Тема «исследования и аналитика»

Сотрудники Лаборатории исследований рынка труда (ЛИРТ) НИУ ВШЭ выяснили, что 70% выпускников заочной формы обучения в течение года после окончания вуза не получают значительного прироста зарплаты. Этим они отличаются от выпускников очной формы обучения, которые уже в первый год зарабатывают больше, и в дальнейшем разрыв растет. Результаты исследования изложены в статье «Судьба заочника: выпускники российских вузов заочной формы обучения на рынке труда», опубликованной в журнале «Вопросы образования» №1 за 2025 год.

В биомедицинских исследованиях алгоритмы машинного обучения часто используются для анализа данных, например для предсказания рецидива рака. Однако не всегда ясно, находят ли эти алгоритмы значимые закономерности или подстраиваются под случайные шумы в данных. Ученые из НИУ ВШЭ, ИБХ РАН и МГУ разработали тест, который позволяет определить эту разницу. Он может стать важным инструментом для проверки надежности алгоритмов в медицине и биологии. Исследование опубликовано в цифровом архиве arXiv.

Исследователи из Международной лаборатории динамических систем и приложений НИУ ВШЭ — Нижний Новгород разработали теорию, которая позволяет с математической точностью доказать существование устойчивого хаотического поведения в сетях взаимодействующих элементов. Работа открывает новые возможности для изучения сложных динамических процессов в нейронауке, биологии, медицине, химии, оптике и других областях. Результаты исследования приняты к публикации в ведущем международном научном журнале Physical Review Letters. С результатами исследования можно ознакомиться в архиве Arxiv.org.

Переезд в большой город не всегда кардинально меняет повседневные привычки. Исследование ВШЭ показало, что досуговые предпочтения взрослого человека во многом определяются еще в детстве и зависят от того, где он провел школьные годы. К таким выводам пришел сотрудник факультета экономических наук ВШЭ Сергей Коротаев после изучения досуговых привычек более 5000 россиян.

Ученые «Яндекса», НИУ ВШЭ, MIT, KAUST и ISTA совершили прорыв в оптимизации LLM. Лаборатория исследований искусственного интеллекта Yandex Research совместно с ведущими научно-технологическими вузами разработала метод быстрого сжатия больших языковых моделей (LLM) без потери качества. Теперь для работы с моделями достаточно смартфона или ноутбука и не нужно использовать дорогие серверы и мощные GPU.

Исследователи из НИУ ВШЭ в Перми разработали NeuroSkate — нейросеть, которая распознает движения фигуристов на видео и определяет правильность выполняемых элементов. Алгоритм успешно справляется с базовыми элементами, дальнейшее развитие модели позволит повысить точность распознавания сложных прыжков.

Способность предсказать и сформировать будущее — залог успеха не только личности, но бизнеса, страны и даже человечества в целом. Зачем и как создаются сценарии будущего, почему растет роль писателей-фантастов и влияют ли прогнозы на устойчивость бизнеса в долгосрочной перспективе, рассказал Сергей Жигарев, футурист, соруководитель профиля «Концепт-дизайн» Школы дизайна НИУ ВШЭ, на мастер-классе в рамках III Научно-практической конференции «Инноватика и предпринимательство: теория и практика». Подробнее — в материале IQ Media.

Исследователи из ВШЭ и Института проблем управления РАН предложили новый метод анализа данных — туннельную кластеризацию. Он помогает быстро находить группы похожих объектов и требует меньше вычислительных ресурсов, чем традиционные методы. В зависимости от конфигурации данных алгоритм может работать в десятки раз быстрее аналогов. Исследование опубликовано в журнале «Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления».