Исследователи из Института искусственного интеллекта AIRI разработали способ сжатия данных для систем машинного обучения.

В его основе лежит решение задачи о восстановлении больших таблиц по самым важным данным и столбцам.

Предложенный исследователями способ расширяет область применения подхода. Если раньше решение применялось для частного случая матриц размером 2×4, то теперь оно распространяется на неограниченное количество строк.

Полученный результат дает более прочное теоретическое основание алгоритмам сжатия и приближения данных. За счет внедрения решения возможно получение математических гарантий сжатия крупных моделей ИИ без резкого снижения качества работы.

Также способ позволит создавать нейросети, способные работать на персональных устройствах без подключения к облачным серверам.

В марте 2026 года исследователи из AIRI, «Сбера» и «Сколтеха» создали детектор ошибок сжатия в работе ИИ-систем.