Центр компетенций НТИ по направлению «Искусственный интеллект»

Центр Национальной технологической инициативы по направлению «Искусственный интеллект» на базе ФГАОУ ВО «Московский физико-технический институт (государственный университет)»

Деятельность Центра компетенций направлена на комплексное развитие сквозной технологии «Искусственный интеллект» и ее применения в различных отраслях реального сектора экономики.

Цели и задачи

Основные задачи Центра группируются вокруг семи ключевых направлений, которые определяют содержание технологии «Искусственный интеллект»:

1) программные и технические средства для сильного машинного интеллекта;
2) разговорный искусственный интеллект;
3) машинный перевод, распознавание текстов и речи, лингвистический анализ;
4) экспертные, рекомендательные, информационно-аналитические системы, автоматизация проектирования и управления;
5) техническое зрение, обнаружение, распознавание, дешифрация, классификация изображений;
6) робототехника, умные машины;
7) «умные» сети и системы в энергетике, связи, городском хозяйстве в других отраслях, «умный дом», «умный город».

Реализация Программы создания и развития Центра решает следующие стратегические задачи:

1) Создание новых технологий, продуктов, услуг, являющихся эффективными для предприятий и организаций различных отраслей реального сектора экономики и, в первую очередь, для развития ключевой стратегически важной инфраструктуры России: электросетевой, телекоммуникационной, железнодорожной, банковско-финансовой, инфраструктуры здравоохранения и образования.

2) Создание новых заделов и инфраструктуры исследований и разработок в МФТИ: системные аппаратные и программные средства, центры коллективного пользования в области искусственного интеллекта, позволяющие совместно с участниками консорциума и партнерами разработать и реализовать прорывные технологии на мировом уровне, нарастить экспортный потенциал и охраняемые результаты интеллектуальной деятельности.

3) Развитие системы целевой подготовки научных и инженерных кадров, способных решать сложные задачи в области искусственного интеллекта во всех ключевых направлениях для предприятий и организаций реального сектора экономики в рамках системы образования МФТИ, НИУ ВШЭ, Сколтеха, Университета Иннополис. Формирование программ и планов выпуска на пятилетний период исходя из потребностей потенциальных работодателей.

4) Создание системы стимулирования и существенного увеличения количества охраняемых результатов интеллектуальной деятельности, а также результатов их коммерческого использования.

5) Участие в решении задачи «цифровизации экономики» России и реализации принятой распоряжением Правительства РФ программы «Цифровая экономика Российской Федерации».

Результаты деятельности

В Центре выполняются 20 научно-исследовательских и опытно-конструкторских, а также пять инфраструктурных проектов, в том числе работа по созданию дизайн-центра для проектирования специализированных микросхем, микропроцессоров, микроконтроллеров, чипсетов для устройств и систем с искусственным интеллектом.

По итогу реализации программы создания и развития ЦНТИ по направлению «Искусственный интеллект» планируется получить новые результаты, в том числе:

комплекс программного обеспечения имитационного моделирования дистанционного зондирования в оптическом, инфракрасном и радиолокационном диапазонах спектра;
комплекс полезной нагрузки летательных аппаратов, построенный по модульному принципу и обеспечивающий решение следующих целевых задач: первичная разведка и мониторинг месторождений полезных ископаемых, мониторинг состояния инфраструктуры транспортировки и хранения углеводородов, ледовая разведка и проводка судов, мониторинг сельхозугодий, поисково-спасательные и аварийно-спасательные работы;
программное обеспечение для первичного регулирования баланса мощности в энергосистеме (технология использования ресурса гибкости «умного дома»);
новые архитектуры нейроморфных вычислительных систем, элементная база для создания гибридных биоэлектронных устройств, оптогенетические нейроинтерфейсные чипы и исследовательские комплексы на их основе;
«открытая» операционная система роботов с поддержкой технологии самообучения и другие.

Количество вновь созданных лабораторий: 5

Запущены: 1 магистерская программа; 4 программы ДПО, где обучено более 200 человек.

Консорциум

Проекты

Направление 1. Программные и технические средства для сильного машинного интеллекта.

Разработка новых архитектур сильного машинного интеллекта на основе реверс-инжиниринга принципов работы мозга — создание автономных роботов, способных самостоятельно планировать достижение поставленных целей и осуществлять эти планы, адаптируясь к изменяющейся обстановке. Новые подходы к лечению нейродегенеративных заболеваний и апгрейду когнитивных способностей человека.

Разработка архитектуры аппаратных нейроморфных платформ, аппаратная реализация искусственных нейронных сетей, создание нейронных сопроцессоров на основе мемристорных и оптогенетических технологий, создание прототипа нейроморфного вычислительного устройства — создание двунаправленных нейроинтерфейсов высокой плотности для изучения работы биологических нейронных сетей с целью применения полученных знаний при построении нейроморфных вычислительных платформ и реализации высокопроизводительных интерфейсов «мозг — машина».

