Среди авторов исследования «Искусственный интеллект в Татарстане: региональное развитие и мировые технологические приоритеты» — вице-президент АН РТ Айрат Хасьянов (на фото), руководитель научно-координационного центра Виталий Белобородов и др. Среди авторов исследования «Искусственный интеллект в Татарстане: региональное развитие и мировые технологические приоритеты» — вице-президент АН РТ Айрат Хасьянов (на фото), руководитель научно-координационного центра Виталий Белобородов и др. Фото: «БИЗНЕС Online»

Татарстан — на 6-м месте по развитию ИИ

«Нам прямо говорят, что сначала долго оформляются документы, затем медленная „раскачка“, а еще параллельно нам преподавать нужно. Поэтому сроки выполнения проектов для нас удлиняются. Кончилось тем, что предприятия не захотели работать с нами, хотя задачи были понятны и мы знали, как их решать», — сетуют в одном из татарстанских вузов на отсутствие синергии с бизнес-сообществом.

Этот крик души — один из многих штрихов к портрету развития искусственного интеллекта в Татарстане, который после многомесячных изысканий нарисовал научно-координационный центр в области ИИ, входящий в состав Академии наук РТ, вместе с компанией «Технократия». 57-страничное исследование под названием «Искусственный интеллект в Татарстане: региональное развитие и мировые технологические приоритеты» есть в распоряжении «БИЗНЕС Online».

В числе авторов — вице-президент АН РТ Айрат Хасьянов, руководитель научно-координационного центра Виталий Белобородов и др. Они попытались зафиксировать текущее состояние технологий, выявить сильные и слабые стороны развития отрасли машинного обучения и внедрения ИИ с точки зрения науки, технологий, бизнеса, инноваций и инфраструктуры. Для этого опросили более 50 специалистов, которые обозначили главные проблемы и вызовы отрасли.

  • Машинное обучение: разработка нейросетей, применение ИИ в анализе данных, распознавании изображений и классификации текстов, создание чат-ботов и рекомендательных систем.
  • Кибербезопасность: использование ИИ для обнаружения угроз и защиты данных.
  • Анализ данных.
  • Имитационное моделирование.
  • Производство и промышленность: оптимизация производственных процессов и создание автоматизированных систем, разработка систем цифровых двойников.
  • Интернет вещей: внедрение IoT-решений для сбора данных и интеграции ИИ в управление интеллектуальными системами.
  • Здравоохранение: использование машинного обучения для обработки медицинских изображений и прогнозирования свойств препаратов в фармакологии.
  • Биометрия: внедрение систем распознавания лиц и голоса, разработка методов обезличивания данных.
  • Автоматизация в сельском хозяйстве: мониторинг здоровья животных, прогнозирование урожайности, а также оптимизация использования ресурсов
  • Финансовая сфера: использование ИИ для управления рисками и обеспечения безопасности.

Общая картина вырисовывается следующая. Татарстан занимает 6-е место в общем рейтинге активности регионов в области ИИ – 2023–2024, составленном «Билайн Data & AI» и лабораторией прикладного анализа больших данных Томского государственного университета. Республика на 3-м месте в номинации «Присутствие в инфополе», на 4-м месте по спросу на рынке труда (уступив Москве, Санкт-Петербургу и Новосибирской области) и только на 13-м месте по вкладу в развитие науки. И это не совсем тот результат, который хотелось бы увидеть.

Татарстан занимает 6-е место в общем рейтинге активности регионов в области ИИ – 2023–2024, составленном «Билайн Data & AI» и лабораторией прикладного анализа больших данных Томского государственного университета Татарстан занимает 6-е место в общем рейтинге активности регионов в области ИИ – 2023–2024, составленном «Билайн Data &AI» и лабораторией прикладного анализа больших данных Томского государственного университета
 Фото: Ryan Remiorz/Keystone Press Agency/ www.globallookpress.com

«Наша цель — стать передовым российским центром в сфере ИИ. Министерству цифрового развития совместно с ассоциацией содействия цифровому развитию, Академией наук необходимо генерировать предложения и координировать работу», — поставил задачу буквально на прошлой неделе на заседании ассоциации содействия цифровому развитию РТ раис республики Рустам Минниханов. И нам явно есть куда расти.

«Демонстрировали Владимиру Владимировичу»: на заседании цифровой ассоциации решили сделать РТ центром ИИ

ИИ-решения в республике развивают частные компании, институты развития, Академия наук РТ, органы власти и вузы. Всего в перечне основных участников отрасли 30 названий — от «Таттелекома» до юного стартапа Croissant Studio, а 6 из них представляют разные институты КФУ, но тем не менее. Компании не спешат множиться внутри республики, а для федералов, как выяснилось, Татарстан не самый привлекательный регион. Здесь не хватает инфраструктуры: дефицит инновационных центров и технопарков (ИТ-парк им. Рамеева уже заполнен), отсутствует развитый рынок венчурного капитала и инвестиций, остро не хватает профильных кадров, а между вузами и бизнесом недостаточная координация, за исключением разве что Университета Иннополис. Даже на уровне государственной поддержки и налоговых льгот есть регионы и попривлекательнее. Как быть?

