Совсем недавно использование искусственного интеллекта (ИИ) казалось чем-то из области фантастики. Сегодня же ИИ находит все больше применений в повседневной жизни и для решения рабочих задач, значительно упрощая сложные и затратные процессы. Вместе с Университетом Иннополис рассказываем, какие разработки в сфере искусственного интеллекта появляются в России.
Универсальная ИИ-система для анализа медицинских снимков
Эта модель призвана помочь врачам-рентгенологам в диагностике заболеваний, выявляя патологии органов, а также автоматически формируя их текстовые описания.
Разработка решает важную проблему современной медицины, в которой для разных типов исследований и заболеваний используются отдельные ИИ-модели. Проект «Инновит» предлагает универсальный подход.
Уже сейчас система способна работать со всеми типами исследований, которые использовались для обучения: КТ, МРТ, рентгеном, УЗИ, маммографией всех анатомических зон с полным спектром патологий. Об этом рассказала «Объясняем.рф» заместитель директора Института ИИ по проектам в сфере здравоохранения Университета Иннополис Ирина Михайлова.
При этом разработчикам помогают действующие клинические специалисты. Врачи из медучреждений Татарстана анализируют не только формальные показатели, но и текст описаний патологий. Так, они обнаружили несколько незначительных ошибок в использовании медицинской терминологии. Однако в целом на данном этапе описания были оценены как качественные.
В будущем планируется дообучение модели на сложных клинических случаях. «Команде проекта необходимо расширить обучающий набор данных, включить большее число патологий, выровнять представления различных модальностей в выборке, применить методы обучения с подкреплением и интегрировать с большими языковыми моделями. Затем планируем получить регистрационное удостоверение на медицинское изделие», — пояснила Ирина Михайлова.
ИИ-сервис, ускоряющий создание катализаторов
Эта разработка помогает ученым и инженерам быстрее создавать новые катализаторы — ключевые материалы, которые используются в нефтегазовой, химической и водородной промышленности для ускорения реакций и повышения эффективности производства.
Проект способен существенно ускорить поиск катализаторов, который сейчас может занимать до 5–7 лет и требовать значительных инвестиций. Новый ИИ-сервис предлагает заменить часть этого процесса вычислительным моделированием и сократить разработку новых катализаторов всего до года, максимум — до двух. При этом точность прогнозов сопоставима с результатами сложных квантово-химических расчетов.
Катализ — это самый важный процесс во всех крупных химических производствах, пояснил руководитель лаборатории ИИ в новых материалах Университета Иннополис Руслан Лукин в разговоре с «Объясняем.рф». По его словам, активность и селективность катализаторов напрямую влияют на экономические показатели и экологические риски.
ИИ-сервис реализован в двух форматах: облачном — для научных групп и локальном — для промышленных предприятий.
«Наша разработка даст индустрии новые катализаторы для широкого спектра химических процессов, не только в сфере энергетики. Из более чем 50 адсорбатов можно собрать механизм большинства каталитических реакций в крупнотоннажной химии. Это и процессы нефте- и газопереработки, производство удобрений», — добавил разработчик.
В дальнейшем команда планирует расширить систему, добавив поддержку новых классов катализаторов, включая электрокаталитические и фотокаталитические материалы, а также перейти к моделированию целых реакторов и запуску онлайн-платформы для совместной работы исследователей и компаний.
Система бесконтактного взвешивания свиней
Проект демонстрирует, как современные технологии можно адаптировать под реальные производственные процессы, заметно повысив их эффективность.
В основе решения лежит компьютерное зрение: система анализирует видеоданные и определяет вес животных без физического контакта. Это важно, поскольку традиционный процесс вызывает стресс у свиней и требует дополнительных ресурсов. Здесь же все происходит автоматически и практически мгновенно: на одну особь уходит около 0,1 секунды.
Разработка решает важную проблему свиноводства: она непрерывно отслеживает вес животных на заключительном этапе откорма, что позволяет вовремя заметить изменения в состоянии их здоровья.
Как рассказал «Объясняем.рф» руководитель Центра разработки и проектирования ПО Университета Иннополис Антон Куховаренко, для использования с другими животными потребуется существенная доработка системы.
«В первую очередь необходимо полностью пересобрать наборы данных для обучения модели — универсального решения здесь быть не может. Однако сам пайплайн обработки и ключевая технология, лежащая в основе процедуры измерений, вполне пригодны для повторного использования. При этом для каждого вида возникнут свои нюансы».
