16 октября 2026 г.
В России НИУ ВШЭ представил мультиагентное ИИ-решение для научной аналитики
Разработка НИУ ВШЭ анализирует научные и патентные данные с помощью нескольких ИИ-агентов. Система предназначена для поиска информации, изучения технологических направлений и проверки промежуточных результатов.
НИУ ВШЭ представил на форуме «Цифровые дни Иннополиса» программное решение для анализа информации в сфере науки, технологий и инноваций. В его основе находится адаптированная большая языковая модель, включенная в Реестр российского программного обеспечения.
При подготовке данных для системы участвовали более 150 экспертов по 33 научным и технологическим направлениям. Разработчики рассчитывают использовать ИИ для поиска информации, анализа научного и патентного ландшафта и подготовки результатов, которые можно дополнительно проверить.
Как устроена мультиагентная система
Решение использует несколько специализированных агентов. Каждый из них выполняет отдельную функцию, а агент-критик оценивает промежуточные результаты и при необходимости возвращает их на доработку.
| Компонент | Задача |
|---|---|
| Поисковые агенты | Собирают информацию для анализа |
| Аналитические агенты | Изучают научные публикации и патентный ландшафт |
| Агент-критик | Проверяет промежуточный результат и инициирует уточнение |
НИУ ВШЭ также представил iFORA как пример системы интеллектуального анализа больших данных. Университет развивает это направление в рамках программы своего Центра искусственного интеллекта.
Где ИИ применяют в исследованиях
Еще одно направление работы центра связано с генетикой, биоинформатикой и биотехнологиями. Исследователи разрабатывают методы машинного обучения для анализа омиксных данных, поиска сложных закономерностей и изучения генетических факторов заболеваний.
Такие модели могут помогать ученым переходить от обработки крупных массивов данных к формулированию проверяемых гипотез. Среди упомянутых направлений есть кардиогенетика и анализ факторов, связанных с сердечно-сосудистыми заболеваниями.
Как студентам оценивать результаты ИИ-анализа
Представленная архитектура предусматривает внутреннюю перепроверку, но это не заменяет работу с первичными публикациями и патентными документами. При подготовке курсовой, диплома или исследовательского обзора результат системы стоит рассматривать как отправную точку для поиска.
Необходимо отдельно проверить авторов, названия работ, даты, библиографические сведения и содержание первоисточников. НИУ ВШЭ не сообщил в публикации об открытом доступе к представленному решению, условиях его использования или сроках запуска для широкой аудитории.
