Наука

Ученые ВШЭ изучили карьеры 600 тысяч выпускников российского среднего профессионального образования и нашли, что уже на старте карьеры разрыв в зарплатах между мужчинами и женщинами достигает 23%, а через 3 года разница удваивается. Это связано с тем, что поступающие в колледжи юноши и девушки выбирают разные специальности. К таким выводам пришли сотрудники факультета экономических наук НИУ ВШЭ Сергей Рощин, Наталья Емелина и Ксения Рожкова, статья опубликована в журнале «Вопросы образования».

Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ на основе опроса ведущих российских ученых изучил перспективы создания передовых материалов и сравнил для выделенных главных направлений разработок сроки достижения в России и мире ключевых показателей их технологической готовности.

Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ изучил текущий и перспективный спрос организаций химической промышленности на цифровые технологии и решения, определяющие общий профиль цифровой трансформации отрасли.

Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ оценил текущий и перспективный спрос организаций машиностроения на цифровые технологии и решения, способствующие автоматизации процессов производства, а также общей цифровой трансформации отрасли.

Ученые НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург и сотрудники Санкт-Петербургского научно-исследовательского института уха, горла, носа и речи («СПб НИИ ЛОР») разработали систему поддержки принятия клинических решений «Методор» на основе больших языковых моделей. ИИ-ассистент умеет анализировать медицинские документы и помогает проводить скрининг пациентов с хроническими заболеваниями носа.

Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ оценил уровень востребованности промышленных роботов в высокотехнологичных отраслях российской промышленности, а также проанализировал среднесрочные планы компаний по расширению парка роботов и сфер их применения.

Ученые  Института искусственного интеллекта и цифровых наук (ИИиЦН) факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали метод Signature-Guided Data Augmentation (SGDA), который способен с точностью 99% определять неисправность двигателей и с точностью 86% классифицировать типы возникших поломок. Применение этой разработки может снизить расходы на ремонт промышленного оборудования, уменьшить простои и сделать производство безопаснее. Результаты исследования опубликованы в журнале Engineering Applications of Artificial Intelligence.

Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ сравнил уровень распространения и применения технологий искусственного интеллекта в бизнес-процессах и способы приобретения этих технологий в организациях с разной численностью работников.