Три команды ВШЭ стали победителями на всероссийском хакатоне «Цифровой прорыв»
В конце сентября в Москве состоялся всероссийский хакатон «Цифровой прорыв. Сезон: Искусственный интеллект». На соревнование собрались 314 команд и 1616 человек со всей страны. Они состязались в решении задач от партнеров хакатона — государственных организаций и компаний: «РЖД», «Росатома», Центра робототехники Сбера, «Сколтеха» и многих других. Три команды студентов факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ приняли участие в хакатоне и выиграли в двух кейсах.
«Цифровой прорыв» — масштабное соревнование для профессионалов IT-отрасли. Проект направлен на поиск, развитие и поддержку талантливых и перспективных специалистов по созданию продуктов и сервисов с использованием технологий искусственного интеллекта, а также на повышение уровня обеспечения российского рынка технологий ИИ квалифицированными кадрами. Проходит в формате серии хакатонов в онлайн- и офлайн-формате. Первый хакатон состоялся в 2019 году.
Первое место заняла команда студентов 4-го курса бакалавриата «Программная инженерия» ФКН и МФТИ “DoomAI” — Шамиль Зиганшин, Максим Каверин, Никита Степанов, Алиса Шаламкова и Максим Ставцев. В качестве решения кейса «Предсказание социально-демографических характеристик пользователя» они представили систему, которая позволяет оперативно создавать новые эксперименты для исследования цифровой модели, оптимизировать параметры, которые определяют ее структуру и способ обучения, а также получать результаты с высокой скоростью и точностью.
Алиса Шаламкова, ОП «Программная инженерия», 4-й курс
«Нам нравится машинное обучение, и мы рады порешать интересные кейсы с прозрачным оцениванием. Сначала участвовали в вышкинских хакатонах, но на этот раз решили рискнуть и выйти на всероссийский уровень.
“Цифровой прорыв” предлагает кейсы на любой вкус. Мы решили начать с классического машинного обучения и поэтому взяли кейс о предсказании социально-демографических характеристик пользователя видеохостинга.
Задачи на хакатоне предлагают реальные компании, поэтому в их интересах получить решение, которое поможет им в работе. Именно тщательная проработка скорости предсказания, разведочного анализа данных (глубинное исследование структуры и характеристик данных для изучения их основных закономерностей и паттернов. — Ред. ), документации к коду и навыков презентации позволила взять нам первое место, чего мы, честно сказать, совсем не ожидали.
Хочется участвовать в таких соревнованиях и дальше, исследовать новые задачи не только в машинном, но и в глубинном обучении».
Максим Каверин, ОП «Программная инженерия», 4-й курс
«Я очень рад, что наша команда заняла первое место в одном из кейсов на всероссийском хакатоне. Это был невероятный опыт, который позволил нам продемонстрировать навыки в области машинного обучения.
Хочу выразить огромную благодарность моей команде. Мы смогли достичь таких высоких результатов за счет упорства и коллективной работы. А фундаментом успеха стало образование, полученное в Вышке».
Максим Ставцев, ОП «Программная инженерия», 4-й курс
«Мы хотели решить задачу, в которой необходимо использовать методы глубинного обучения. И задача по предсказанию социально-демографических характеристик пользователя показалась нам интересной. Мне понравилось участвовать. Большое спасибо ребятам из моей команды, они крутые. Мы обязательно еще поучаствуем в подобных соревнованиях».
Команда студентов бакалавриата «Прикладная математика и информатика» и «Программная инженерия» «Лидируй катбустируй» (Андрей Кузнецов, Кирилл Кудряшов и Михаил Кондрашин) предложила использовать различные алгоритмы для предсказания социально-демографических характеристик пользователя платформы и заняла третье место в кейсе.
