Интервью в МФТИ: разработка искусственного интеллекта
- 3 авг.
- 2 мин. чтения
В интервью по итогам презентации проектов на I стратегической сессии в МФТИ основатель и руководитель iPavlov Лоран Джейкобс и заместитель генерального директора АО «Швабе» Иван Ожгихин подвели первые результаты работы. Главными темами обсуждения стали разработка искусственного интеллекта, коммерциализация НИОКР и внедрение наукоемких технологий в реальное производство.
Подключение индустрии на ранних этапах проектов
Интервью состоялось сразу после демонстрации инженерных стартапов руководству промышленного холдинга. Ключевой вопрос — как избавиться от ситуации, когда софт или приборы создаются изолированно от рынка. По словам руководителя iPavlov, разработчики нередко создают решения, которые затем сложно встроить в существующую инфраструктуру врачей или банков.
Чтобы решить эту проблему, в университете развивают создание НИЦ с опорой на конкретные запросы предприятий.
«Самый вакуумный кусок для разработчика сегодня — это поиск конкретных задач с рынка. Важно получить четкие ориентиры от индустрии», — поясняет Лоран Джейкобс.
Иван Ожгихин поддержал этот подход, подчеркнув, что объединение производственных площадок дает ученым понятный заказ.
Прикладные решения для национальных программ
В интервью также затрагивались проекты высокой степени готовности, представленные на питч-сессии. В частности, аппаратно-программные комплексы для температурного мониторинга и первичного скрининга, актуальные для противоэпидемиологических задач.
Кандидат физико-математических наук Лоран Джейкобс продемонстроировал, как эти системы адаптивны под городские и медицинские сервисы. Разработки закрывают потребности сегментов умный город и здравоохранение, а также подходят для применения в гражданском приборостроении.
«Эти продукты нужно запускать уже сегодня. Они имеют долгосрочную перспективу и точно совпадают с задачами нацпроектов», — отметил Иван Ожгихин.
Разработка искусственного интеллекта для промышленной оптики
Оценивая качество представленных стартапов, эксперт в области машинного обучения обратил внимание на то, что заводской приборной базе часто не хватает финального алгоритмического слоя. Разработка искусственного интеллекта, создание ПО и применение нейросетевых моделей превращают физический оптический модуль в готовый интеллектуальный продукт.
В рамках встречи были выделены 2–3 наукоемких проекта с горизонтом реализации в 1–2 года. К их доработке привлекаются индустриальные партнеры и профильные лаборатории. «Наши программные решения — это тот элемент, который дает приборам необходимую функциональность и конкурентоспособность», — подводит итог технологический предприниматель.