Например, свиней трудно различить внешне, поэтому система использует специальные RFID-метки, прикрепленные к ушам. Коров же можно легко различить по окрасу и расположению пятен, а это упростит работу ИИ-систем.
Что касается масштабного внедрения, то готовый продукт легко встроить в работу фермерских хозяйств. По словам Куховаренко, потребуется лишь внести небольшие изменения.
«Сейчас система применяется в племенном хозяйстве "Лазаревское". Также мы с командой прорабатываем возможности пилотных внедрений и в других хозяйствах», — заключил руководитель Центра разработки и проектирования ПО Университета Иннополис.
«Умная» система управления беспилотниками
Проект позволяет автономным дорожным машинам, беспилотным судам и воздушным дронам в реальном времени анализировать окружающую обстановку, прогнозировать, а затем самостоятельно принимать решения о дальнейших маневрах.
Разработка основана на архитектуре TransFuser, которая объединяет данные разных типов в единую модель восприятия. Система анализирует изображение с камер и 3D-данные с лидара, формируя пространственное понимание обстановки: где находятся объекты, как они расположены и какие из них наиболее опасны.
Старший научный сотрудник лаборатории инновационных технологий обработки видеоконтента Университета Иннополис Бадер Рашид в комментарии «Объясняем.рф» пояснил, что разработка не требует поэтапной ручной настройки, как в традиционных системах управления беспилотниками.
«Наша система отличается тем, что основана на сквозном обучении нейронных сетей. Она напрямую интерпретирует необработанные данные с камер и лидаров, выявляет сложные паттерны и сразу генерирует управляющие команды — продолжать движение, объехать препятствие, повернуть или остановиться», — заметил он.
По словам собеседника, особенность модели также в том, что сквозное обучение нейросетей впервые применили к автономным водным транспортным средствам. Разработчики намерены научить нейронную сеть распознавать и исправлять критические ситуации, такие как быстрое приближение судов, неблагоприятные погодные условия или сильный ветер. В дальнейшем это позволит создавать более безопасные и автономные беспилотники — от автомобилей до дронов и судов.
«Также наша команда хочет повышать оптимизацию модели для работы на устройствах с ограниченными ресурсами, в том числе вычислительных модулях, ориентированных на создание компактных и энергоэффективных систем машинного обучения», — заключил старший научный сотрудник лаборатории инновационных технологий обработки видеоконтента Университета Иннополис.
Обучение ИИ
В Университете Иннополис занимаются подготовкой специалистов, которые умеют работать с нейросетями, большими языковыми моделями и технологиями машинного обучения, а также проектировать архитектуру ИИ-решений и применять их на практике. Эти навыки востребованы в самых разных сферах — от медицины и образования до промышленности и энергетики.
Обучение реализуется на грантовой основе по федеральному проекту «Искусственный интеллект» нацпроекта «Экономика данных и цифровая трансформация государства». Программы ориентированы на старшекурсников и выпускников ИТ-специальностей российских вузов, колледжей и техникумов.
Для участия необходимо подать заявку на сайте программы, пройти тестирование и подтвердить профильное образование — справкой об обучении или копией диплома.
Курсы разработаны экспертами Института дополнительного образования Университета Иннополис. Обучение проходит в онлайн-формате: до трех лекций в неделю и регулярные групповые консультации с наставниками. По завершении слушатели получают удостоверение о повышении квалификации или диплом о профессиональной переподготовке.
Сейчас регистрация открыта на две онлайн-программы:
-
«Инженер-архитектор в сфере искусственного интеллекта»
Курс стартует 27 апреля и рассчитан на восемь месяцев. За это время слушатели узнают, как обучать нейросети, работать с данными и строить архитектуру ИИ-систем. Также предусмотрены модули по Python, хранению и обработке данных, машинному обучению, микросервисной архитектуре и инженерии данных. Все это позволит выпускникам проектировать полноценные ИИ-системы и внедрять их в реальные бизнес-задачи.
-
«Погружение в искусственный интеллект: от машинного обучения до больших языковых моделей»
Программа начнется 2 июня. В течение трех месяцев ее участники изучат алгоритмы машинного обучения, промпт-инжиниринг, обработку данных и создание простых и многоагентных ИИ-систем. Также курс включает работу с базами данных, написание скриптов на Python, основы анализа данных и решение задач обработки естественного языка.
«Российская ИТ-индустрия нуждается в специалистах, способных не просто использовать искусственный интеллект, а проектировать архитектуру ИИ‑решений и грамотно работать с большими языковыми моделями. Наши программы дают именно такие компетенции», — заявила директор Института дополнительного образования Университета Иннополис Юлия Гусева.
