Научно-образовательный центр «Искусственный интеллект» открылся в ВВГУ

Ученые Владивостокского государственного университета запустили работу научно-образовательного центра «Искусственный интеллект». Он объединяет науку, образование и практику в области искусственного интеллекта, машинного обучения и интеллектуального анализа данных.

Центр ВВГУ будет работать над применением Big Data в медицине. Ученые университета внедряют современные технологии в программу сохранения здоровья населения, разрабатывают системы поддержки принятия врачебных решений.

«Центр „Искусственный интеллект“ — это сердце Дальнего Востока в развитии научных направлений „Интеллектуальный анализ медицинских данных“ и „Разработка систем поддержки принятия врачебных решений“, — рассказал и. о. директора центра „Искусственный интеллект“ Карина Шахгельдян. —Ученые ВВГУ разрабатывает новые методы анализа, модели прогнозирования и диагностики заболеваний и их осложнений, методы объяснимого искусственного интеллекта и технологические решения. Использование технологий искусственного интеллекта в медицинских учреждениях позволяет значительно увеличить эффективность оказания медицинской помощи и снизить риски развития неблагоприятных событий. Разработка гибридной технологии искусственного интеллекта, на основе интеграции управления знаниями и данными, является одним из приоритетных направлений исследования центра».

Исследования научно-образовательного центра «Интерпретация моделей машинного обучения на примере прогнозирования в кардиологии» имеют грантовую поддержку Российского научного фонда (РНФ) и помогают врачам спасать жизни пациентов. Прогностические модели могут не только с высокой точностью прогнозировать исход кардиохирургических заболеваний, но и объясняют свои решения. Одной из последних разработок ученых стала программа прогнозирования внутригоспитальной летальности у больных острым инфарктом миокарда.

Работу центра будет развивать коллектив ведущих ученых университета: доктор технических наук, профессор, и. о. директора Карина Шахгельдян, доктор технических наук, профессор, член-корреспондент Российской академии наук (РАН) Валерия Грибова, доктор медицинских наук, профессор, заслуженный деятель науки РФ, член-корреспондент РАН Борис Гельцер.

Значительные результаты достигаются благодаря тесному взаимодействию университета с представителями Дальневосточного отделения РАН, ДВФУ, НИУ ВШЭ, Российской ассоциацией искусственного интеллекта. Партнерство с лидирующими IT-компаниями Дальнего Востока — DNS и FarPost — обеспечивает центру доступ к новым знаниям, практикам, инструментам.

Обучаться в научно-образовательном центре ВВГУ могут магистранты и аспиранты по программам:

 — Прикладная информатика. Искусственный интеллект и машинное обучение в управлении и принятии решений (магистратура). Выпускники — аналитики данных, специалисты в области интеллектуальных систем и машинного обучения.

 — Системный анализ, управление и обработка информации, статистика (аспирантура). Выпускники могут стать Data Scientists и заниматься интеллектуальным анализом данных в различных областях экономики.

 — Математическое и программное обеспечение вычислительных систем, комплексов и компьютерных сетей (аспирантура). Выпускники становятся архитекторами программных решений, разработчиками и проектировщиками интеллектуальных систем, основанных на знаниях и данных.

Студенты центра могут:

· проявить себя в работе над крупными AI-проектами партнеров и ученых;

· участвовать в исследованиях и в соавторстве со старшими коллегами;

· публиковать научные статьи в международных журналах;

· регистрировать патенты и свидетельства на изобретения;

· получать опыт реализации грантов в роли руководителя и исполнителя проектов.

Молодым ученым удается совмещать работу и учебу. Так, аспиранты Владимир Костерин и Роман Борисов, обучаясь в магистратуре и аспирантуре, благополучно работали и работают в крупнейших IT-компаниях Дальнего Востока FarPost и Rhonda Software. Владимир является исполнителем проекта по грантовой поддержке РНФ «Интерпретация моделей машинного обучения на примере прогнозирования в кардиологии».