Какие разработки представили на конференции

Первая в России система для автоматизированного создания мультиагентных ИИ, которая фактически заменяет целую команду разработчиков и архитекторов. Руководитель лаборатории «Промышленный ИИ» Денис Насонов подчеркнул, что система не просто «генерирует код», а ведет полный цикл разработки, проверяет себя, исправляет ошибки и создает промышленную архитектуру. Таким образом повышается качество и доступность ИТ-решений, а стоимость и время на разработку снижается. Разработка применима для разных секторов экономики, например, в проектировании и поддержке внутренних платформ в телекоме, создании информационных систем и анализе данных в госуправлении, разработке цифровых двойников и систем мониторинга в промышленности или автоматизации LMS в образовании.

«Простор» — мультиагентная ИИ-платформа для градостроителей. Директор Института дизайна и урбанистики ИТМО Сергей Митягин рассказал, что в 2025 году платформу удалось усовершенствовать — теперь «Простор» помогает оценить проект развития территорий на уровнях локации, города, а также региона в целом. В зависимости от наличия и состава исходных данных система может решать разные задачи: оценивать социальную, инженерную и транспортную инфраструктуру, экологическую обстановку, потенциал использования территории под разные функции (жилье, отдых, промышленность, сельское хозяйство) и моделировать эффекты реализации различных сценариев ее развития. Также «Простор» может предсказывать ожидаемую загруженность дорожной сети и инвестиционную привлекательность территории. Благодаря этому анализ и планирование развития территорий сокращается с нескольких месяцев до нескольких недель или дней.

ИИ-помощник для естественных наук, который создает сеть ИИ-агентов для решения комплексных высокоуровневых задач, тем самым ускоряя исследования. ИИ-коллаборатор поможет ученому собрать информацию, проанализировать научную литературу, проверить результаты и подготовить техническое задание для следующих этапов работы. Далее исследователь вместе с ИИ в «четыре руки» оценивает результаты, выдвигает новые идеи и уточняет цели. Старший научный сотрудник Института ИИ Анна Калюжная подчеркнула, что благодаря такой взаимопомощи цикл исследования ускоряется в несколько раз. Платформа универсальна — ее уже протестировали на задачах химии, материаловедения и клинической медицины. ИИ-коллаборатор стал продолжением развития другого продукта разработчиков — цифрового ассистента ChemCoScientist, который автоматизирует исследования в области химии.

Система оценки кадрового капитала в ИИ, которая помогает вычислить, сколько в компании, городе или регионе специалистов в области ИИ и насколько они опытны. Новая система позволит автоматизировать сбор и анализ открытой информации о специалистах: их научных публикациях, выступлениях на конференциях, вкладе в открытый код и подготовку кадров в сфере ИИ, публикациях в СМИ о продуктах. Например, анализ научных статей дает информацию о фокусировке и результатах интеллектуальной деятельности конкретного разработчика, научных коллективах, ключевых организациях и соавторах, с которыми он работает. Научный сотрудник Института ИИ Глеб Глухов и старший преподаватель факультета прикладной информатики ИТМО Артем Береснев отметили, что система способна оценить инновационный потенциал как организации, так и отдельного специалиста. Она определяет способность создавать новые идеи и технологии в сфере ИИ — от научных исследований до практического внедрения в экономику.

Платформа по созданию автономной ИИ-системы компьютерного зрения для БАС и БПЛА. Руководитель лаборатории «Интеллектуальные технологии принятия решений» ИТМО Сергей Иванов объяснил, что для достижения полной автономности беспилотник должен не только уметь анализировать объекты и среду вокруг, но и самостоятельно принимать решения, исходя из полученных данных. Проект ИТМО направлен на создание программной платформы для решения задач компьютерного зрения, ориентированной на БПЛА, которая сможет стать универсальным инструментом для решения широкого круга прикладных задач — от мониторинга состояния трубопроводов, экологического контроля до агрохимической обработки полей. В отличие от похожих разработок новая платформа не требует от пользователя навыков программирования, использует отечественные решения, прошедшие апробацию (платформу ГНС от ГосНИИАС, платформу SMILE от ИТМО и «разметчик» изображений от «КТ-Беспилотные Системы»), и передовые модели ИИ для типовых задач компьютерного зрения. Особое внимание уделено совместимости с российской вычислительной базой — всё ПО оптимизировано под отечественные процессоры и бортовые вычислители. На реализацию проекта Фонд НТИ выделил грант в размере 168 миллионов рублей.

«В этом году исследовательский центр "Сильный ИИ в промышленности" ИТМО второй раз победил в конкурсе грантов в рамках федерального проекта "Искусственный интеллект" и стал единственным центром третьей волны в Петербурге. Мы продолжаем работать над сильным ИИ и считаем, что его можно достичь только с помощью фазового перехода — множество ИИ-агентов взаимодействуют друг с другом, вызывают нелинейные эффекты, и в один момент ИИ становится сильным. Основная проблема не в том, чтобы собрать несколько десятков тысяч ИИ-агентов, а сделать ИИ, который может создавать мультиагентные системы на любой вкус и под разные задачи. Чтобы это сделать, нужно научиться воспроизводить функции сильного ИИ, автоматизировать само конструирование, эффективно строить ИИ-агентов и обеспечить их безопасность — эти задачи решает исследовательский центр с 2025 года», — отметил руководитель Института ИИ, директор мегафакультета трансляционных информационных технологий ИТМО Александр Бухановский.