Версия для слабовидящих

Размер текста:

Цветовая схема:

Изображения:

Тематика научной деятельности кафедры

Научная работа Кафедры искусственного интеллекта сосредоточена на разработке и внедрении передовых практико-ориентированных технологий и методологий, которые имеют значительное влияние на различные сферы деятельности.

Мы ориентируемся на создание интеллектуальных моделей и продуктов, которые могут быть непосредственно применены для решения реальных задач в бизнесе и исследовательской деятельности.

Тематика научных исследований кафедры искусственного интеллекта определена в рамках общеуниверситетской комплексной темы на 2026-2030 годы "Экономика и общество: новая модель развития", в рамках направления 3 "Цифровые решения и технологии искусственного интеллекта в обществе и государстве". Общая тема научной деятельности кафедры: "Развитие технологий искусственного интеллекта в различных отраслях экономики". В рамках данной темы реализуются следующие подтемы:

  1. Интеллектуальные технологии и анализ данных в финансах, поддержке принятия решений, создании цифровых двойников и моделей.
  2. Совершенствование методологии оценки эффективности моделей ИИ.
  3. Разработка практико-ориентированных интеллектуальных моделей и продуктов, методов обучения и анализа данных.

Рекомендуемые научные журналы

Искусственный интеллект и принятие решений

Искусственный интеллект и принятие решений

Перечень ВАК 1.2.1 (технические науки), 1 уровень ЕГПНИ

Сайт журнала
Информационное право

Информационное право

Перечень ВАК 1.2.1 (технические науки)

Сайт журнала
Известия ЮФУ. Технические науки

Известия ЮФУ. Технические науки

Перечень ВАК 1.2.1 (технические науки), 1.2.2 (технические науки)

Сайт журнала
Вестник ВГУ. Серия: Системный анализ и информационные технологии

Вестник ВГУ. Серия: Системный анализ и информационные технологии

Перечень ВАК 1.2.1 (технические науки), 1.2.2 (технические науки), 2 уровень ЕГПНИ

Сайт журнала
Цифровые решения и технологии искусственного интеллекта

Цифровые решения и технологии искусственного интеллекта

Сайт журнала
Динамика сложных систем — XXI век

Динамика сложных систем — XXI век

Перечень ВАК 1.2.2 (технические науки), 1 уровень ЕГПНИ

Сайт журнала
Проблемы искусственного интеллекта

Проблемы искусственного интеллекта

Перечень ВАК 1.2.1 (технические науки), 1.2.2 (технические науки)

Сайт журнала
Системы и средства информатики

Системы и средства информатики

Перечень ВАК 1.2.1 (технические науки), 1.2.2 (технические науки), 2 уровень ЕГПНИ

Сайт журнала
Информатика и ее применения

Информатика и ее применения

Перечень ВАК 1.2.1 (технические науки), 1.2.2 (технические науки), 2 уровень ЕГПНИ

Сайт журнала

Научные мероприятия

Список рекомендованных предстоящих научных мероприятий для преподавателей, аспирантов и студентов кафедры на 2026 год:

Даты проведенияНазвание мероприятияДля кого?Дедлайн подачи заявокСсылка
апрель 2026 годаII Всероссийская конференция в дистанционном формате «Применение технологий искусственного интеллекта в прикладных областях»АспирантыTBATBA
июнь 2026 годаМеждународная научно-практическая конференция «Современная математика и концепции инновационного математического образования»ПреподавателиTBATBA
22-24 сентября 2026 годаДевятнадцатая международная конференция «Управление развитием крупномасштабных систем» (MLSD'2026)Преподаватели, аспиранты1 июня 2026 годаhttps://mlsd2026.ipu.ru/ru
октябрь 2026 годаМеждународная научно-практическая конференция «Эволюция и современные тенденции применения искусственного интеллекта»Студенты, аспиранты, преподавателиTBA
TBA
ноябрь 2026 годаМеждународный форум Финансового университетаПреподавателиTBAhttps://forum.fa.ru/
декабрь 2026 годаТочка будущего: ИИСтуденты, преподавателиTBATBA

Научные проекты кафедры

[ФНИР] Интеграция LLM и байесовских интеллектуальных технологий

Разработка методологии и инструментов управления сложными объектами в условиях значительной неопределенности, основанных на интеграции больших языковых моделей и байесовских интеллектуальных технологий. Основная цель исследования - разработка методологических основ и инструментов для мониторинга и управления сложными техногенными и социально-экономическими объектами в условиях неполноты, неточности и нечеткости исходной информации.

Руководитель: д.т.н., профессор Прокопчина Светлана Васильевна

Контакты: svprokopchina@fa.ru

Команда: преподаватели кафедры: Романова Е.В., Кочкаров Р.А., Беспалова Н.В., аспиранты кафедры: Олтян Н.Н., Тетеревенков Д., студенты: Сергеева Д.Д., Горячкин В.С.

