Открытый ИИ, создающий новые модели ИИ, получил первый приз в конкурсе РАН

21.06.2024
Открытый ИИ, создающий новые модели ИИ, получил первый приз в конкурсе РАН

Команда победителей Конкурса для молодых ученых РАН. Фото: пресс-служба ИТМО

Конкурс был запущен Благотворительным фондом «Систем» и Российской академией наук при поддержке Федеральной службы Роспатент и отечественных технологических компаний.

В номинации «ИИ и квантовые технологии» команда ученых из ИТМО представила комплексную технологию в области композитного искусственного интеллекта на основе AutoML. Доклад был признан лучшим в номинации, и ученые получили первый приз в размере 300 000 рублей.

Представленная на конкурсе технология позволяет использовать методы ИИ для более глубокой интерпретации данных и решения широкого круга научных и производственных задач. Это основанная на эволюционной оптимизации экосистема открытых инструментов FEDOT, EPDE, BAMT для автоматического создания моделей композитного ИИ. Инструменты уже нашли свое применение более, чем в двадцати научных и технологических проектах. Сегодня их успешно используют: Арктический научный центр, Роснефть, Газпромнефть, ЦНТ, Полиинформ.

"На конкурс мы вынесли не столько сами инструменты ИИ, разработанные в рамках проектов исследовательского центра «Сильный ИИ в промышленности», сколько технологию, объединяющую их в составе композитных моделей. В отличие от конкурирующих AutoML-решений, мы сделали ставку на гетерогенность структуры моделей, что позволило добиться максимальной универсальности. Именно поэтому в составе нашей команды исследователи из различных областей ИИ: Анна Калюжная специализируется на вероятностном моделировании, Александр Хватов – на поиске моделей в форме дифференциальных уравнений. Усилила нашу заявку и доступность решений в виде открытого кода, вокруг которого мы создали сообщество ITMO.OpenSource», – рассказал лидер команды, кандидат технических наук Николай Никитин.

Читайте также
Андрей Никонов, CEO Riverstart, рассказывает IT-World, как система на основе технологии машинного зрения (Machine Vision, MV) помогает в решении задач онкологической медицины, которые еще недавно казались невыполнимыми, и рассуждает о том, почему перспективные решения годами не могут дойти до применения в повседневной медицинской практике.

Похожие статьи