Центр искусственного интеллекта и науки о данных СПбГУ

  • Центр искусственного интеллекта и науки о данных Санкт-Петербургского государственного университета (ЦИИНД СПбГУ) создан в мае 2020 года в целях развития системы подготовки кадров, организации исследований и разработок в области искусственного интеллекта и науки о данных в Университете с учетом Национальной стратегии развития искусственного интеллекта на период до 2030 года, утвержденной Указом Президента Российской Федерации от 10.10.2019 № 490, участия СПбГУ в организации и деятельности Санкт-Петербургского научно-образовательного центра «Искусственный интеллект в промышленности».

Центр искусственного интеллекта и науки о данных создан в СПбГУ для консолидации и развития деятельности работников и исследовательских групп университета в сфере научных исследований, образования, научно-организационных мероприятий, конкурсах грантов, а также экспертно-аналитических работ в области развития технологий искусственного интеллекта и науки о данных.

Сотрудники центра работают над расширением взаимодействия СПбГУ в области искусственного интеллекта и науки о данных с российскими и зарубежными академическими и индустриальными партнерами, в том числе — обеспечение участия СПбГУ в Санкт-Петербургском научно-образовательном центре «Искусственный интеллект в промышленности».

Центр искусственного интеллекта и науки о данных курирует деятельность по проекту в рамках гранта в форме субсидий на разработку программ бакалавриата и программ магистратуры по профилю «искусственный интеллект», а также на повышение квалификации педагогических работников образовательных организаций высшего образования в сфере искусственного интеллекта. Заявка на грант была подготовлена и получена СПбГУ при активном участии Центра. Финансирование по гранту составляет 34 млн. рублей.

Направления работы

Исследования научных коллективов СПбГУ в сфере искусственного интеллекта и науки о данных ведутся по широкому спектру направлений, в том числе:

Фундаментальные основы ИИ Машинное обучение
Математическая робототехника Интеллектуальный анализ данных
Нейронные сети Системы поддержки принятия решений
Нечеткие системы и мягкие вычисления Понимание естественного языка
Байесовские сети и родственные модели Анализ и построение текстов
Базы знаний Социальный компьютинг
Онтологический инжиниринг Большие данные
Прикладные и отраслевые аспекты ИИ Распределенные реестры и блокчейн

Проекты

Искусственный интеллект и взаимоотношения «человек-машина-человек» в системах здравоохранения Тайваня и России

Проект РФФИ 21-511-52002

Современные аналитико-численные методы и искусственный интеллект для анализа регулярной и хаотической динамики

Проект СПбГУ

Злонамеренное использование искусственного интеллекта и вызовы информационно-психологической безопасности в Северо-Восточной Азии

Проект РФФИ 21-514-92001

Разработка программ бакалавриата и магистратуры по профилю «искусственный интеллект», повышение квалификации педагогических работников образовательных организаций высшего образования в сфере искусственного интеллекта

Грант МНВО № 075-15-2021-1038 (2021), шифр конкурса — 2021-ИИ-01

Образовательные программы

Новости и события

Публикации СПбГУ в сфере искусственного интеллекта и науки о данных за 2016–2021 годы

Данные представлены по состоянию на 09.12.2021.

SCOPUS

Область знаний

Публикации

Цитирования

Artificial Intelligence

258

612

Information Systems

283

992

WoS CC

Область знаний

Публикации

Цитирования

Artificial Intelligence

187

297

Information Systems

205

252

Самые цитируемые публикации в области искусственного интеллекта в журналах 1-го квартиля

X.Qu, Y. Chen, F.Y. Aleksandrov, G.Dai «Distributed consensus of large-scale multi-agent systems via linear-transformation-based partial stability approach» //Neurocomputing, V. 222, P. 54-61, 2017

D. Shalymov, O. Granichin, L.Klebanov, Z.Volkovich «Literary writing style recognition via a minimal spanning tree-based approach»// Expert Systems with Applications, V. 61, P. 145-153, 2016

K. Amelin, O. Granichin, N.Kizhaeva, Z. Volkovich «Patterning of writing style evolution by means of dynamic similarity» // Pattern Recognition, V.77,P. 45-64, 2018

Z. Chen, Z. Xu, W. Yi, X. Yang, W. Hou, M. Ding, O. Granichin «Real-time and multimodal brain slice-to-volume registration using CNN»//Expert Systems with Applications, V. 133, P. 86-96, 2019

N. Krivulin, S. Sergeev «Tropical implementation of the Analytical Hierarchy Process decision method» //Fuzzy Sets and Systems, V. 377, P. 31-51, 2019

Документы