| Название НИОКТР |
Искусственный интеллект для решения кросс-отраслевых задач
|
| Аннотация |
Проект выполняется в рамках участия СПбПУ в программе "Приоритет-2030" на основании Соглашения о предоставлении из федерального бюджета грантов в форме субсидий в соответствии с пунктом 4 статьи 78.1 Бюджетного кодекса Российской Федерации от 4 апреля 2025 года № 075-15-2025-210. Целью предоставления субсидии является реализация стратегических технологических проектов СПбПУ, заявленных в программе развития СПбПУ.
Настоящий проект направлен на обеспечение технологического лидерства университета по направлению «Искусственный интеллект для решения кросс-отраслевых задач» (ключевое научно-технологическое направление - 3 (КНТН-3) в программе развития СПбПУ).
Проект включает пять НИР, основанных на использовании технологий искусственного интеллекта в различных научно-технологических направлениях (приведены аннотации отдельных НИР):
НИР-1: "Система гибкого управлений жизненным циклом оборудования электростанций с использованием инструментов предиктивной аналитики",
Аннотация. Цель НИР - разработка новых алгоритмов и программного обеспечения для выявления аномалий и прогнозирования состояния энергетического оборудования с применением методов цифрового и нейросетевого моделирования со статистическим методами для дальнейшей оптимизации вывода оборудования в ремонт и гибкого планирования воздействий на него. Будут разработаны алгоритмы для снижения риска возникновения внеплановых ремонтов энергетического оборудования, гибкого планирования воздействий на оборудование и оценки текущего технического состояния. Будут разработаны и использованы цифровые модели типового паротурбинного и парогазового оборудования и реальных ТЭЦ с различными тепловыми схемами (блочными схемами и с поперечными связями).
НИР-2: "Цифровая платформа анализа данных транспортных систем с применением гибридного искусственного интеллекта",
Аннотация. Цель НИР - разработка платформенных решений на базе гибридных технологий искусственного интеллекта, ориентированных на решение комплекса принципиальных проблем управления сложными транспортными системами. Цифровая платформа анализа данных транспортных систем предполагается как универсальный инструмент, для решения прикладных задач и будет представлять собой «конструктор» программных решений модульного типа, включающий распределенные ресурсы обработки данных, набор цифровых библиотек, наборы данных, средства визуализации, программные коннекторы, программные интерфейсы взаимодействия и модули прикладного ИИ. К платформе будет обеспечен доступ индустриальным и технологическим партнерам для использования и совместной разработки и тестирования элементов платформы.
НИР-3: "Мультиагентные системы поддержки принятия решений в промышленности и строительстве",
Аннотация. Цель НИР - разработка мультиагентных систем оптимизации технологических процессов, обеспечивающих повышение эффективности распределения ресурсов в соответствии с локальными и глобальными целями производственных систем в промышленности и строительстве. В основе проекта лежит технология мультиагентных систем, позволяющая рассматривать систему как совокупность взаимосвязанных интеллектуальных агентов, обладающих собственными локальными целями. Использование мультиагентных систем для оптимизации процессов позволит рассчитывать устойчивые решения по распределению ресурсов для выполнения как целевых функций самой системы, так и ее отдельных частей. Задачи проекта включают разработку: метода моделирования мультиагентных взаимодействий в сложных технологических процессах, метода проектирования организационной модели технологических процессов на базе мультиагентного подхода, метода оптимизации технологических процессов на базе мультиагентного подхода, а также комплекса программных средств оптимизации технологических процессов на базе мультиагентного подхода.
НИР-4: "Автоматизация обработки сейсмических данных с применением искусственных нейронных сетей",
Аннотация. Цель НИР - разработка инновационной системы модулей для автоматизации обработки сейсмических данных, интегрирующей передовые алгоритмы и нейросетевые модели для улучшения качества данных. Проект предполагает использование технологий искусственного интеллекта для оптимизации обработки, включая интерполяцию и шумоподавление, с целью повышения точности данных и сокращения времени обработки в нефтегазовой отрасли. Эти технологии существенно расширяют возможности принятия решений в режиме реального времени, что является ключевым фактором для нефтегазовой отрасли, позволяя снизить затраты, улучшить прогнозирование и повысить эффективность управления энергетическими ресурсами. В условиях глобальной цифровой трансформации эти инновации позволяют России укрепить свои позиции в цифровизации энергетической отрасли, сделать ее менее зависимой от зарубежных решений и при этом завоевать технологическое лидерство.
