Во Всемирный день искусственного интеллекта рассказываем, как фундаментальные исследования нашего Института сформировали основу современных ИТ-решений и как эти традиции развиваются сегодня.
Исторический фундамент: три направления исследований
При создании Института в 1961 году академик А. А. Харкевич заложил научные основы, которые предвосхитили появление современных систем ИИ:
• Теория передачи информации и кодирования: алгоритмы обработки сигналов, ставшие основой для протоколов современной связи.
• Теория распознавания образов: пионерские исследования выдающегося советского ученого Михаила Бонгарда. Его алгоритмы «узнавания» успешно применялись на практике еще в 1960-х годах — например, для автоматизации поиска нефтеносных пластов при бурении скважин.
• Обработка сенсорной информации и математическая лингвистика: моделирование биологического зрения и первые отечественные системы машинного перевода.
Современная повестка: пять векторов развития ИИ в ИППИ РАН
Сегодня Институт развивает эти направления на новом технологическом уровне, объединяя математику, химию, биологию, физику и ИТ:
• Хемоинформатика и дизайн молекул
Использование ИИ для поиска и создания новых химических соединений, а также навигации в многомерном химическом пространстве. Эти разработки руководитель ИППИ РАН, член-корреспондент РАН Максим Федоров представлял на международной конференции AI Journey.
• Анализ рисков искусственного интеллекта
Системные исследования этических, правовых и техногенных вызовов, связанных с внедрением ИИ в науку, экономику и здравоохранение.
• Восприятие цвета нейросетями
Изучение того, насколько современные мультимодальные модели способны «понимать» цвет не как фиксированный RGB-код, а аналогично зрительной системе человека – с учетом контекста, теней и освещения.
• Распределенное обучение больших моделей
Разработка алгоритмов сжатия данных (активаций и градиентов) для эффективного и быстрого обучения нейросетей в распределенных системах.
• Прикладные проекты для индустрии и сетей 5G-Advanced
Команда Лаборатории беспроводных сетей разработала алгоритм управления передачей данных в сетях 5G-Advanced и метод ускорения обучения нейросетей в распределенных центрах обработки данных, показав пример успешного трансфера фундаментальных знаний в промышленные ИТ-решения.
Запатентованные технологии: новые программы для ЭВМ
Только за последнее время технологический портфель Института пополнился рядом уникальных запатентованных программных решений на базе ИИ:
• Медицинская диагностика: алгоритмы автоматического распознавания in-vitro экспресс-тестов с помощью мобильных устройств и программы оценки гладкости нейросетевой сегментации томографических данных с нечеткими границами.
• Компьютерное зрение в индустрии: система оценки пространственного смещения грузового транспорта по видеоданным и программа интеллектуальной сегментации сельскохозяйственных полей с использованием метрики DICEobj.
• Управление сигналами: программа формирования управляющего сигнала генератора на основе контроллера STM32.
Преемственность и технологический суверенитет
Связь поколений исследователей обеспечивает непрерывность академической школы Института. Методы распознавания образов, зарождавшиеся в лабораториях ИППИ РАН более полувека назад, сегодня стали мировым стандартом предиктивного моделирования.
Участвуя в решении задач технологического суверенитета России, Институт сохраняет приверженность принципам открытой науки. По словам руководителя ИППИ РАН М.В. Федорова, создание суверенных технологических платформ должно сочетаться с активным использованием потенциала глобального академического сотрудничества.
Связь ИППИ РАН и технологий искусственного интеллекта – это непрерывный процесс исследований и открытий, который продолжается уже более шестидесяти лет!
| 16.07.2026 | Плющай Татьяна Николаевна |