Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.

  • A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

От лаборатории к рынку: ключевые моменты продвижения разработок Центра ИИ НИУ ВШЭ

От лаборатории к рынку: ключевые моменты продвижения разработок Центра ИИ НИУ ВШЭ

© iStock

Центр искусственного интеллекта НИУ ВШЭ сосредотачивает свои усилия на достижении прикладных результатов, стремясь не только к разработке инновационных алгоритмов и моделей, но и к их практическому использованию для решения реальных проблем и задач. Об особенностях внедрения технологий искусственного интеллекта в различные сферы общества рассказал руководитель Центра искусственного интеллекта Алексей Масютин.

Алексей Масютин

Технологии искусственного интеллекта имеют потенциал изменить фундаментальные аспекты жизни, начиная от медицины и образования и заканчивая промышленностью и бизнесом. Центр искусственного интеллекта НИУ ВШЭ (ЦИИ) ставит своей целью сделать этот потенциал реальностью.

— Алексей, ЦИИ создан для внедрения технологий искусственного интеллекта в разные сферы жизни человека и общества, отрасли науки и сектора экономики. Значит ли это, что вы больше ориентируетесь на практические задачи?

— Да, основная цель центра — создание прикладных технологических решений, готовых к внедрению. Это не всегда конечные ИТ-продукты. 

Мы работаем над компонентами, которые могут использовать сторонние разработчики в своих рыночных ИТ-продуктах. Но в их основе лежат фундаментальные исследования наших ученых: они обеспечивают реальное преимущество для бизнеса и общества  

Разработки ЦИИ основаны на глубоком понимании потребностей клиентов и вызовов рынка.

— В чем заключается разница между фундаментальными научными исследованиями и созданием продукта?

— Основная цель научно-исследовательской работы (НИР) заключается в получении принципиально новых алгоритмов (т.н. SOTA — State-of-the-Art), новых знаний, разработке на их основе моделей и инструментов их оптимизации. В исследованиях часто не стоит задача создания конкретного продукта, ученые скорее стремятся к расширению фундаментальных знаний, которые фиксируются в статьях, выступлениях на конференциях и пр. Во втором случае главной целью является разработка конкретного продукта или решения, которое может быть коммерчески успешным, решать определенные проблемы и удовлетворять потребности рынка. Здесь акцент делается на практической ценности и рентабельности продукта. Но научное исследование и создание готового продукта не являются взаимоисключающими. Напротив, эти процессы должны дополнять друг друга, переходя по стадиям готовности технологии, продукта. Именно в этой парадигме работает ЦИИ.

— В каких сферах востребованы компетенции центра?

— Технологии ИИ сегодня востребованы повсеместно. Поэтому в ЦИИ реализуются 25 проектов с разной тематической направленностью: промышленность, телекоммуникации, образование, медицина, банковская сфера, этическая экспертиза и другие. Центр не только предлагает готовые решения, но и проводит исследования в компаниях по определению возможных направлений применения технологий искусственного интеллекта. За счет этого расширяется круг индустриальных партнеров. Мы организуем R&D-дни (Research and Development) с компаниями по вопросу сотрудничества в сфере разработки технологий искусственного интеллекта (см. по ссылке).

— Какие успешные кейсы внедрения продуктов есть у ЦИИ?

— В этом году совместно с индустриальным партнером АО «Новое сервисное бюро» мы разработали и тестируем в промышленном окружении платформу предиктивной маркетинговой аналитики для индустрии гостеприимства Data.Forecast. Платформа способна точно (до 94% на данном этапе развития проекта) предсказывать спрос на гостиничные услуги, учитывая более 480 комплексных факторов, включая погодные условия, глубину бронирований, загруженность номерного фонда, маркетинговые активности и пр. Сервис дает рекомендации относительно подходящих временных периодов для усиления маркетинговых и рекламных мероприятий, коррекции ценовой политики. На данный момент платформа запущена в 6 отелях в Ленинградской области и Карелии: курорт «Игора», парк-отель «Дача Винтера», отели «Точка на карте» в Приозерске, Сортавале, Видлице и Лодейном Поле.

iStock

— Всеми процедурами по коммерциализации разработок ЦИИ занимается самостоятельно или университет оказывает поддержку?