Будет снижена неопределённость при построении куба геофизических атрибутов на основе использования модели Трансформера (LLM), учитывающей контекстную информацию о ГИС с пробуренных скважин, априорную геологическую информацию и данные сейсморазведки. Применение методов больших языковых моделей LLM при построение геологической модели месторождения позволит снизить риски и неопределенность при оценке месторождения, а также снизить объем рутинной ручной работы при обработке геологических и геофизических данных.
НИР-5: "Технологии искусственного интеллекта для ретросинтетического анализа больших массивов данных зависимости структура-биологическая активность".
Аннотация. Цель НИР - использование графовой свёрточной нейронной сети для поиска фармакофорных фрагментов биологически активных структур и предсказания соединений-лидеров в терапии злокачественных новообразований. В России ежегодно диагностируется более 600 тысяч новых случаев онкологических заболеваний. Поиск и разработка молекул для химиотерапии традиционными методами требуют существенных временных и финансовых затрат. Однако технологии искусственного интеллекта способны анализировать огромные массивы данных, формируя пространство требуемых признаков и детерминант и находя в нём молекулы с заданными свойствами, тем самым сокращая время и затраты на разработку лекарств с 10–15 до нескольких лет. Кроме того, разработка отечественных препаратов с помощью технологий искусственного интеллекта снизит зависимость от импортных лекарств, обеспечивая фармацевтическую безопасность, а доступные и эффективные препараты улучшают демографическую ситуацию, здоровье населения и доверие к государству.
|
| Доступ к ОКОГУ исполнителя |
False
|
| Количество связанных РИД |
35
|
| Количество завершенных ИКРБС |
0
|
| Сумма бюджета |
138000.0
|
| Дата начала |
2025-05-15
|
| Дата окончания |
2025-12-31
|
| Номер контракта |
075-15-2025-210
|
| Дата контракта |
2025-04-04
|
| Количество отчетов |
1
|
| УДК |
004.89:004.4
|
| Количество просмотров |
31
|
| Руководитель работы |
Фомин Юрий Владимирович
|
| Руководитель организации |
Фомин Юрий Владимирович
|
| Исполнитель |
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ПЕТРА ВЕЛИКОГО"
|
| Заказчик |
МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
|
| Федеральная программа |
Отсутствует
|
| Госпрограмма |
Научно-технологическое развитие Российской Федерации
|
| Основание НИОКТР |
Грант
|
| Последний статус |
2025-08-04 12:48:13 UTC, 2025-08-04 12:48:13 UTC
|
| ОКПД |
Нет
|
| Отраслевой сегмент |
—
|
| Минздрав |
—
|
| Межгосударственная целевая программа |
—
|
| Ключевые слова |
Искусственный интеллект; Мультиагентные системы; Предиктивная аналитика; Оптимизация технологических процессов; Сейсмические данные; Нейросетевые модели; Зависимость структура-биологическая активность; Ретросинтетический анализ больших данных; Тепловые электрические станции; Сложные транспортные системы
|
| Соисполнители |
—
|
| Типы НИОКТР |
