Центр искусственного интеллекта Сколтеха занимается развитием и внедрением технологий ИИ. Он фокусируется на решении реальных задач с помощью базовых исследований в этой области. Центр работает над проектами в различных сферах, таких как медицина, промышленность, транспорт и финансы. Главной задачей является создание инновационных решений, которые могут быть эффективно применены в практической деятельности.
Миссия
Главная цель – передавать научные знания и технологии в сфере ИИ промпредприятиям, разрабатывать программные библиотеки и фреймворки, чтобы масштабировать передовые техрешения.
Предпосылки и сложности:
- Климатические изменения.
- Парниковые газы.
- Экономические проблемы.
- Риски в экологии.
Основные направления исследований
Предмет деятельности – разработка программной платформы, направленной на:
- повышение точности, предсказуемости в мониторинге и учете углеродного следа;
- научно обоснованное управление мерами по его снижению.
Основная задача – решение ключевых отраслевых проблем, включая устойчивое развитие, с применением передовых исследований в области ИИ.
Научная деятельность охватывает разные направления, включая исследования в области оптимального транспорта, разработку методов моделирования сложных многообразий, создание генеративных моделей и развитие технологий 3D-компьютерного зрения.
Разработанные алгоритмы и программные продукты открывают возможности для создания новых платформенных решений, уже нашедших применение в крупных промышленных корпорациях. Специалисты Центра обладают значительным опытом реализации проектов в сфере анализа данных, включая сотрудничество с ведущими компаниями нефтегазовой, банковской, авиакосмической отраслей. Кроме того, команда активно занимается образовательной деятельностью, проводя учебные курсы, программы повышения квалификации для различных категорий слушателей – от топ-менеджеров, руководителей среднего звена до инженеров-разработчиков, техспециалистов, а также всех интересующихся технологиями в рамках научно-популярных мероприятий.
Использование методов ИИ позволит достичь следующих результатов:
- Снижение вычислительных затрат при моделировании процессов за счет оптимизации математических расчетов.
- Устранение систематических погрешностей, возникающих из-за неполного соответствия аналитических моделей реальным процессам.
- Повышение точности прогнозирования благодаря предиктивным алгоритмам машинного обучения.
- Адаптация моделей к новым условиям, динамике входных данных.
- Решение обратных задач – выявление и корректировка ошибок в исходных данных.
Потенциальный годовой экономический эффект от внедрения разработок Центра оценивается в 85 млрд рублей.
Применение технологий в проектах
- ПО БНМ – оптимизация обучения и уменьшения размера крупных нейросетей. Разработано и внедрено 2 новых метода, позволяющих снизить объем памяти при обучении масштабных нейросетевых моделей.
- ПО CO₂ – расчет углеродного баланса территорий. Созданы комбинированные методики оценки углеродного цикла лесных массивов, сочетающие моделирование биогеохимпроцессов с обработкой данных дистанционного зондирования Земли при помощи глубинных нейросетей.
- ПО ESG – анализ климатических рисков для физических активов, финансовых показателей. Проведены исследования по идентификации схожих характеристик нефтяных скважин (их интервалов) с использованием как традиционных алгоритмов машинного обучения, так и современных методов deep learning, а также эксперименты по выявлению аномалий в каротажных данных для оценки пластов с применением ИИ-технологий.
- ПО РПП – мониторинг качества атмосферного воздуха, моделирование процессов переноса. Разработаны интеллектуальные алгоритмы, повышающие скорость и точность расчетов рассеивания примесей, а также концепция специализированного программного обеспечения.
- ПО РНС – поддержка управленческих решений в нефтедобывающей отрасли. Сформированы подходы к интеграции разнородных данных геологоразведочных исследований и созданы методики ускорения вычислений динамики сопутствующих технологических процессов с повышением их достоверности.
Образовательная деятельность
Программы магистратуры
«Инженерные системы»
Направлена на формирование у студентов навыков внедрения цифровых инженерных решений, космических технологий. В процессе обучения будущие специалисты учатся разрабатывать инновационные, устойчивые подходы к решению задач в аэрокосмической отрасли, робототехнике.