Андрей Кузнецов, ОП «Прикладная математика и информатика», 3-й курс
«Я стараюсь участвовать во всех крупных соревнованиях и конкурсах по искусственному интеллекту, хотя постоянной команды у меня нет. В этот раз решил попробовать объединиться с двумя однокурсниками. С ними я уже давно знаком, они имеют классный олимпиадный опыт.
Ранее мы решали похожую задачу, поэтому были идеи, как реализовать такую систему. Она разносторонняя и поэтому сложная. Данных было не очень много, поэтому нам удалось проверить больше идей. Мы использовали разные подходы, различные алгоритмы.
Процесс был увлекательным. Планируем дальше участвовать в хакатонах проекта “Цифровой прорыв” и других командных соревнованиях».
Первое место также заняла команда “Selling Pandas” студентов бакалавриата «Прикладная математика и информатика» и «Программная инженерия» (Никита Ильтяков, Никита Угрюмов, Илья Гринюк и Андрей Кижинов). Они предложили решение поиска дубликатов видео для приложения вертикальных видео Yappy ー сервис «Дубль», который может быть бесшовно интегрирован во внутренний контур программы.
Илья Гринюк, ОП «Прикладная математика и информатика», 1-й курс
«С каждым из участников команды мы ранее участвовали в различных хакатонах и мероприятиях, связанных с искусственным интеллектом. Мы хорошо знаем сильные стороны друг друга. Большим плюсом стало то, что все мы являемся студентами ФКН. Мы уже становились победителями в региональных хакатонах “Цифрового прорыва”, поэтому для нас было важно занять призовое место и на всероссийском этапе.
Кейс от Yappy понравился нам тем, что компания сделала упор на использование машинного обучения и мы могли в полной мере раскрыть свои способности. С другой стороны, всей команде оказалось интересно поработать с задачей, связанной непосредственно с обработкой видео. Кейс непростой, ведь нужно было построить одновременно точное, быстрое и экономичное решение, чтобы оно могло справиться с большим потоком загружаемых на платформу видео.
Именно поэтому мы проводили большое количество экспериментов с различными алгоритмами, архитектурами, подходами, а затем создали финальное решение на их основе, модифицировав их под нашу задачу.
В итоге мы смогли достичь самой высокой точности среди всех команд и при этом получить максимальный балл за скорость пайплайна.
Безусловно, мы планируем и дальше участвовать в хакатонах и олимпиадах разного уровня, например, в HSE AI Assistant Hack, AIDAO и других. Вся наша команда заинтересована в получении опыта решения прикладных задач и совершенствовании наших навыков».
Андрей Кижинов, ОП «Программная инженерия», 2-й курс
«Я знаком с командой еще со школы — вместе были на смене в “Сириусе”, вместе участвовали во многих олимпиадах и конкурсах еще до вуза. Мы знали, что “Цифровой прорыв” — один из самых крупных хакатонов в стране, и решили участвовать. В команде я занял роль fullstack-разработчика: создавал фронтенд и бэкенд и занимался приложением на сервере: внедрял машинное обучение в программный интерфейс и настраивал брокер сообщений.
Хакатон нам понравился. Это одно из самых крупных соревнований, которое нашей команде удалось выиграть. Мы нашли очень классные решения».
Текст: Анастасия Козлова
Вам также может быть интересно:
Исследователи ВШЭ показали, как создавать регуляторную ДНК напрямую
Исследователи НИУ ВШЭ разработали модель для генерации промоторов и энхансеров — участков ДНК, регулирующих работу генов. Модель работает с нуклеотидами ДНК напрямую, без промежуточного преобразования в непрерывное числовое пространство. Разработка может быть полезна в синтетической биологии и генной терапии. Результаты исследования представлены на воркшопе конференции ICLR 2026.
ФКН ВШЭ и ЧГУ реализовали три отраслевых образовательных модуля по искусственному интеллекту
В 2025/26 учебном году факультет компьютерных наук (ФКН) ВШЭ совместно с Череповецким государственным университетом реализовал три отраслевых образовательных модуля по искусственному интеллекту. Инициатива была представлена в рамках проекта «Топ-ИИ» Минцифры России при участии АНО «Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации». Эксперты НИУ ВШЭ совместно с индустриальными партнерами разработали линейку отраслевых образовательных модулей в области искусственного интеллекта.