Разработка новых материалов, научно-методических материалов, продуктов, процессов, программ, устройств, типов, элементов, услуг, систем, методов, методик, рекомендаций, предложений, прогнозов
|
| Приоритетные направления |
—
|
| Критические технологии |
—
|
| Рубрикатор |
76.29.49 - Онкология; 31.21.27 - Гетероциклические соединения; 28.23.29 - Программная реализация интеллектуальных систем; 52.47.17 - Исследование нефтяных и газовых пластов и скважин; 44.31.31 - Тепловые электростанции
|
| OECD |
—
|
| OESR |
Онкология; Компьютерные, информационные науки и биоинформатика (разработка аппаратного обеспечения относится к разделу 2.2, социальный аспект относится к разделу 5.8); Органическая химия; Добыча и переработка полезных ископаемых
|
| Приоритеты научно-технического развития |
б) переход к экологически чистой и ресурсосберегающей энергетике, повышение эффективности добычи и глубокой переработки углеводородного сырья, формирование новых источников энергии, способов ее передачи и хранения;; в) переход к персонализированной, предиктивной и профилактической медицине, высокотехнологичному здравоохранению и технологиям здоровьесбережения, в том числе за счет рационального применения лекарственных препаратов (прежде всего антибактериальных) и использования генетических данных и технологий;; 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 |
ikrbs: {'card_list': [{'id': 'PU30XPQ2I2AA8UVXSD1V4K2O'}]}; nioktr: {'id': 'QZZ58EDQ4FKFWC6HFCCQ8N4H'}; nioktr: {'id': 'E0Q55A9SHIPTXV4BWTO8JB25'}; nioktr: {'id': 'TAV5VPPXLXMX6W903MXK4OWW'}; nioktr: {'id': 'M0SGCHSPP94T82T2WD74V7VC'}; nioktr: {'id': 'IU01JKX9BPMQNVQUAAH0PSUR'}; nioktr: {'id': 'PVQCDYPETQ3OA8UOAUKVW6G5'}; nioktr: {'id': 'LPB4GWBAE576TVYCFMLFSARX'}; nioktr: {'id': 'PE5RI8M0PS3YBVGQL99GXQ32'}; nioktr: {'id': 'G82LR9VNY7E0MYDSGRWKMWZX'}; nioktr: {'id': 'E5N9ZB9IM4I3WBS13MF4CA6R'}; nioktr: {'id': 'UJ8Q9U4QQ2HW6BS56OUWHB3P'}; nioktr: {'id': 'NDK0XVYBC1AEL1UDGG4SUURZ'}; nioktr: {'id': 'VV0LCQ4DL139CG5RB8W9SE1K'}; nioktr: {'id': 'NWUQKUGZ9386JCC2VTAYXHW9'}; nioktr: {'id': 'T8IAUMKVFNAZ2D3DUWV6F7AX'}; nioktr: {'id': '4P61H2C13RZYOJUDA1PBX9A8'}; nioktr: {'id': 'MSMWQSAMN7BYP02MCRQB5VZ0'}; nioktr: {'id': '0XUSIWT8OALXMQX9RHLCO5U0'}; nioktr: {'id': 'GC1PO4GHFZL4Y7V93L8T6LBG'}; nioktr: {'id': 'BVDEES2QV0EW22NLTBIJ73Y8'}; nioktr: {'id': 'EFYWQKO0GGV5VZ8Q7ZTMAIHU'}; nioktr: {'id': 'S5581F7OR3VOH8RIEPBFOC85'}; nioktr: {'id': 'UO2VYZE8ECAMCF71Q1IZVU4U'}; nioktr: {'id': '70OWETUVD2G5M41D5MIGAX5L'}; nioktr: {'id': 'MGL0X1G019H0EFU9V7SMTFTS'}; nioktr: {'id': 'T096RAZT3JNM09EVSVQF929Y'}; nioktr: {'id': 'WLRNTTX6SAEN6FUW68BKW6EP'}; nioktr: {'id': 'Y2JSNMMZE9B0U8IZ14PNKVL0'}; nioktr: {'id': '62MHSY8QCQEZM9HOTF39ZZN4'}; nioktr: {'id': 'C4M73QDU2NI41SAF0Y0KQ7E0'}; nioktr: {'id': 'S2O8PINMKDNKD8VIL6K80RQC'}; nioktr: {'id': 'VJKHPVSPN0HIMOLHW9NAWMCS'}; nioktr: {'id': 'GKULLVL4TPP53AQBW8KS2BSD'}; nioktr: {'id': 'XQD3EN0GGKYQCFJOIBHY27JT'}; nioktr: {'id': 'GZ23EUSQ8F11R2E2DQNTRYJF'}
|