«Нефтегазовое дело»
Обеспечивает фундаментальную инженерную подготовку, дополненную изучением методов матмоделирования, анализа данных. Студенты получают практический опыт, участвуя в научных, промышленных проектах.
«Прикладная вычислительная механика»
Учебный план охватывает направления современной механики, включая динамику жидкостей и газов, механику деформируемых тел. При этом применяются технологии МО и ИИ.
«Современные вычислительные методы»
Даёт всестороннюю подготовку в области актуального математического моделирования, включая численные методы решения дифференциальных уравнений, стохастическое моделирование и методы анализа больших данных. Практические занятия проводятся на современной вычислительной инфраструктуре с использованием новейшего ПО.
«Математическая и теоретическая физика»
Обеспечивает углублённое изучение математической физики и фундаментальных моделей современной теоретической физики, соответствующих международным стандартам. Студенты вовлекаются в исследовательскую работу под руководством ведущих учёных. Это хорошая возможность совместно поработать с зарубежными специалистами.
«Науки о жизни»
Предназначена для специалистов, стремящихся работать с клеточной и молекулярной биологией, генетикой, агробиотехнологиями, биоинформатикой, геномикой, нейробиологией. В ходе обучения студенты осваивают ключевые компетенции, необходимые для проведения фундаментальных исследований, создания технологий нового поколения.
«Цифровая электроэнергетика»
Интегрирует классическую энергетическую подготовку с углублённым изучением математики, информационных технологий. Студенты участвуют в исследовательских проектах на базе институтских лабораторий, приобретая навыки разработки решений с использованием матмоделирования, ИИ, анализа данных, машинного обучения.
«Передовые производственные технологии»
Готовит инженеров-исследователей нового типа, способных возглавлять инновационные проекты в высокотехнологичных отраслях промышленности.
«Фотоника и квантовые материалы»
Охватывает актуальные направления фотоники с акцентом на внедрение научных разработок в реальный сектор экономики. Студенты получают фундаментальные знания и практический опыт в области волоконной и интегральной оптики, физики полупроводников, технологий производства, биофотоники, квантовой оптики.
«Материаловедение»
Отражает современные достижения на стыке химии, физики и материаловедения. Практико-ориентированный подход позволяет выпускникам успешно работать в различных высокотехнологичных отраслях, включая электронику, энергетику, химическую и автомобильную промышленность.
«Искусственный интеллект в робототехнике»
Совместный проект Сколтеха и Яндекса предназначен для подготовки инженеров, способных создавать интеллектуальные робототехнические системы. Он ориентирован на выпускников техспециальностей, практикующих разработчиков, желающих углубить знания в области робототехники, ИИ, промышленной автоматизации.
«Перспективные телекоммуникационные технологии»
Строится вокруг концепции интернета вещей (IoT), уделяя особое внимание передаче и анализу данных, а также разработке программных и аппаратных IoT-решений. Основная задача – подготовка специалистов, способных создавать, внедрять, продвигать беспроводные технологии и IoT-системы мирового уровня.
«Науки о данных»
Формирует у студентов комплексные знания, практические навыки в области машинного, глубокого обучения, компьютерного зрения, обработки естественного языка, а также других актуальных направлений data science.
«Прикладная фотоника и оптические инфосистемы»
Сочетает фундаментальную подготовку по оптике с изучением принципов построения фотонных систем и практическими аспектами проектирования, моделирования.
Программы аспирантуры
«Инженерные системы»
Формирует у студентов компетенции для проведения научных исследований и создания технологических инноваций. Под руководством опытных преподавателей обучающиеся осваивают методы применения фундаментальных знаний на практике, учатся анализировать запросы высокотехнологичных отраслей, современного общества.
«Математика и механика»
Обеспечивает подготовку международного уровня в области фундаментальной, прикладной математики. Студенты сотрудничают с мировыми научными лидерами, публикуют исследования в ведущих журналах, участвуют в международных конференциях, программах академического обмена, что открывает широкие перспективы в академической среде, промышленности.