— Вся исследовательская и опытно-конструкторская работа проводится силами центра. Сотрудники занимаются научной и экспертной деятельностью, результаты которой регистрируются в качестве РИД при поддержке Дирекции по правовым вопросам. Но для того, чтобы на основе РИД создать продукт, способный приносить доход, исследователям может потребоваться помощь специалистов в этой сфере. Эксперты Центра коммерциализации разработок и трансфера технологий (ЦКРТТ) помогают довести научные результаты до стадии коммерциализации и найти индустриальных партнеров. Кроме того, в НИУ ВШЭ запущен новый механизм финансовой и консультационной поддержки проектов по коммерциализации, оператором которой является ЦКРТТ.

— Какие преимущества у такой поддержки?

— Университет предлагает финансовую, консультационную поддержку и режим «предпринимательской привилегии», когда команда разработчиков получает большую часть лицензионных доходов. Такой механизм позволяет исследователям НИУ ВШЭ совместно с экспертами посмотреть на научные результаты глазами потенциального потребителя и довести их до продукта с последующей продажей. Т.е. команда получает оценку и экспертизу своих результатов, дополнительный бюджет для создания прототипа продукта, маркетинговый анализ рынка. Путь от фундаментального исследования к готовому продукту значительно сокращается.

— Планирует ли ЦИИ использовать новый механизм поддержки проектов по коммерциализации?

— Конечно, для коммерциализации следующих проектов мы планируем пользоваться новой мерой поддержки от НИУ ВШЭ. Тогда мы сможем не только продавать права на РИД, встраивая их в чужие продукты, как это было с платформой Data.Forecast, но и реализовать сценарий, когда права на продукт будут полностью зарегистрированы на университет и доходы от лицензионных продаж будут поступать непосредственно команде Центра ИИ для развития своих текущих и новых решений.

Центр коммерциализации разработок и трансфера технологий совместно с Дирекцией программы развития НИУ ВШЭ, Дирекцией по правовым вопросамДирекцией по научным проектам, Дирекцией научных исследований и разработок, Финансовой дирекцией спроектировал специальный механизм, который и был закреплен приказом ректора НИУ ВШЭ от 09.08.2023. Подробнее ознакомиться с мерами поддержки проектов по коммерциализации и подать заявку можно здесь.

Вам также может быть интересно:

ИИ в образовании: как преодолеть соблазн готовых решений

Искусственный интеллект уже стал обыденностью для молодежи: как показал опрос, около 87% студентов ведущих вузов используют ИИ в процессе обучения. Большая часть из них отметила, что он помогает им экономить время, при этом они проверяют сделанную ИИ работу. Результаты исследования были представлены на конференции по анализу данных и технологиям ИИ Data Fusion. В ее работе приняли участие научный руководитель НИУ ВШЭ Ярослав Кузьминов и другие эксперты Вышки.

Большинство студентов не верят, что ИИ сможет заменить их на работе

Большинство студентов считают, что ИИ не сможет заменить их на работе в ближайшие десять лет. Низким такой риск называют 27,2% респондентов, 41,5% — крайне маловероятным. Эти оценки были получены НИУ ВШЭ в ходе опроса 4200 студентов в 2025 году. Они приводятся в докладе «Эпоха больших языковых моделей: почему они все еще не профессионалы», подготовленном научным руководителем НИУ ВШЭ Ярославом Кузьминовым и старшим преподавателем кафедры высшей математики НИУ ВШЭ Екатериной Кручинской. Доклад был представлен на XXV Ясинской (Апрельской) международной научной конференции по проблемам развития экономики и общества, которая проходит с 15 по 18 апреля в НИУ ВШЭ.

