Обзоры и сравнения

Российские ученые создали ИИ для анализа неполных научных данных

23 мая 2026 г.Евгений Радищев1 мин

Специалисты из ведущих российских научных центров, включая Сколтех, МФТИ и институт искусственного интеллекта AIRI, разработали инновационный метод обучения систем ИИ. Этот подход предназначен для эффективного анализа данных, полученных фрагментарно, то есть когда наблюдения фиксируются не постоянно, а лишь в определенные промежутки времени.

Применение данной разработки охватывает различные научные области, такие как метеорология, эпидемиология и биология. Например, новый метод может быть использован для мониторинга перемещения воздушных масс, отслеживания распространения вирусных инфекций в различных регионах, а также для работы с информацией о состоянии клеток в биологических исследованиях, где непрерывное наблюдение зачастую невозможно.

В основе предложенного решения лежит комбинация таких подходов, как метод JKO, обратная оптимизация и современные нейросетевые алгоритмы. Уникальность системы заключается в ее способности обучаться на основе отдельных зафиксированных состояний объекта, не требуя при этом его полного и непрерывного отслеживания. Эффективность новой технологии была успешно продемонстрирована как на синтетических двумерных моделях, так и на реальных данных, полученных при наблюдении за эмбриональными стволовыми клетками на протяжении тридцатидневного периода.