В научной среде интенсивно утекают молодые перспективные научные кадры. Главная причина — неконкурентоспособная зарплата по сравнению с бизнесом и зарубежными научными центрами В научной среде интенсивно утекают молодые перспективные научные кадры. Главная причина — неконкурентоспособная зарплата по сравнению с бизнесом и зарубежными научными центрами Фото: ru.freepik.com

11 фундаментальных вызовов

Вызов 1. Дефицит вычислительных мощностей. Эту проблему назвали 40% опрошенных игроков. В России предложение крайне ограничено и количественно, и качественно, а работать с иностранцами — это риски санкций и возможной блокировки доступа к ресурсам. Но деваться некуда, сопоставимых отечественных аналогов порой просто нет. Предлагаемое решение просто как все гениальное: инвестировать в инфраструктуру, развивать собственного производства GPU/TPU или использовать аналоги из дружественных стран, а также упростить аренду вычислительных мощностей.

  • 33% — машинное обучение, анализ и безопасность данных,
  • 19% — компьютерное зрение и биометрия,
  • 18% — цифровые двойники и новые материалы,
  • 17% — обработка естественного языка и лингвистика,
  • 13% — интеллектуальная робототехника и автономные системы.

Вызов 2. Нехватка специализированных пространств для исследовательских и производственных команд, а также инфраструктуры и современного оборудования. «Нужно хорошее оборудование, лаборатории, материально-техническая база. Например, в Китае на отдельной территории построен целый лабораторный городок. И там чего только нет: от коллайдера до клеток с обезьянами. И для студентов была бы неплохая подработка. Ведь это ближе к науке, чем работать в кафе», — отметил один из респондентов.

Вызов 3. Отсутствие налаженных каналов сотрудничества между наукой и бизнесом. Это является проблемой для трети компаний. Их беспокоит, что научные организации и предприятия работают разрозненно, недостаточно механизмов для поиска партнеров, отсутствует система для получения информации о ключевых компетенциях научных коллективов и их разработках. Не говоря уже о коммерциализации и привлечении инвестиций в научные проекты.

«Этот фактор приводит к разрыву между исследованиями, проводимыми в Татарстане, и реальными потребностями индустрии, что замедляет внедрение инновационных технологий и коммерциализацию научных разработок», — говорится в исследовании. Выход авторы видят в создании координационных центров, выполняющих функцию технологического брокерства между научными учреждениями и предприятиями, а также расширение инвестиционной поддержки.

Вызов 4. Отсутствие единого профессионального сообщества и центра компетенций. В регионе нет регулярного мероприятия, объединяющего исследователей, бизнес и госструктуры в сфере ИИ, нет профильного научного или научно-практического журнала и недостаточно присутствуют федеральные лидеры. И что еще важнее — нет стратегического фокуса на конкретное направление в ИИ, где республика могла бы стать ведущим игроком в РФ. «Татарстан остается в тени крупных исследовательских центров по ИИ», — фиксируют авторы исследования. А это автоматически подразумевает ограниченные возможности и для привлечения финансирования.

Вызов 5. Бюрократия. Чрезмерное количество долгих согласований и сложные регламенты, прихотливый №44-ФЗ и так далее затягивают процесс внедрения инноваций и приводят к потере талантливых специалистов и перспективных разработок.

Вызов 6. Дефицит кадров. Это проблема для 31% компаний. Существующая система подготовки кадров для научных исследований в сфере ИИ не обеспечивает достаточного количества специалистов заявленного профиля. Вузы просто не успевают за индустриальными задачами. На формирование образовательных программ нужен минимум год, планирование происходит на несколько лет вперед, а рынок меняется чуть ли не каждую неделю — и бизнес ждать не может. «Например, если научная группа начинает работать над новым направлением, в первый год она не имеет значимых результатов или публикаций, что делает ее деятельность нерелевантной потребностям бизнеса», — говорится в исследовании.

Вызов 7. Недостаточный объем финансовой поддержки исследований в области ИИ. Эту проблему обозначил каждый четвертый. Научные проекты получают финансирование, его объем недостаточен, а процесс распределения чрезмерно бюрократизирован. Сами инструменты финансирования недостаточно гибкие, а к процедурам экспертной оценки грантовых заявок не у всех есть доверие. Бизнес мог бы и больше вкладываться в НИОКР, но стимулов не хватает.

Вызов 8. Утечка мозгов. В научной среде интенсивно утекают молодые перспективные научные кадры. Главная причина — неконкурентоспособная зарплата по сравнению с бизнесом и зарубежными научными центрами, а также отсутствие дополнительных стимулов для молодых исследователей.

Вызов 9. Недостаточное качество данных для обучения ИИ. В России мало открытых и размеченных наборов данных, а к государственным и корпоративным базам доступ получить сложно. Кроме того, есть проблемы с качеством, полнотой, актуальностью и стандартизацией.

Вызов 10. Нет стандартов работы с данными. 31% респондентов пожаловался, что разные форматы и структуры данных усложняют их интеграцию и обеспечение безопасности. Например, применение иностранных коммерческих языковых моделей в бизнес-процессах рискованно, данные могут утечь. Выход авторы видят в разработке единых стандартов и регламентов безопасности и управления доступом.

Вызов 11. Трудности перевода. 25% фиксируют необходимость унификации профессиональной терминологии: разные трактовки ключевых понятий в ИИ приводят к недопониманиям в совместных проектах.

Полный текст исследования с анализом ситуации на мировом и российском рынке, возможными путями преодоления каждого из вызовов и наиболее частотными сценариями использования искусственного интеллекта опубликован сегодня на сайте и в социальных сетях Академии наук РТ.