Межотраслевые технологии искусственного интеллекта: поиск и реализация эффективных решений

Большинство исследований в сфере искусственного интеллекта связано с разрешением следующего противоречия. С одной стороны, методы глубокого обучения обладают универсальностью и могут быть применены в различных областях знаний благодаря общности основных математических и алгоритмических идей, программных средств их реализации, возможности трансфера ранее полученных результатов обучения. С другой стороны, процесс обучения для решения конкретных задач требует специализированных качественно размеченных данных, а достижение высокой точности – применения оригинальных алгоритмических решений и правильной настройки множества гиперпараметров. Работа Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта Университета Иннополис направлена на разрешение этого противоречия путем создания алгоритмического ядра и соответствующих программно-аппаратных средств, объединяющих решение разноплановых межотраслевых задач. Научная работа центра направлена на создание достаточных оснований для решения практических задач. В данной статье представлены основные результаты научной и практической работы центра в 2022 г.