Построение интеллектуальных сетей, определение их структуры и архитектуры, параметров функционирования с целью повышения производительности системы и пропускной способности каналов передачи данных с использованием технологий доверенного искусственного интеллекта, обеспечивающих самообучение, самоадаптацию и оптимальную реконфигурацию интеллектуальных систем обработки больших гетерогенных данных

На сегодняшний день во всех отраслях экономики на большинстве предприятий накопились большие массивы структурированной и неструктурированной информации, требующие систематизации, обработки, а самое главное использования их для стратегического бизнес-развития. Основная проблема заключается в том, что на отечественном рынке нет полноценных эффективных Российских отраслевых инструментов на основе технологий искусственного интеллекта, позволяющих быстро превратить разрозненные большие данные в полноценные цифровые активы, которые могут обеспечивать дополнительный доход бизнесу и определять стратегические решения. Существующая проблема усугубляется еще тем, что обработка данных требует больших временных и финансовых затрат, имеется дефицит квалифицированных кадров, а также используются устаревшие подходы к хранению и обработке данных. Дополнительные трудности существуют в использовании существующих решений от мировых лидеров таких как Microsoft, Facebook, Apple, Amazon, Alibaba, Google, DeepMind, IBM, и д.р., так как данные компании не осуществляют локализацию и кастомизацию своих решений для отечественного рынка или вовсе не обеспечивают поставки необходимых решений. Очень важным аспектом выполняемой работы является наличие в исследованиях больших верифицированных массивов информации для проведения научных исследований, обучения моделей машинного обучения и проверки работы алгоритмов. Для того, чтобы научить систему решать широкий круг межотраслевых задач, мы приняли решение брать за основу большие данные, предоставляемые нашими индустриальными партнерами, и проводить исследования интеллектуальных сетей на основе гетерогенных данных телекоммуникационного сектора, которые собираются с сетей потребительского Интернета-вещей, промышленного Интернета-вещей, широкополосных сетей передачи данных, мобильных сетей, сетей Wi-Fi и т.д. Также немаловажным является практический задел, созданный за последние три года (см. рисунок ниже). Цель проекта заключается в разработке новых подходов и инструментов создания интеллектуальных сетей (так называемых «сетей будущего»), их структуры и архитектуры, управления параметрами функционирования с целью повышения производительности системы и пропускной способности каналов передачи данных с использованием технологий доверенного искусственного интеллекта, обеспечивающих самообучение, самоадаптацию и оптимальную реконфигурацию интеллектуальных систем обработки больших гетерогенных данных. В результате выполнения проекта к 2024 году будет создана основа (методики, технологии, алгоритмы и программные решения) для разработки интегрированной системы интеллектуальной обработки больших гетерогенных данных, цифровых сервисов и собственного отечественного фреймворка. Все прототипы разработанных систем будут зарегистрированы и на них будут получены соответствующие свидетельства и патенты.