Новый метод НИУ ВШЭ и Т-Технологий повышает качество работы ИИ
Ученые из лаборатории научных исследований «Т-Технологий» и Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали новый метод семплирования для моделей маскированной диффузии — G-Star+. Он помогает быстрее и качественнее исправлять ошибки во время генерации текста и кода за небольшое число шагов. Метод показал эффективность в задачах генерации текста и кода и может применяться там, где генеративным моделям нужно быстро и качественно создавать текст или код при ограниченных вычислительных ресурсах.
В Вышке открыли проектно-учебную лабораторию совместно с Группой «Т-Технологии»
Группа «Т-Технологии» (головная структура Т-Банка) открыла проектно-учебную лабораторию на базе факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ (ФКН НИУ ВШЭ). Проектно-учебная лаборатория Группы «Т-Технологии» в НИУ ВШЭ сосредоточится на проектах и задачах в области искусственного интеллекта, распределенных вычислений, анализа больших данных и информационной безопасности в финансовом секторе. Лабораторию возглавит Алексей Теплов, кандидат физико-математических наук.
«Защищать конкуренцию от ИИ нам придется с помощью самого искусственного интеллекта»
В НИУ ВШЭ прошел двухдневный семинар «Искусственный интеллект и конкурентная политика в странах БРИКС». Его участники обсудили две ключевые для конкурентной политики темы: трансформация конкуренции и рынков под влиянием технологий ИИ и усилени е регуляторного потенциала антимонопольных органов за счет технологий искусственного интеллекта.
В НИУ ВШЭ разработали сервис обезличивания табличных данных для безопасного использования в ИИ-системах
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ разработал сервис обезличивания табличных данных, предназначенный для подготовки корпоративных данных к использованию в аналитических и ИИ-сервисах. Решение позволяет выявлять персональные данные в структурированных наборах, применять к ним воспроизводимые правила обезличивания и формировать артефакты, необходимые для контроля качества, аудита и последующего использования данных в защищенных контурах.
Высшая школа экономики и «Ростелеком» поддержат ИИ-стартапы для госсектора
НИУ ВШЭ и «Ростелеком» подписали на ПМЭФ-2026 соглашение о сотрудничестве в рамках реализации акселератора ИИ-решений для государственного сектора. Совместная работа позволит объединить технологическую экспертизу крупнейшего цифрового партнера государства и академический потенциал ведущего исследовательского университета страны.
Проблемы этики: как и где использовать ИИ
За последние годы этика в сфере искусственного интеллекта превратилась из философско-теоретической в прикладную дисциплину. Эксперты в НИУ ВШЭ обсудили, какие этические проблемы возникают в связи со стремительным развитием цифровизации и какие их инженерные решения могут быть предложены.
НИУ ВШЭ и МТС договорились об обмене ИИ-компетенциями при подготовке инженерных кадров для телекома
НИУ ВШЭ и ПАО «МТС» заключили соглашение о стратегическом партнерстве, которое предполагает подготовку кадров с ИИ-компетенциями для телекоммуникационной отрасли по программам высшего и дополнительного профессионального образования. Соглашение направлено на повышение качества образования, обмен экспертизой и компетенциями при подготовке инженеров, владеющих технологиями ИИ и машинного обучения.
Точка входа в ИИ: на ЦИПР обсудили влияние технологий на будущее
Участники ЦИПР-2026 обсудили, как офисные приложения могут стать точкой массового доступа к ИИ и снизить барьеры использования. Эксперты сошлись во мнении, что будущее — за адаптивными моделями и экосистемным подходом к корпоративным данным. В экспертных дискуссиях приняли участие представители НИУ ВШЭ.