Мультиагентная платформа ИИ-решений для отраслевых задач

Цель

Создание информационной базы для управления природно-климатическими рисками для регионов РФ, содержащей сведения о реализовавшихся и потенциальных опасных природных явлениях, данные об ущербах и стоимости активов под риском для разных категорий фондов, а также мерах адаптации к ним.

Планируемые результаты

• База данных «Климатический риск-профиль муниципальных образований»
• База данных «Меры адаптации к климатическим рискам в регионах РФ»
• Методики и алгоритмы сбора, структуризации данных и создания карт опасных природных явлениях с использованием больших языковых моделей
• Методика и алгоритм оценки ущерба от опасных природных явлений
• Прототип информационно-аналитической системы для поддержки принятия решения при управлении климатическими рисками

Координатор проекта

Татьяна Анискина, Центр геоданных Факультета географии и геоинформационных технологий (НИУ ВШЭ Москва)

Цель

Ввод в промышленную эксплуатацию информационной системы НИУ ВШЭ SmartMLOps, позволяющей размещать и управлять сервисами на основе искусственного интеллекта. Создание MVP корпоративного озера данных (Data Lake) для управления и предоставления доступа к обезличенным данным корпоративных систем НИУ ВШЭ.

Планируемые результаты

• Новый функционал платформы
• Ввод платформы SmartMLOps в промышленную эксплуатацию, система доступна пользователям НИУ ВШЭ

Координатор проекта

Салех Хади Мухаммед, Департамент программной инженерии Факультета компьютерных наук (НИУ ВШЭ Москва)

Цель

Разработка прототипа информационно-аналитической системы «Емкость рынка труда» для сбора и обработки данных о состоянии и динамике рынка труда.

Планируемые результаты

• Комплексная база данных с информацией о спросе и предложении на рынке труда России на основе данных агрегаторов вакансий и резюме, а также статистическими показателями по муниципалитетам, регионам, образовательным организациям и компаниям
• Набор алгоритмов машинного обучения для обработки и анализа собранных данных
• Алгоритм расчета ключевых статистических показателей для оценки кадровой ситуации на локальном и региональном уровнях
• Дашборд для визуализации и анализа информации из созданной базы данных

Координаторы проекта

Павел Травкин, Лаборатория исследований рынка труда Факультета экономических наук (НИУ ВШЭ Москва)

Юлия Найденова, Международная лаборатория экономики нематериальных активов (НИУ ВШЭ Пермь)

Цель

Разработка сервиса для мониторинга и раннего выявления мишеней профилактического воздействия в сфере здоровья и благополучия обучающихся университетов.

Планируемые результаты

• Библиотека ИИ-моделей для извлечения признаков из данных различной природы
• ИИ-модель для комплексного анализа и интерпретации признаков в соответствии со сформированными целевыми показателями
• Модуль сбора данных из открытых источников и корпоративных информационных систем
• Модули обработки и анализа данных
• Техническая документация к сервису

Координатор проекта

Данил Швецов, Институт искусственного интеллекта и цифровых наук Факультета компьютерных наук (НИУ ВШЭ Москва)

В реализации проекта также участвуют исследователи Школы информатики, физики и технологий, Института психологии здоровья (НИУ ВШЭ Санкт-Петербург)

Цель

Внедрение чат-бота «ИИ сотрудник учебного офиса» в цифровую экосистему НИУ ВШЭ, доработка чат-бота для повышения метрик качества генерируемых ответов и расширения тематик вопросов.

Планируемые результаты

• Векторизованная база данных размеченных локальных нормативных актов НИУ ВШЭ по учебным процессам
• Методика разметки локальных нормативных актов НИУ ВШЭ
• Дообученная на локальных нормативных актах большая языковая модель с качеством работы не ниже 80%
• Чат-бот «ИИ сотрудник учебного офиса» внедрен в цифровую экосистему НИУ ВШЭ

Координатор проекта

Наталья Асеева, Кафедра информационных систем и технологий Факультета информатики, математики и компьютерных наук (НИУ ВШЭ Нижний Новгород / НИУ ВШЭ Москва)

Проект реализуется совместно с Дирекцией основных образовательных программ НИУ ВШЭ

Цель

Создание интерактивной платформы с пользовательским веб-доступом к ИИ-сервисам для решения научно-исследовательских, аналитических и отраслевых задач, апробация процесса работы пользователей с разрабатываемым ИИ-сервисом на базе технологий RAG.

Планируемые результаты

• Принципы функционирования и архитектура платформы с пользовательским веб-доступом к ИИ-сервисам
• Перечень функциональных и нефункциональных требований к ИИ-сервисам, планируемых к интеграции в платформу
• Концепция и планы разработки ИИ-сервисов для развития функционала платформы
• План развития инфраструктуры платформы
• Прототип пользовательского интерфейса платформы доступа к ИИ-сервисам
• Прототип ИИ-сервиса на базе технологий RAG, к которому организован демонстрационный доступ

Координатор проекта

Константин Вишневский, Центр стратегической аналитики и больших данных Института статистических исследований и экономики знаний (НИУ ВШЭ Москва)