Стратегический проект

Bauman DeepAnalytics

Bauman
DeepAnalytics

Цель проекта

Проектирование передовых интеллектуальных информационных систем и сервисов предиктивной аналитики для поддержки принятия решений на уровне государства, отрасли, организации с целью обеспечения опережающего научно-технологического развития.

Задачи проекта

Первый блок задач

Первый блок задач связан с проведением исследований и разработок для проектирования передовых интеллектуальных информационных систем и сервисов предиктивной аналитики в области научно-технологического развития.

1.1.

Выполнение фундаментальных исследований по разработке теории и основ проектирования интеллектуальных систем поддержки принятия решений на основе глубокой предиктивной аналитики больших данных.

1.2.

Разработка технологии и архитектуры новых аппаратно-программных средств мониторинга и прогноза научно-технического и социально-экономического развития, геополитической обстановки и экологических изменений.

1.3.

Разработка новых методов и средств защиты информационных систем с учетом прогнозирования появления новых видов угроз информационной безопасности, в том числе, разработка постквантовых криптографических алгоритмов и протоколов, методов гомоморфного шифрования, методов обеспечения информационной безопасности систем искусственного интеллекта, интеллектуальных систем защиты информации, интеллектуальных методов и средств ведения информационного противоборства в социальных сетях.

1.4.

Разработка архитектуры, структуры, принципов и алгоритмов функционирования универсальной цифровой облачной платформы поддержки принятия управленческих решений и создания на ее основе цифровых сервисов, в том числе цифрового университета, основанного на данных.

1.5.

Формирование консорциума организаций для совместного проведения исследований, совершенствования методов прогнозирования научно-технической сферы, тестирования и внедрения полученных научно-технических результатов стратегического проекта развития образования в IT-сфере.

1.6.

Обновление исследовательской базы на основе инструментов кампусной и инфраструктурной политики.

1.7.

Наращивание кадрового потенциала исследований и разработок в области искусственного интеллекта, включая привлечение учёных и специалистов на основе открытого конкурса, создания системы повышения квалификации и стажировок для команды разработчиков на основе инструментов политики управления человеческим капиталом.

Второй блок задач

Второй блок задач направлен на создание Центра предиктивной аналитики научно-технологического развития, платформ и сервисов, позволяющих оказывать услуги в области предиктивной аналитики и прогнозирования научно-технологического и инновационного развития для широкого круга заказчиков: органов государственного управления, организаций высокотехнологичного сектора экономики, университетов и научных учреждений.

2.1.

Создание Центра предиктивной аналитики научно-технологического развития (далее - Центр).

2.2.

Создание и развитие сервисов предиктивной аналитики с использованием усовершенствованных методов машинного обучения (Machine learning) и глубокого машинного обучения (Deep learning), с целью обеспечения поддержки всего цикла операций по обработке и анализу данных.

2.3.

Создание интеллектуальной информационной платформы и сервисов прогнозирования появления новых областей науки и техники, позволяющей обосновать опережающие требования к подготовке будущих кадров.

2.4.

Создание комплекса сервисов «Университет, основанный на данных (Data-Driven University – DDU)» для использования инструментов предиктивной аналитики в рамках реализации образовательной, научно-исследовательской и иных политик МГТУ им. Н.Э. Баумана с дальнейшей коммерциализацией сервисов DDU на базе созданного Центра.

Третий блок задач

Третий блок задач связан с совершенствованием образования в части формирования новых цифровых компетенций в области предиктивной аналитики, искусственного интеллекта, машинного обучения, информационной безопасности и Data Science.

3.1.

Разработка и внедрение образовательных программ высшего и дополнительного образования, модулей, методического обеспечения в области математики, программирования, анализа данных, машинного обучения как базовых дисциплин предиктивной аналитики для обеспечения 100% охвата обучающихся МГТУ им. Н.Э. Баумана системой формирования цифровых компетенций и обучения специалистов всех сфер экономики.

3.2.

Разработка и обоснование принципов, структуры, алгоритмов функционирования системы опережающего высшего и дополнительного образования, основанной на данных, в том числе подготовка предложений и методических рекомендаций по оперативному изменению учебных планов, программ учебных дисциплин, тем кандидатских, докторских и PhD диссертаций с учетом полученных прогнозных оценок.

3.3.

Проведение хакатонов, олимпиад и иных мероприятий для студентов в области цифровых технологий, искусственного интеллекта и предиктивной аналитики совместно с партнёрами по консорциуму.

Проектная среда

Подготовка преподавателей к реализации дисциплин в области Data Science

Руководитель проекта:
Пролетарский Андрей Викторович

2021

Разработка магистерской программы для студентов второго высшего образования «Программно-аппаратные методы проектирования систем искусственного интеллекта»

Руководитель проекта:
Пролетарский Андрей Викторович

2021

Разработка магистерской программы «Искусственный интеллект в киберфизических системах»

Руководитель проекта:
Пролетарский Андрей Викторович

2021

Внедрение курсов по формированию цифровых компетенций студентов в области PLM

Руководитель проекта:
Карташов Александр Борисович

2021

Высокопроизводительный аппаратно-программный комплекс для реализации систем предиктивной аналитики больших данных

Руководитель проекта:
Попов Алексей Юрьевич

2022

Создание интеллектуальных унифицированных систем поддержки принятия стратегических решений на базе глубокой и прогнозной аналитики больших данных (фундаментальные и прикладные исследования)

Руководитель проекта:
Березкин Дмитрий Валерьевич

2022

Методы и средства предиктивной аналитики и управления энергосистемами различного назначения на базе возобновляемых источников энергии

Руководитель проекта:
Шахнов Вадим Анатольевич

2022

Создание новых математических и алгоритмических методов защиты информации в интеллектуальных сетях передачи гетерогенной информации с учетом возможности использования технологий машинного обучения и искусственного интеллекта

Руководитель проекта:
Басараб Михаил Алексеевич

2022

Разработка цифрового паспорта здоровья

Руководитель проекта:
Аполихин Олег Иванович

2022

Консорциум

Bauman DeepAnalytics

Bauman
DeepAnalytics

Цель

Консолидация интеллектуальных, кадровых, информационных и иных ресурсов в области проектирования передовых интеллектуальных информационных систем и сервисов прогнозной аналитики для поддержки принятия решений на уровне государства, отрасли, организации.

Мероприятия Консорциума

Кооперация при реализации пилотных проектов, производстве аппаратных и программных решений, экспертной верификации, испытании и тестировании решений, подготовке документации и т.д., для последующей поставки другим участникам рынка результатов исследований, разработок и патентов в сфере прогнозной аналитики данных.

Участники Консорциума

В рамках проекта Bauman Deep Analytics был создан консорциум на основе подписания соглашения с ООО "1С". Готовится присоединение к консорциуму ведущих российских инновационных компаний, научных институтов и предприятий в области глубокой аналитики, таких как АО "НПО РусБИТех", ООО VK, корпорации Ростех, Росатом, Ростелеком и др., с которыми уже обсуждены и получены предварительные договоренности о сотрудничестве.