КНТН-3 «Искусственный интеллект для решения кросс-отраслевых задач» направлен на развитие цифровых платформенных решений для анализа мультимодальных данных.
Главный конструктор
проректор по научной работе Юрий Фомин
Федеральная повестка
Перечень приоритетных исследовательских задач в сфере ИИ по итогам стратегической форсайт-сессии под руководством заместителя Председателя Правительства Российской Федерации Д.Н. Чернышенко
Обеспечение технологического лидерства
Технологическое лидерство – достижение превосходства технологий и (или) продуктов по основных параметрам (функциональным, техническим, стоимостным) над зарубежными аналогами*
* Согласно Концепции технологического развития на период до 2030 года. Распоряжение Правительства РФ от 20 мая 2023 г. No1315-р
Фокусировка СПбПУ
Цель: обеспечить технологическое лидерство РФ в сфере искусственного интеллекта и анализа больших данных за счет создания отечественных решений, превосходящих зарубежные аналоги по функциональности и адаптивности
Задача: разработать цифровую платформу, объединяющую подсистемы обработки и анализа мультимодальных данных с функциями предиктивной и прескриптивной аналитики
Ключевые партнеры
Ключевые рынки
Рынок ИИ-услуг с ростом до ~250– 350 млрд рублей в 2025 году*
(CAGR ~25–40)
Оценка рынка в 2030 году ~ 1 трлн рублей*
* Поданным РБК: "Рынок ИИ в России“, отчеты IDC и PwC по ИИ в Восточной Европе
Ключевые метрики:
- 5 реализуемых проектов
- 320 млн ₽ Планируемый объем привлеченных средств
- 130 млн ₽ Объем НИОКР в 2025 году
- 190 млн ₽ Объем НТУ в 2025 году
Направления развития ИИ в СПбПУ:
Проекты КНТН-3 «Искусственный интеллект для решения кросс-отраслевых задач»:
- Автоматизация обработки сейсмических данных с применением искусственных нейронных сетей, руководитель — И. А. Жданов, Научная часть;
- Цифровая платформа анализа данных транспортных систем с применением гибридного искусственного интеллекта, руководитель — М. В. Болсуновская, ПИШ «Цифровой инжиниринг»;
- Мультиагентные системы поддержки принятия решений в промышленности и строительстве, руководитель — А. М. Гинцяк, ПИШ «Цифровой инжиниринг»;
- Система гибкого управления жизненным циклом оборудования электростанций с использованием инструментов предиктивной аналитики, руководитель — И. Д. Аникина, Институт энергетики;
- Технологии искусственного интеллекта для ретросинтетического анализа больших массивов данных зависимости структура-биологическая активность, руководитель — А. С. Тимин, Институт биомедицинских систем и биотехнологий.