«Науки о материалах»
Интегрирует знания из физики, химии, инженерных дисциплин для подготовки специалистов в области создания новых материалов. Особое внимание уделяется методам физико-химического дизайна, синтеза, анализа материалов, применяемых в энергетике, электронике, катализе и других высокотехнологичных сферах.
«Науки о жизни»
Междисциплинарная программа объединяет направления биологии, включая молекулярные, клеточные технологии, генетику, агробиотехнологии, нейронауки. Студенты получают фундаментальную подготовку, осваивают современные экспериментальные, вычислительные методы, развивают исследовательские навыки для работы в научных, инновационных проектах.
«Физика»
Готовит исследователей, способных работать с физическими науками. Обучение под руководством ведущих учёных позволяет выпускникам становиться специалистами в международных научных центрах, высокотехнологичных компаниях.
«Нефтегазовое дело»
Охватывает современные технологии разработки сложных месторождений, включая сланцевые коллекторы, арктический шельф, месторождения с высоковязкой нефтью. Особое внимание уделяется инновационным методам повышения нефтеотдачи, экологическим аспектам добычи.
«Агробиотехнологии и инжиниринг»
Готовит специалистов для инновационного развития агропромкомплекса. Основные направления включают геномную селекцию растений и животных, цифровые технологии в сельском хозяйстве, экологический мониторинг с применением методов анализа больших данных.
«Вычислительные системы и анализ данных в науке и технике»
Один наиболее удачных проектов PhD Сколтеха. Его выпускники регулярно публикуют исследования в топовых научных журналах и представляют свои разработки на престижных международных форумах. Обучение готовит специалистов мирового уровня в области вычислительных технологий, анализа данных.
Команда
Евгений Бурнаев – профессор, директор Центра прикладного ИИ Сколково, доктор физико-математических наук. Окончил МФТИ, защитил кандидатскую в ИППИ РАН, где возглавлял лабораторию анализа данных.
С 2007 года реализовал проекты для Airbus, Formula 1 и других компаний, разработав алгоритмы, легшие в основу промышленной библиотеки метамоделирования. Решение сертифицировано Airbus и сокращает сроки проектирования самолётов на 10%. На его базе создана платформа Datadvance.
С 2016 года работает в Сколтехе, где руководит исследованиями в области ИИ: глубокое обучение для физики, генеративные модели, компьютерное зрение. Публикуется на топовых конференциях (NeurIPS, ICML, CVPR).
Команда Центра – это международная, междисциплинарная группа специалистов, объединяющая ученых и экспертов в области машинного обучения, робототехники, компьютерного зрения и других направлений ИИ. Их знания, опыт охватывают как теоретические, так и прикладные аспекты, что позволяет разрабатывать инновационные решения для различных отраслей.
Партнерства
Центр сотрудничает со Сбером, Яндексом, Аналитцентром при правительстве РФ, Газпромом, а также с различными школами, университетами и институтами. Например, РЭШ, Томский политех и Институт географии РАН.
Новости и достижения
В 2024 году Центр представил свои разработки на Kazan Digital Week, а также вошёл в AI Index Report Стэнфорда. Команда регулярно публикуется на ведущих конференциях (NeurIPS, ICML, CVPR) и получает премии, включая награды Сбера и Яндекса.
Заключение
Центр искусственного интеллекта Сколтеха представляет важную научную платформу, которая активно развивает и внедряет технологии ИИ для решения прикладных задач в различных отраслях. Благодаря междисциплинарной и международной команде экспертов, он продолжает вносить значительный вклад в развитие инноваций и цифровых решений. Для получения более подробной информации о проектах, лабораториях и текущих исследованиях, вы можете посетить официальный сайт Центра.
Информация и материалы, представленные на сайте: skolkovo-resident.ru взяты из открытых источников, расположенных в сети «Интернет». Администрация сайта не имеет какого — либо отношения к Федеральному государственному бюджетному учреждению «Фонд Сколково» и иным институтам развития, а также не является аффилированным лицом по отношению к данным организациям и / или к их сотрудникам.
