В Минобрнауки России подвели результаты конкурса на предоставление грантов в форме субсидий на проведение крупных научных проектов по приоритетным направлениям научно-технологического развития. Из 367 претендентов был отобран 41 победитель. Максимальная сумма гранта составила 300 млн рублей. 

Проект Университета Лобачевского «Надежный и логически прозрачный искусственный интеллект: технология, верификация и применение при социально-значимых и инфекционных заболеваниях» направлен на создание систем ИИ и машинного обучения нового поколения. Технология будет способна к выявлению и быстрой коррекции ошибок, в том числе благодаря имплементации логически объяснимых решений. «В первую очередь, применение этих систем необходимо в чувствительных областях, например, в биомедицинских приложениях, где от принимаемых решений зависит жизнь людей», – говорит Михаил Иванченко, координатор проекта и проректор по научной работе Нижегородский государственный университет им. Н. И. Лобачевского (ННГУ).

Новые технологии анализа многомерных транскриптомных, геномных и эпигенетических данных позволят на раннем этапе выявить различные патологии, в том числе: онкологию, возрастные заболевания, осложнения от COVID-19. Это поможет кардинально изменить подход к диагностике и лечению болезней и станет важным шагом к эре «медицины для здоровых людей»: когда от лечения социально-значимых заболеваний человечество перейдет к коррекции предрасположенности к ним. Применение  технологий логически объяснимого искусственного интеллекта здесь играет принципиальную роль, решая одну из основных проблем современной системы здравоохранения – невозможность использования логически непрозрачных систем диагностики в клинической медицине. 

Научным руководителем проекта является профессор Александр Горбань, ведущий ученый, руководитель лаборатории мегагранта в ННГУ по тематике искусственного интеллекта и машинного обучения. Главным результатом исследования должна стать разработка новых методов и технологий, позволяющих преодолеть два основных барьера систем машинного обучения и искусственного интеллекта: проблему ошибок и  явного объяснения решений. Сегодня эти задачи не имеют удовлетворительного решения и требуют новых разработок. «Эти проблемы тесно связаны: без возможности логического прочтения ошибки искусственного интеллекта будут оставаться необъяснимыми. Дообучение системы в рамках существующих методов может повредить имеющиеся навыки и, с другой стороны, потребовать огромных ресурсов, что в серьезных задачах непрактично. К примеру, широко известная многомиллионная система ИИ IBM “Watson” потерпела неудачу на рынке персонализированной медицины вследствие систематически совершаемых ошибок в диагностике и рекомендации лечения рака, найти и устранить источники которых не удалось», – сказал руководитель проекта Александр Горбань.

Новая технология надежного и объяснимого нейросетевого ИИ будет реализована в широком перечне стратегически важных задач реальной сложности. В каждой из них требование надежности и логической объяснимости является критичным. Технология может быть интересна как ведущим компаниям российского ИТ-рынка, среди которых Сбербанк и Яндекс, так и зарубежным корпорациям: Intel и Huawei и другим. 

Новые технологии планируется использовать в следующих областях: 

  • анализ больших биомедицинских данных и выявление сверхранних предикторов заболеваний, анализ климатических данных и предсказание экстремальных событий, инженерия новых материалов, 
  • квантовых и оптических технологий, разработка нейросетей, реализующих информационно-вычислительные (интеллектуальные) функции мозга.

В консорциум входят ученые ННГУ, ИТМО, Института прикладной математики РАН, Института системного программирования РАН, Приволжского исследовательского медицинского университета, а также ведущие зарубежные исследователи из Франции, Германии, Великобритании, Швеции, Италии, более 40 молодых ученых, аспирантов и студентов.

Конкурс Минобрнауки России прошел в рамках подпрограммы «Фундаментальные научные исследования для долгосрочного развития и обеспечения конкурентоспособности общества и государства» программы «Научно-технологическое развитие Российской Федерации».

Дата публикации: 31.08.2020 12:28
Дата последнего изменения: 31.08.2020 12:28