Разработка архитектуры и макета, специализированной «операционной системы» для программирования роботов и робота-аватара — создание операционной системы роботов с поддержкой технологий самообучения на основе искусственного интеллекта (ОСР-ИИ), пригодной для саморазворачивания на роботах разной топологии (колесных, биподных, с руками-манипуляторами) без сложного процесса разработки специализированного программного обеспечения для конкретного робота.

Направление 2. Разговорный искусственный интеллект.

Разработка программной платформы и алгоритмов глубокого машинного обучения на основе результатов обратной инженерии мозга для создания разговорного искусственного интеллекта — проект «НейроИнтеллект iPavlov» — платформа для создания и обучения вопросно-ответных систем. Полноценное общение человека с искусственным интеллектом на естественном языке.

Направление 3. Машинный перевод, распознавание текстов и речи, лингвистический анализ.

Разработка инструментов анализа мультимодальных текстовых и транзакционных данных («TopicNet») — создание новых подходов и методов в искусственном интеллекте для семантического анализа разнородной информации: текстов, транзакций, изображений, временных рядов.

Создание специализированной системы распознавания и анализа речи на основе методов компьютерной лингвистики и нейросетевых технологий, в том числе с применением процессоров «Эльбрус» и «NeuroMatrix» — исследование математических моделей распознавания речи, разработка нейронных сетей для распознавания речи, реализация программного обеспечения для решения задачи распознавания речи на отечественной нейросетевой библиотеке, адаптированной под отечественные процессоры.

Разработка комплекса программного обеспечения, лингвистических и поведенческих моделей и методик анализа информационного пространства социальных медиа для автоматического анализа неструктурированных текстов из социальных сетей и СМИ — анализ неструктурированных текстов из социальных медиа на арабских языках с учетом разнообразия диалектов языка и поведения аккаунтов представителей арабского мира в социальных медиа.

Направление 4. Экспертные, рекомендательные, информационно-аналитические системы, автоматизация проектирования и управления.

Построение экспертных систем поддержки принятия врачебных решений в области флюорографии, маммографии, кардиографии с использованием поисковых систем и технологий глубокого машинного обучения — клиент-серверное решение для автоматизации процесса принятия врачебных решений и значительного (не менее, чем на 50%) повышения эффективности использования медицинского оборудования за счет сокращения времени принятия решений персоналом и усовершенствования способов и методов управления оборудованием.

Создание экспертной системы и программного комплекса мониторинга и оптимального управления разработкой месторождений с трудноизвлекаемыми запасами на базе алгоритмов машинного и глубинного обучения — разработка программного комплекса для решения прикладных задач оптимизации работы нефтегазовых месторождений современными методами сквозной технологии «Искусственный интеллект»: использование гидродинамической модели месторождения для корректировки режимов работы и планирования геолого-технических мероприятий, принятия решений о конструкции и месте бурения новых скважин и т. д.

Создание экспертной системы автоматизированного проектирования радиолокационной техники с применением технологий искусственного интеллекта для поддержки принятия технических решений — разработка программной среды автоматизированного проектирования радиолокационной техники «САПР-РЛС-ИИ», программно-аппаратных модулей распознавания аэродинамических целей для радиолокационных станций различного назначения.

Разработка технологий искусственного интеллекта для создания новых лекарственных препаратов и прогнозирования их свойств — самообучающиеся компьютерные алгоритмы на основе искусственных нейронных сетей для перепрофилирования известных лекарственных молекул и биологически активных веществ, и их структурной модификации с целью оптимизации селективности и активности.

Разработка методов и технологий искусственного интеллекта в задачах поведенческих паттернов, для выявления атипичного поведения, прогнозирования рисков и угроз, предупреждения наступления негативных сценариев — создание программного комплекса, прогнозирующего увольнение сотрудников.

Создание многофункциональной интеллектуальной системы прогнозирования, моделирования и оптимизации движения железнодорожного транспорта, в том числе с применением технологий анализа больших данных — автоматизация процессов управления и контроля за железнодорожной ситуацией для повышения эффективности использования железнодорожных ресурсов.

Направление 5. Техническое зрение, обнаружение, распознавание, дешифрация, классификация изображений.

Разработка системы технического зрения для интеллектуальной обработки фото- и видеоинформации с использованием сверточных нейросетей, глубокого обучения и программно-аппаратной интеллектуальной системы поиска, локализации и классификации объектов на фото и видео в режиме реального времени — модели нейронных сетей и программное обеспечение для распознавания объектов на комплексированных изображениях различных спектральных диапазонов. Методы и программное обеспечение по расширению обучающих выборок.

Создание сети оптических телескопов-роботов, оптических матриц и алгоритмов для обнаружения, сопровождения, распознавания и классификации околоземных космических объектов — сеть оптико-электронных роботизированных комплексов оптического наблюдения на базе телескопов со сверхшироким полем зрения. Интеллектуальную основу сети составляет программно-алгоритмическое обеспечение, реализующее принципиально новые методы и алгоритмы управления режимами работы оптических комплексов, а также режимы обработки сверхбольших объемов и потоков данных, составляющих основу новой технологии обнаружения и непрерывного мониторинга околоземных космических объектов.

