Экспериментальная наука вместе с ИТМО
Мы ведём экспериментальные исследовательские проекты по искусственному интеллекту, которые разрабатываем совместно с университетом ИТМО. Эксперты нашей команды преподают в университете, а группы из 30 исследователей ежегодно работают над реальными задачами индустриальных партнёров.
Выигрывают и бизнес, и наука.
Для заказчиков
- Решения опираются на актуальные исследования.
- Доступ к сильной инженерной школе и её научным руководителям.
- Экспериментальные проекты, где результат можно проверить до полного внедрения.
- Публикации и научная валидация результатов.
Для исследователей
- Реальные данные и задачи индустриальных партнёров.
- Научные руководители и эксперты, которые преподают в ИТМО.
- Запуск технологии или продукта, научные публикации.
- Защита работы в университете по результатам проекта.
Исследования, которые можно потрогать.
Кликайте по этапам схем, запускайте обход цикла, вращайте молекулу и проходите миссию в школьной игре.
Каждая новая версия модели создаётся путём целенаправленного сбора дополнительных данных под выявленные слабые места предыдущей версии. Нажмите на этап или запустите обход цикла.
Стандартизация обучения русскоязычной мультимодальной модели
Как разрабатывать русскоязычную модель, понимающую изображения, воспроизводимо: единый цикл от выбора архитектуры и подготовки датасетов до оценки и релиза. Исследование на примере GigaChat Vision.
- Единый цикл из восьми этапов вместо набора разрозненных экспериментов.
- Базовая верификация ловит сбои и коллапс генерации до запуска дорогих бенчмарков.
- Каждая новая версия строится на слабых местах предыдущей: данные собираются целенаправленно.
Генеративный дизайн молекул
ИИ предлагает молекулы под заданную мишень, оценивает активность, токсичность и синтезируемость и оставляет химикам только сильнейших кандидатов.
- Генерация вместо перебора: модель исследует пространство молекул, а не готовую библиотеку.
- Слабые кандидаты отсеиваются расчётом до дорогих лабораторных экспериментов.
- Химики проверяют лучших, а их вердикты возвращаются в модель.
Образовательная игра по ПДД в браузере: ИИ воссоздаёт логику и графику
Устаревшая обучающая игра перестала запускаться на современных компьютерах. Мы восстановили её сценарий и графику с помощью ИИ и добавили Инспектора, который отвечает на вопросы по правилам со ссылками на источник. Попробуйте демо.
- Перенесены полностью: 9 миссий, 108 узлов сценария, 131 сцена с вариантами ответов.
- Графика восстановлена из видеозаписей игры, ошибка совмещения кадров менее 2 пикселей.
- Инспектор на основе RAG по текстам ПДД и КоАП: recall@5 = 0,744 на 45 эталонных вопросах.
- Сверка с действующими правилами: обновлены 64 ветки сценария.
- Пилот с учащимися: прирост знаний +23 п.п. против +8 в контрольной группе, CSAT 85%, NPS +80.
Космос: от снимков телескопов до решений оператора
Три связанных исследовательских проекта вокруг орбитальной обстановки: находим и отслеживаем объекты на снимках, собираем космические данные в единый слой и подсказываем оператору решения. В демо живая сцена: нажмите на объект или переключите слои.
- Обнаружение и отслеживание объектов: −85% ручного анализа снимков, +30% к точности обнаружения.
- Обработка космических данных: в 10 раз быстрее, на 40% быстрее выявление критических аномалий.
- Операционная аналитика: решения принимаются в 5 раз быстрее, на 30% меньше инцидентов.
Атакующий генерирует запросы, целевая система отвечает, судья оценивает ответ, находки попадают в библиотеку и возвращаются атакующему. Нажмите на узел, чтобы увидеть роль.
Автономный Red Teaming ИИ-систем
Агент-атакующий систематически ищет способы заставить ИИ-систему нарушить правила, а независимый судья оценивает результат. Всё найденное становится регрессионным набором тестов.
- Проверка идёт непрерывно, а не раз в квартал.
- Успешные атаки сохраняются и проверяются при каждом обновлении системы.
- Критичные находки подтверждает эксперт по безопасности.
Четыре агента подряд: идентификация, генерация, оценка и коррекция. Нажмите на этап или запустите обход цепочки.
Правовой ассистент по законодательству США о защите данных
Юристам, разработчикам и бизнесу нужен быстрый и надёжный доступ к сложному праву. Ассистент ищет по нормативным актам, проверяет собственные ответы и адаптирует их под роль пользователя.
- Ответы проверяются цепочкой из четырёх агентов, а не одним проходом.
- Фактических ошибок примерно на 70% меньше, чем при одноэтапной генерации.
- Доля ответов, точно соответствующих роли пользователя, выросла с 40% до 75%.
- Пилот у трёх юристов в течение двух недель: поиск и первичный анализ быстрее на 30–50%.
Вопрос родителя проходит маршрутизатор, гибридный поиск и фильтры, а затем превращается в рекомендацию. Нажмите на этап.
Диалоговый подбор образовательных программ для дома детского творчества
Около 80% обращений к администраторам справочные, а родители описывают ребёнка, а не программу. Ассистент понимает такие запросы и подбирает кружки круглосуточно.
- Гибридный поиск вместо ключевых слов: MRR 0,54 → 0,90 на тестовых запросах.
- Маршрутизация запросов: 0,68 вызова языковой модели на запрос вместо одного.
- Проверили и отказались от reranking: при каталоге из 39 программ он не улучшил качество, а замедлил ответ.
- Словарь из 221 тега переводит «активный» и «творческий» на язык каталога.
От вопроса до результата.
Постановка
Формулируем исследовательский вопрос вместе с заказчиком и научным руководителем.
Эксперимент
Проверяем гипотезы на реальных данных, а не на учебных примерах.
Прототип
Собираем работающую систему и измеряем качество.
Валидация
Сверяем результат с экспертами и эталонными метриками.
Результат
Продукт в эксплуатации, научная публикация или защита работы.
Хотите провести исследовательский проект с нами и ИТМО?
Расскажите о задаче. Оценим, подходит ли она для совместной работы с университетом.