Интеграция технологий искусственного интеллекта обеспечивает ускорение процессов разработки и повышение качества создаваемых программных продуктов и прикладных решений для различных отраслей экономики.

       Об актуальных тенденциях в развитии современных алгоритмов и решений на основе глубоких нейронных сетей рассказал руководитель направления ？Искусственный интеллект и анализ данных？ ГосНИИАС на лекции XIII Международного молодежного промышленного Форума ？Инженеры будущего？.

       Так, наиболее значимое достижение в области обработки естественного языка – большие языковые модели – используется при создании цифровых ассистентов и разработке прикладных приложений для решения узко специализированных задач.

       Обучение с подкреплением в рамках агентно-ориентированного подхода может применяться при создании сложных имитационных моделей, позволяющих решать задачи планирования и прогнозирования путем расчета оптимальных стратегий поведения различных агентов в определенных условиях, а также при разработке систем управления автономных робототехнических комплексов.

       В ходе лекции слушатели ознакомились с основными направлениями развития и применения генеративных моделей и узнали об актуальных исследованиях в области создания общего (сильного) ИИ.

       Отдельное внимание было уделено теме автоматического машинного обучения – инструмента, позволяющего автоматизировать решение простых задач при разработке конечных изделий с ИИ. Режимы автоматического формирования архитектур и подбора параметров обучения реализованы в унифицированной программной платформе машинного обучения ？Платформа-ГНС？, созданной и широко применяемой специалистами ГосНИИАС в работах по перспективным направлениям развития авиации.

       В рамках работ по интеллектуализации воздушных судов гражданской авиации ученые института работают над созданием системы объективной оценки и контроля психофизиологического состояния пилота. В разрабатываемую систему входит программное обеспечение на базе нейросетевых алгоритмов, обрабатывающее изображения и видеопоследовательности с целью определения направления взгляда и частоты моргания пилота. Кроме того, в составе мультимодальных интерфейсов кабины экипажа предполагается наличие интеллектуального голосового помощника, распознающего речевые команды. В ходе экспериментальных исследований с использованием лабораторного макета голосового помощника, разработанного специалистами ГосНИИАС, точность определения команд пилота превысила 95%.

       Несмотря на жесткие требования, предъявляемые к разработчикам авиационной техники гражданского назначения, международное научное сообщество допускает в будущем появление систем с ИИ на борту пассажирских воздушных судов. При этом технологии ИИ стремительно проникают в менее стандартизированные области. Например, большие языковые модели находят широкое применение в разработке новых программных продуктов. Практика разработки, формирующаяся в последние годы, показывает, что для создания новых программных продуктов достаточно небольшой команды разработчиков, работающих с современным технологическим стеком программных компонент.