О проекте
Руководитель
Жилоков Азамат Хасанбиевич
Директор Института искусственного интеллекта МФТИ
Направления
Искусственный интеллект, Цифровые технологии, Машинное обучение, Видеоаналитика
Стадия
УГТ 1: Формулировка фундаментальной концепции и обоснование её полезности.
Партнёры
1С, ВТБ, Сбер, Госкорпорация «Ростех», RedMadRobot
Платформенные ИИ-решения для экономики и промышленности
Проект нацелен на создание прорывных платформенных решений на основе ИИ:
- Цифровые ассистенты для 1С: агенты на основе LLM для автоматизации задач разработки, тестирования и сопровождения в экосистеме 1С, решающие проблему дефицита кадров
- Платформа ML для безопасного производства: система для автоматизированного сбора данных, их разметки и обучения нейросетей для задач видеоаналитики и контроля на производстве, не требующая навыков программирования
- Комплекс «NVIDIA-free»: создание альтернативного аппаратно-программного стека для ИИ на основе решений от вендоров из дружественных стран и разработка методик миграции с NVIDIA
Результат
Создание прототипов и платформенных решений: ИИ-ассистентов для 1С, ПО для безопасного производства и программно-аппаратного комплекса для запуска ИИ-приложений без использования западных технологий.
Характеристики продукта:
- Ассистенты для 1С: Написание кода и тестов по текстовому описанию, рефакторинг, генерация документации
- Платформа ML: Включает VMS, Редактор сценариев и Инструмент дообучения нейросетей без программирования
- Комплекс «NVIDIA-free»: Рекомендации и методики миграции на альтернативные GPU, готовые конфигурации для промышленного использования
Потенциал коммерциализации
- Ассистенты для 1С: Целевой рынок — вся экосистема 1С. Преимущество — решение проблемы кадрового дефицита
- Платформа ML: Потребители — промышленные предприятия. Планируется создание СП с «Ростехом». Преимущество — не требует специальных навыков для внедрения
- Комплекс «NVIDIA-free»: Потребители — компании, использующие большие языковые модели. Планируется СП с RedMadRobot. Ключевое преимущество — независимость от западных вендоров
Внедрение
По всем направлениям ведутся НИРы. Разработаны интерфейсы и архитектуры прототипов, демо-стенды, проведены исследования альтернативных GPU.