BioMedAI: от специализированных к фундаментальным ИИ-моделям на примере нейронаук
| Название НИОКТР | BioMedAI: от специализированных к фундаментальным ИИ-моделям на примере нейронаук |
|---|---|
| Аннотация | Цель проекта - разработка мультиагентной системы (MAS) на базе искусственного интеллекта для трансформации биомедицинских исследований на примере нейронаук. Для достижения данной цели необходимо осуществить: • разработку больших фундаментальных моделей ИИ для автоматизации и качественного улучшения анализа данных различных модальностей (микроскопические изображения, нейрональная активность и структуры нейронов, видео поведения лабораторных животных, текстовые данные); • создание специализированных инструментов на базе XAI (объяснительного ИИ) для применения разработанных моделей для изучения нейродегенеративных заболеваний на примере болезни Альцгеймера и проведения доклинических испытаний; • разработка и внедрение ИИ-ассистента на базе LLM (большой языковой модели) и мультиагентной системы (MAS) для ускорения формирования AI-готовых данных, автоматизации и анализа экспериментов, генерации гипотез, и возможности дообучения моделей для других задач и областей исследования. В 2025 году будет осуществляться разработка способов интерпретации большой фундаментальной модели нейрональной активности для получения фундаментальных знаний об изменениях в активности гиппокампальных нейронов при болезни Альцгеймера. Данная область мозга претерпевает наиболее значительные изменения при развитии данного заболевания. Будет собран бенчмарк и осуществлена его программная реализация для автоматизации тестирования моделей улучшения качества изображений (денойзинга, деконволюции) являющийся необходимым этапом для разработки большой фундаментальной модели. Будет собран бенчмарк, разработка и тестирование большой языковой модели специализированной в области нейробиологии. Данная модель необходима для адаптации MAS системы в данной области знания и объединения моделей ИИ различных модальностей. |
| Доступ к ОКОГУ исполнителя | False |
| Количество связанных РИД | 0 |
| Количество завершенных ИКРБС | 0 |
| Сумма бюджета | 5000.0 |
| Дата начала | 2025-09-05 |
| Дата окончания | 2025-12-31 |
| Номер контракта | 2 |
| Дата контракта | 2025-05-16 |
| Количество отчетов | 1 |
| УДК | 612.8:007 |
| Количество просмотров | 10 |
| Руководитель работы | Пчицкая Екатерина Игоревна |
| Руководитель организации | Фомин Юрий Владимирович |
| Исполнитель | ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ПЕТРА ВЕЛИКОГО" |
| Заказчик | ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ПЕТРА ВЕЛИКОГО" |
| Федеральная программа | Отсутствует |
| Госпрограмма | — |
| Основание НИОКТР | Инициативная |
| Последний статус | 2025-09-24 13:09:16 UTC, 2025-09-24 13:09:16 UTC |
| ОКПД | Нет |
| Отраслевой сегмент | — |
| Минздрав | — |
| Межгосударственная целевая программа | — |
| Ключевые слова | ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ; БОЛЬШИЕ ЯЗЫКОВЫЕ МОДЕЛИ; МУЛЬТИАГЕНТНЫЕ СИСТЕМЫ; БОЛЬШИЕ ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЕ МОДЕЛИ; ТРАНСФОРМЕРЫ; ГИППОКАМПАЛЬНЫЕ НЕЙРОНЫ; СВЁРТОЧНЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ; ДЕНОЙЗИНГ; КОНФОКАЛЬНАЯ МИКРОСКОПИЯ; НЕЙРОНАЛЬНАЯ АКТИВНОСТЬ |
| Соисполнители | — |
| Типы НИОКТР | Фундаментальное исследование |
| Приоритетные направления | — |
| Критические технологии | — |
| Рубрикатор | 34.17.03 - Теоретическая и математическая биофизика; 34.39.15 - Общая нейрофизиология; 34.55.15 - Математические и машинные модели биосистем; 34.55.19 - Нейрокибернетика |
| OECD | — |
| OESR | Нейронауки (включая психофизиологию); Компьютерные, информационные науки и биоинформатика (разработка аппаратного обеспечения относится к разделу 2.2, социальный аспект относится к разделу 5.8); Прикладная математика; Медицинские лабораторные технологии (включая анализ лабораторных образцов; диагностические технологии) (Биоматериалы относятся к разделу 2.9) |
| Приоритеты научно-технического развития | а) переход к передовым технологиям проектирования и создания высокотехнологичной продукции, основанным на применении интеллектуальных производственных решений, роботизированных и высокопроизводительных вычислительных систем, новых материалов и химических соединений, результатов обработки больших объемов данных, технологий машинного обучения и искусственного интеллекта; |
| Регистрационные номера | — |