Поддержка: проект выполняется в рамках фундаментальной темы по Государственному заданию (ФНИР)

Сроки: 2026 - 2028 годы

[ФНИР] Квантовые технологии в финансовой отрасли

Создание квантовых алгоритмов для оценки финансовых инструментов, моделирования рисков и алгоритмической торговли. Основная цель научной работы — разработка инновационных квантовых методов, которые смогут существенно повысить эффективность расчётов, оптимизировать процесс управления финансовыми рисками и улучшить процедуры оптимизации инвестиционных портфелей. Проект также направлен на подготовку квалифицированных специалистов, обладающих компетенциями в области квантовых вычислений и финансов.

Руководитель: к.т.н. Владимир Олегович Миронов

Контакты: vomironov@fa.ru

Команда: Андриянов Н.А., Никитин П.В., Корчагин С.А., Сердечный Д.В.

Поддержка: проект выполняется в рамках фундаментальной темы по Государственному заданию (ФНИР)

Сроки: 2026 - 2028 годы

Оптимизация мультизадачного сервиса для параллельного инференса в LLM

Параллельный инференс крупных языковых моделей требует значительных вычислительных ресурсов, что может привести к задержкам и высоким затратам. Введение параметро-эффективного дообучения позволяет адаптировать модели к специфическим задачам без значительного увеличения их размера, что делает их более доступными для использования в реальных приложениях. Таким образом, исследование направлено на решение проблемы оптимизации производительности и эффективности языковых моделей в промышленных условиях.

Руководитель: к.п.н.,доцент Петр Владимирович Нкитин

Контакты: pvnikitin@fa.ru

Команда: Андриянов Н.А., Корчагин С.А., Сердечный Д.В., Кочкаров Р.А., Коровин Д.И., Веселов Д.И.

Поддержка: проект подан на конкурс в рамках прикладной темы по Государственному заданию (ПНИР)

Сроки: реализация планируется на 2027 год

[ВТСК] Анализ и распознавание переломов на рентгеновских снимках методом машинного обучения

Руководитель: к.т.н., доцент Заур Хамидбиевич Калажоков

Контакты: zkhkalazhokov@fa.ru

Команда: 17 студентов направления "Прикладная математика и информатика"

Поддержка: проект выполняется по заказу кафедры травматологии и ортопедии РУДН

[ВТСК] Анализ и распознавание рунических надписей орхоно-енисейского типа методами машинного обучения

Руководитель: к.э.н., доцент Расул Ахматович Кочкаров

Контакты: RKochkarov@fa.ru

Команда: 14 студентов направления "Прикладная математика и информатика"

Поддержка: проект выполняется по заказу Института археологии РАН

[ВТСК] Применение искусственного интеллекта в агробиотехнологиях

Руководитель: д.т.н., профессор Азрет Ахматович Кочкаров

Контакты: AKochkarov@fa.ru

Команда: 13 студентов направления "Прикладная математика и информатика"

Поддержка: проект выполняется по заказу ФИЦ "Фундаментальные основы биотехнологии" РАН

[ВТСК] Программный стенд для идентификации кибератак на платежные системы с применением ИИ

Руководитель: д.т.н., профессор Азрет Ахматович Кочкаров

Контакты: AKochkarov@fa.ru

Команда: 12 студентов направления "Прикладная математика и информатика"

Поддержка: проект выполняется по заказу ООО "Философия.ИТ"

[ВТСК] Разработка интеллектуальной системы анализа техники игры в теннис

Руководитель: ассистент кафедры Алена Николаевна Чупреева

Контакты: anchupreeva@fa.ru

Команда: 3 студента направления "Прикладная математика и информатика"

Поддержка: проект выполняется по заказу ООО "Автодегустатор"

[ВТСК] Алгоритм вычисления оптимального порядка действий оператора сложной технической системы

Проект посвящен созданию цифровых двойников работников ситуационных центров и операторов сложных технических систем. Использование продвинутых математических методов, искусственного интеллекта позволяет создать цифровую модель любого сотрудника на критической позиции. На этом двойнике можно отрабатывать реакции в нештатных ситуациях, тестировать гипотезы.

Руководитель: к.т.н., доцент Андрей Михайлович Казанцев

Контакты: amkazantsev@fa.ru

Команда: 4 преподавателя и аспиранта кафедры ИИ

FinGPT - разработка открытого сервиса по использованию больших лингвистических моделей на основе открытого исходного кода

Цель проекта - предоставить студентам, сотрудникам и преподавателям Финансового университета доступ к интеллектуальной вопрос-ответной системе на основе собственного инстанса свободной большой лингвистической модели.

Руководитель: к.т.н., доцент Екатерина Владимировна Романова

Контакты:   EkVRomanova@fa.ru

Команда: 17 студентов направления "Прикладная математика и информатика"

Выбрать дату

Выбрать дату

Выбрать год