РФРИТ продолжает отбор особо значимых проектов в сфере ИТ

18.09.2024
Российский фонд развития информационных технологий (РФРИТ) продолжает прием заявок на участие в отборе получателей грантов на реализацию особо значимых проектов по внедрению российских решений в сфере информационных технологий.

Отбор проходит в соответствии с правилами, регулирующими предоставление субсидий и грантов из бюджета РФ. Сумма гранта составит от 10 млн до 6 млрд рублей, а доля софинансирования – не менее 50% от сметы реализации проекта. Срок реализации такого проекта от 6 до 60 месяцев.

В 2023 году фонд поддержал 22 особо-значимых проекта на общую сумму грантового финансирования 18 млрд рублей, среди которых – ИТ-проект «Умная Диагностика (SmartDiagnostics)».

C 2023 года при поддержке РФРИТ АО «Метровагонмаш» (входит в группу Трансмашхолдинг) реализует проект по доработке и внедрению кросс-отраслевого решения по предиктивной аналитики «Умная Диагностика (SmartDiagnostics) российской компании-разработчика Ctrl2GO Solutions (ООО «Кловер Групп») для удаленного мониторинга, автоматической диагностики и прогнозирования технического состояния силовых и генерирующих установок производственного оборудования, применяемого в промышленности и на транспорте с применением инструментов искусственного интеллекта.

Особо значимый проект «Умная Диагностика (SmartDiagnostics)» как импортозамещающее решения от GE, Siemens, AVEVA одобрен Правительственной комиссией по цифровому развитию, использованию информационных технологий для улучшения качества жизни и условий ведения предпринимательской деятельности в рамках направления по замещению зарубежных отраслевых решений и программного обеспечения на российские аналоги, сформированными индустриальными центрами компетенций (ИЦК).

«После ухода с рынка РФ иностранных компаний GE, Siemens, AVEVA, SAP, ABB и иных поставщиков ИТ-решений по предиктивной аналитике, крупные промышленные компании, пытаясь использовать внутренние ресурсы разработки без опыта создания систем такого класса и сложности, решили самостоятельно разработать под себя решение, отказавшись от российских рыночных ИТ-продуктов. По итогу, потратив деньги и потеряв время, компании вместо законченного ИТ-продукта получают некий прототип решения с ограниченным набором моделей машинного обучения, созданных вручную. А результат работы и тестирования такого "прототипа", разработанного самостоятельно, зачастую не несут практической пользы и бизнес-эффекта, что приводит руководителей компаний к разочарованию в применении систем предиктивной аналитики. При этом уже существуют готовые российские рыночные продукты, среди которых – «Умная Диагностика (SmartDiagnostics) российской компании-разработчика Ctrl2GO Solutions. Такие проекты поддержаны на уровне Минцифры и Минпромторга и уже находятся в промышленном использовании», – поделился Андрей Рыбаков, директор по развитию программных продуктов Ctrl2GO Solutions.

Читайте также
Какие методы обнаружения deepfake существуют? Какие возможности могут предоставить большие языковые модели (LLM) для генерации и обнаружения дипфейков? Расскажем о технологии aIDeepfake для борьбы с фальсифицированным контентом.

Похожие статьи