Новости Университета Иннополис

Ученым

11.05.2023

Открыта регистрация на онлайн-хакатон по ИИ в медицине

С 10 мая по 23 июня участники Global AI Challenge построят метод диагностики инсульта с помощью алгоритмов обучения без учителя. Дедлайн для регистрации команды до 6 человек — 22 мая.

10.05.2023

Учёные создали базу данных для проектирования материалов с заданными свойствами с помощью ИИ

Опубликованная библиотека из 3 000 двумерных материалов содержит информацию о структуре и свойствах однослойных материалов с точечными дефектами: их применяют для производства солнечных батарей и фотокатализаторов. Расширенный датасет позволит обучать ИИ-алгоритмы, что ускорит и упростит поиск новых кристаллических структур с требуемым набором свойств. Базу данных составили лауреат Нобелевской премии по физике Константин Новосёлов, ректор и сотрудники Университета Иннополис, эксперты Национального университета Сингапура и Высшей школы экономики.

27.02.2023

Учёные выявили зависимость ошибок рентгенологов от объёма работы

Исследователи Университета Иннополис, Казанского государственного медицинского университета и Копенгагенского университета определили закономерности изучения врачами рентгеновских снимков и их изменения с учётом разных патологий органов грудной клетки и нагрузки на работе. Результаты эксперимента помогут спрогнозировать, когда рентгенологу для постановки точного диагноза необходима помощь искусственного интеллекта.

09.12.2022

В России издана первая книга по квантово-устойчивому блокчейну

Монография исследователя Университета Иннополис Алексея Петренко объясняет, как обеспечить устойчивость экосистем и платформ распределённого реестра в случаях атак с квантовым компьютером, который может взломать хеш-функции, электронные подписи, асимметричные криптосхемы и другие известные криптопримитивы. Научный труд написан при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований.

07.12.2022

Три преподавателя Университета Иннополис вошли в топ-15 российских учёных в области инженерии, технологий и компьютерных наук

Всего рейтинг AD Scientific Index проанализировал академические исследования 416 учёных из 101 вуза страны по общему индексу Хирша, количеству цитирований за последние пять лет, числу популярных публикаций, на которые ссылались не менее десяти раз, и другим критериям. Средний индекс Хирша профессоров Университета Иннополис — 22, максимальный — 104.

02.12.2022

Университет Иннополис запатентовал ИИ-сервис по поиску патологий лёгких, обученный на миллионе рентгеновских снимков

Сервис AI Radiology CXR диагностирует по медицинским снимкам туберкулёз, рак лёгких и другие заболевания органов грудной клетки с точностью 93 %. Система с технологиями ИИ уже интегрирована в Единый радиологический информационный сервис и Единую медицинскую информационно-аналитическую систему Москвы и использовалась в 450 тысячах исследований пациентов столичных клиник. 

10.08.2022

Учёные представили первый в России научный труд по прикладному квантовому криптоанализу

Монография профессора Университета Иннополис Сергея Петренко и доцента ЛЭТИ Алексея Петренко содержит решение по обеспечению киберустойчивости объектов критической информационной инфраструктуры государства и бизнеса. Книга полезна исследователям, аналитикам и разработчикам ключевых экосистем и платформ российской цифровой экономики.

26.07.2022

Нейробиологи усовершенствовали прогнозирование приступов эпилепсии с помощью машинного обучения

Алгоритм машинного обучения сократил количество ложных предсказаний в 4 раза. Над способом работали профессор Лаборатории нейронауки и когнитивных технологий Центра компетенций НТИ по направлению «Технологии компонентов и робототехники» на базе Университета Иннополис Владимир Максименко и учёные из Вестфальского университета им. Вильгельма и Университета Неймегена. Описание нового метода опубликовал журнал eNeuro.

29.06.2022

Нейросеть поможет диагностировать болезнь Альцгеймера, депрессию и аутизм на ранних стадиях

Российские исследователи из Университета Иннополис и БФУ им. И. Канта обучили искусственную нейронную сеть анализировать электрические сигналы в коре головного мозга и находить изменения функциональных связей. Новый метод построен на схожести искусственной нейросети с биологической. Результаты исследования опубликовал научный журнал Sensors.

  1 2 3