Точный ИИ-оракул: какие тренды интересуют бизнес

Современные технологии ежедневно меняют мир, автоматизируя бизнес-процессы в различных отраслях. Специалисты НИУ ВШЭ представили масштабный опыт команды iFORA по реализации ИИ-проектов в интересах крупных компаний и органов власти.

Перспективы ИИ: математика машинного обучения в фокусе

Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ провел выездной воркшоп «Математика машинного обучения». Здесь собрались ведущие ученые и специалисты НИУ ВШЭ в области машинного обучения, математики и статистики. В центре внимания исследователей оказались математические аспекты, лежащие в основе современных и наиболее перспективных направлений машинного обучения. Программа воркшопа включала мини-курсы, практические работы, доклады и круглый стол, посвященный перспективам развития ИИ в России.

Внедрение искусственного интеллекта в организации: какие эффекты отмечают сотрудники

45% организаций, которые занимались внедрением ИИ в работу, заявили о повышении производительности труда в результате его использования. Об этом говорится в исследовании «Внедрение ИИ в работу организаций: чем обусловлена вариация эффектов на труд?». Исследование проведено директором Центра статистики труда и заработной платы ИСИЭЗ НИУ ВШЭ Анной Демьяновой и стажером-исследователем центра Дарьей Талакаускас. Оно было презентовано на XXV Ясинской (Апрельской) международной научной конференции по проблемам развития экономики и общества (XXV ЯМНК), проходящей в НИУ ВШЭ с 15 по 18 апреля.

«Идею всегда задает человек»: что дает ИИ образованию и медиа

ИИ-технологии меняют принципы работы образования и медиаиндустрии. Большинство студентов уже в той или иной мере используют ИИ, а нейросети уже массово производят все виды контента. Возможности и вызовы эксперты обсудили на конференции «Образование и медиа в эпоху цифровых перемен», организованной Дирекцией по маркетинговым коммуникациям НИУ ВШЭ и «Яндекс Образованием».

В Вышке стартовали открытые семинары «ИИ в индустрии»

Институт искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ запустил цикл открытых семинаров. Встречи посвящены актуальным вопросам внедрения искусственного интеллекта в различные отрасли экономики. Семинары проводятся еженедельно в 18:00 в кампусе на Покровском бульваре. Для участников также предусмотрена онлайн-трансляция.

Ученые представили новый метод для работы с несбалансированными данными

Специалисты факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ и Лаборатории искусственного интеллекта Сбера разработали геометрический метод расширения данных — Simplicial SMOTE. Тесты на разных наборах данных показали, что он значительно улучшает качество работы AI. Метод особенно полезен в ситуациях, когда редкие случаи очень важны, например в борьбе с мошенничеством или при диагностике редких болезней. Результаты исследования доступны в открытом архиве Arxiv.org и будут представлены на Международной конференции по обнаружению знаний и анализу данных (KDD) летом 2025 года в Торонто.

В Вышке рассчитали экономический эффект от внедрения технологий ИИ в России

Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ оценил потенциальный экономический эффект от внедрения и использования технологий искусственного интеллекта в отраслях российской экономики до 2035 года. Эксперты также предположили, каким должен быть объем ресурсов, которые потребуются организациям для освоения данного класса технологий.

Мегасайенс, ИИ и суперкомпьютеры: Вышка расширяет сотрудничество с ОИЯИ

Специалисты по компьютерным технологиям НИУ ВШЭ и Объединенного института ядерных исследований (ОИЯИ) обсудили сотрудничество и совместные проекты на встрече в Лаборатории информационных технологий им. М.Г. Мещерякова (ЛИТ). Со стороны ВШЭ в дискуссии участвовали заведующий Лабораторией вычислительной физики МИЭМ Лев Щур и сотрудники Научно-учебной лаборатории методов анализа больших данных факультета компьютерных наук Денис Деркач и Федор Ратников.