
РНФ поддержал 31 проект молодых ученых НИУ ВШЭ
Российский научный фонд подвел итоги трех конкурсов, направленных на поддержку молодых ученых. Победителями признаны более 850 проектов, в том числе 31 из Высшей школы экономики. На средства грантов будут проведены исследования, направленные на решение конкретных задач в рамках приоритетов научно-технологического развития, которые определены в Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации.

НИУ ВШЭ и Пекинский университет расширяют сотрудничество
Ректор Пекинского университета Гао Сун впервые посетил Высшую школу экономики в рамках своего первого зарубежного визита после вступления в должность в мае 2026 года. Основной целью переговоров стало закрепление уже сложившихся направлений сотрудничества и расширение совместных проектов НИУ ВШЭ и Пекинского университета в рамках перекрестных Годов сотрудничества в области образования (2026–2027 годов).

ИИ для врачей: ФКН ВШЭ провел курс для студентов Российского университета медицины
В июне завершился курс, посвященный использованию искусственного интеллекта в медицине, который факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ провел для студентов первого курса направления «Педиатрия» Российского университета медицины. Курс реализован при поддержке гранта, полученного НИУ ВШЭ в соответствии с мероприятиями федерального проекта «Искусственный интеллект» национального проекта «Экономика данных и цифровая трансформация государства».

В НИУ ВШЭ появится суперкомпьютер для работы с ИИ
Высшая школа экономики готовит к запуску второй суперкомпьютер. Новый кластер будет ориентирован прежде всего на задачи ИИ и дополнит уже действующий суперкомпьютер cHARISMa. Его запуск планируется на конец 2026 года.

«Наука всемирна, она не знает границ»
Разработанные ординарным профессором, директором Международного центра анализа и выбора решений НИУ ВШЭ Фуадом Алескеровым и его коллегами методы сетевого анализа в библиометрии позволили определить особенности появления, взаимного влияния и цитирования публикаций в научных журналах. Частое цитирование разными изданиями одного или нескольких исследований означает высокое качество работы, а перекрестные ссылки внутри ограниченного круга журналов повышают вероятность формирования сети хищнических изданий.

Российские ученые создали открытую базу данных для изучения концентрации внимания
Команда российских исследователей при участии ученых НИУ ВШЭ в Санкт-Петербурге разработала первую открытую мультимодальную базу данных с записями активности мозга, работы сердца и видеонаблюдения, которая поможет ученым понять, что происходит с мозгом человека во время глубокой концентрации. В будущем эта разработка позволит ускорить создание нейроинтерфейсов, технологий реабилитации и систем искусственного интеллекта. Статья опубликована в журнале Scientific Data.

НИУ ВШЭ будет обучать за свой счет участников добровольческих формирований и военнослужащих войск беспилотных систем
Высшая школа экономики приняла решение обучать за свой счет на программах бакалавриата и магистратуры абитуриентов, заключивших через университет специальный контракт с добровольческим формированием «БАРС» или подразделением войск беспилотных систем.

В НИУ ВШЭ создан Фонд науки и технологий
Фонд науки и технологий НИУ ВШЭ (ФНТ) будет финансировать перспективные научные инициативы, имеющие прикладную направленность и содействующие достижению технологического лидерства России. На поддержку могут рассчитывать проектные команды из всех кампусов университета. Заявку в ФНТ можно подать в любой момент. Рассматривать заявки будет созданный Совет по науке и технологиям НИУ ВШЭ.

Эксперты НИУ ВШЭ рассказали о работающих на платформах россиянах
Не менее 7,4 млн россиян находят работу или подработку с помощью платформ. Через сайты или приложения они трудятся курьерами, репетиторами, занимаются пассажирскими и грузовыми перевозками. Активнее всего в платформенную занятость включается молодежь, но ее распространенность растет и в других возрастных группах. Этими данными поделились эксперты ВШЭ на семинаре «Платформенная занятость в России: динамика масштабов, внутренняя неоднородность и перспективы распространения социальных гарантий».

Ученые НИУ ВШЭ доказали, что машинное обучение может тратить меньше ресурсов
Международная группа исследователей, в которой участвовали математики из Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ, теоретически обосновала простой и вычислительно легкий метод оценки неопределенности для стохастического градиентного спуска (SGD). Работа опубликована на сервере научных препринтов arXiv.org и была представлена на AISTATS 2026.