Разработка принципиально новых технологий биометрической идентификации пользователей с помощью анализа и интеллектуальной обработки рефлекторных реакций человека — разработка технологии и сервиса для удаленной биометрической идентификации на основе рефлекторных реакций человека на возбуждающие стимулы, рассчитанных на недоверенность клиентского устройства (например, смартфона), для верификации ответственных транзакций при оказании банковских и государственных услуг.

Направление 6. Робототехника, умные машины.

Разработка оснащения беспилотного летательного аппарата оперативного мониторинга различного назначения с применением технологий искусственного интеллекта для управления, обработки и интерпретации данных в реальном времени — создание комплекса мониторинга природной и техногенной среды для нужд геологоразведки, природоохраны, мониторинга технологической инфраструктуры, точного земледелия, правоохранительной и поисково-спасательной деятельности с функцией оперативной обработки и интерпретации полученной информации в реальном времени и поддержки принятия решений.

Создание ассистивных устройств и технических средств реабилитации с применением нейротехнологий для людей с ограниченными физическими возможностями — создание ассистивных устройств с нейроуправлением для лиц с ограниченными возможностями, чтобы обеспечить возможность взаимодействия с внешним миром людям, перенесшим инсульт, спинальную или черепно-мозговую травму, которые не могут манипулировать предметами и использовать традиционные интерфейсы взаимодействия с электронными устройствами (мышь, клавиатура, джойстик).

Направление 7. Умные сети и системы в энергетике, связи, городском хозяйстве и в других отраслях, «умный дом», «умный город».

Создание экспериментального образца «умного» дома с автономной энергетикой, разработка самоорганизующейся инфраструктуры и сервисов в «умных» энергетических системах человеко-машинного типа — разработка технологии и создание мультиагентной платформы с сервисами интеллектуального трейдинга для обеспечения свободного равновесного распределения мощности (энергии на коротких интервалах времени) в горизонтальных (Р2Р) самоорганизующихся микроэнергетических системах (самобалансирование).

Разработка аппаратно-программного комплекса автоматизации управления энергоресурсами и безопасностью с применением беспроводной сети типа LPWAN, интеллектуальных приборов и технологий искусственного интеллекта — развитие автоматизированных систем типа «Cooperative Transport Systems», в которых участники движения обмениваются информацией, способствующей принятию верных решений, путем разработки программно-аппаратного комплекса неподвижной дорожной инфраструктуры, обеспечивающего обмен данными в сетях V2I, выполняющего обработку данных нишевых приборов и системы их управления, эффективно решающих задачу организации стационарной части информационной сети V2X в зависимости от назначения автоматизируемого элемента дорожной инфраструктуры и климато-географических и техногенных условий эксплуатации прибора.

Инфраструктурные проекты

Создание парка технических и программных средств (открытых лабораторий) для демонстрации, макетирования, исследований, разработок и кружковой работы — создание и вывод на рынок актуальной, современной и разноуровневой образовательной системы в области методов и направлений ИИ в концепции непрерывного образования. Создание специализированного вычислительного программно-аппаратного комплекса для решения задач искусственного интеллекта.

Создание дизайн-центра по проектированию специализированных микросхем, микропроцессоров, микроконтроллеров, чипсетов для устройств и систем с искусственным интеллектом.

Разработка модульной программной платформы практического применения научных разработок в сфере искусственного интеллекта в промышленном и корпоративном окружении — внедрение разработанных технологий и алгоритмов ИИ в корпоративные информационные системы.

Развитие базы знаний в области искусственного интеллекта на основе системы «iFORA» НИУ ВШЭ и выпуск ежеквартальных информационно-аналитических материалов для членов консорциума и других потребителей.

Образовательная деятельность

Центр ведет образовательную деятельность в рамках реализации основных образовательных программ и программ дополнительного профессионального образования, развития кружкового движения (школы, олимпиадное движение НТИ), проведения мероприятий по развитию талантов и компетенций (хакатоны, открытые семинары, конференции, лекторий).

В 2018 году в рамках деятельности Центра МФТИ и РВК открыли и провели первый набор на магистерскую программу по управлению проектами в сфере технологий искусственного интеллекта. В 2019 году будут запущены три новые магистерские программы, в том числе одна онлайн-магистратура на английском языке. В процессе разработки находятся две международные магистерские программы.

Также в 2018 году было открыто несколько новых программ дополнительного образования: программа профессиональной переподготовки «Математическое моделирование для анализа данных» (256 часов) и программы повышения квалификации «Математические методы анализа экономики и финансов» (72 часа), «Обучение на размеченных данных», «Математика и Python для анализа данных».

Всего в 2018 году в рамках созданных программ дополнительного образования прошло обучение более 200 специалистов.

Работа со школьниками:

Количество обученных в школе Deep Learning School около 8000 школьников и студентов.

Участие в организации и подготовке профильных направлений олимпиады НТИ для школьников:

«Большие данные и машинное обучение»;
«Нейротехнологии».