволил оценить, как искусственный интеллект распознает и объясняет языковую игру. Эксперименты с пятью большими языковыми моделями подтвердили: даже передовые системы пока ошибаются, причем интерпретация игры слов является для них более сложной задачей, чем ее выявление. Результаты работы были представлены на конференции RANLP, cтатья доступна в репозитории Arxiv.org, датасет и код для воспроизведения экспериментов — в GitHub.
Физики ВШЭ создали единую теорию для описания двойного электрического слоя
Чтобы создавать более эффективные батареи и катализаторы, необходимо понимать, что происходит на границе металла и раствора в двойном электрическом слое. Физики МИЭМ ВШЭ предложили единую теоретическую модель ДЭС, одновременно учитывающую избирательное прикрепление ионов к поверхности и частичный перенос заряда между ионами и металлом, которые раньше описывали раздельно. Результаты модели согласуются с экспериментальными данными. В будущем ее могут использовать при разработке аккумуляторов, суперконденсаторов и катализаторов. Исследование опубликовано в журнале Electrochimica Acta.
Исследователи НИУ ВШЭ экспериментально показали благотворное влияние парков на горожан
Ученые НИУ ВШЭ изучили, как парки влияют на когнитивные и эмоциональные ресурсы горожан. Они сравнили электрическую активность мозга у 30 человек при просмотре видеозаписей с прогулками по паркам и по оживленным улицам. Оказалось, что деревья и зелень одинаково влияют на всех людей, помогая мозгу успокоиться и расслабиться. При этом прогулки по городским улицам рассеивают внимание. Результаты опубликованы в журнале Scientific Reports.
Ученые НИУ ВШЭ нашли способ приручить йод
Ученые МИЭМ ВШЭ совместно с коллегами из Китая нашли способ повысить долговечность перовскитных солнечных батарей. Они решили проблему с утечкой йода из материала. Для этого в перовскит добавили молекулы четвертичного аммония, которые образуют прочную электростатическую пару с ионами йода и фиксируют их в кристалле. Теперь элементы сохраняют более 92% мощности после тысячи часов работы при 85 °C. Исследование опубликовано в журнале Advanced Energy Materials.
«Прямое включение в научный процесс»: в магистратуре НИУ ВШЭ будут готовить нейробиологов
Решение об открытии новой магистерской программы «Нейробиология» по направлению подготовки «Биология» принял Ученый совет университета. Ее студенты получат доступ к уникальному оборудованию и станут частью исследовательских групп, смогут работать в научной сфере, в медицине и фармацевтике, IT и нейротехнологиях, а также в области образования и HR-службах.
От климатических рисков до торговых войн: в Вышке состоялась конференция по финансовой экономике
Как меняются инвестиционные решения в условиях инфляционных шоков и применения методов машинного обучения? Можно ли предсказать финансовые риски через новые метрики? Какова роль климатической устойчивости банков и как геополитические потрясения влияют на глобальные цепочки создания стоимости? Эти и другие ключевые темы стали предметом обсуждения на прошедшей недавно 14-й Международной московской конференции по финансовой экономике, организованной Международным институтом экономики и финансов (МИЭФ) ВШЭ.
Исследователи ВШЭ составили полногеномную карту квадруплексов
Международная команда исследователей, в том числе из НИУ ВШЭ, создала первую полную карту квадруплексов — нестабильных структур ДНК, участвующих в регуляции генов. Ученые впервые показали, что эти структуры работают парами: один находится в участке ДНК, который запускает считывание гена, а другой в соседнем участке, ускоряющем этот процесс. В нормальных тканях они регулируют работу тканеспецифичных генов, а в раковых — генов, отвечающих за рост и деление клеток. Результаты могут помочь в разработке новых противоопухолевых препаратов, нацеленных на квадруплексы. Исследование опубликовано в журнале Nucleic Acids Research.
«Выигрывают те, кто умеет быстро адаптироваться и внедрять инновации»
НИУ ВШЭ запускает образовательную программу «ИИ-лидеры: бизнес-лаборатория для руководителей». Обучение рассчитано на 6 месяцев в очном формате, что позволяет глубоко погрузиться в материал и обменяться опытом с коллегами. Программа стартует в феврале 2026 года.