Представители отрасли ИБ рассказали, что им запомнилось в 2024 году, а также озвучили свои ожидания на 2025 год

ICT.Moscow

Каким был 2024 год для российской сферы ИБ

    <p>
    Декабрь 2024 года ознаменовался значительным числом презентаций моделей искусственного интеллекта: группа «Т-Технологии» <a href="https://www.tbank.ru/about/news/11122024-the-t-technologies-group-has-introduced-the-worlds-most-efficient-open-large-language-models-in-russian/" style="background-color: rgb(255, 255, 255);" target="_blank">представила</a> T-Pro на 32 млрд параметров и обновленную T-Lite на 7 млрд параметров, «Сбер» на своей конференции AI Journey <a href="https://www.sberbank.com/ru/news-and-media/press-releases/article?newsID=6945a237-7a49-411d-855f-49cc02f33639&blockID=7&regionID=50&lang=ru&type=NEWS" style="background-color: rgb(255, 255, 255);" target="_blank">рассказал</a> о новой нейросети Kandinsky 4.0, а Yandex Research <a href="https://arxiv.org/abs/2412.01819" style="background-color: rgb(255, 255, 255);" target="_blank">создал</a> новую модель для генерации изображений Switti. Стало известно о новых нейросетях, созданных вузами (в частности, <a href="https://www.hse.ru/news/science/994073905.html" style="background-color: rgb(255, 255, 255);" target="_blank">НИУ ВШЭ</a> и <a href="https://mephi.ru/press/news/23819" style="background-color: rgb(255, 255, 255);" target="_blank">НИЯУ МИФИ</a>) и стартапами (<a href="https://t.me/dialoger_tech/179" style="background-color: rgb(255, 255, 255);" target="_blank">«Сибирские нейросети»</a>).
</p>
    <p>
    <br>Московские ИИ-разработчики уже давно активно занимаются созданием различных решений в области машинного обучения. Только крупнейшие цифровые экосистемы, как <a href="https://ict.moscow/news/russian-ecosystems-2024/" target="_blank">свидетельствует</a> обзор ICT.Moscow, за последнее время создали как минимум 22 модели.
</p>
    <p>
    Эта подборка предназначена для разработчиков различных ИТ-продуктов, в которых могут быть взяты за основу или различным образом использованы модели искусственного интеллекта. В ней собраны 24 карточки от столичных команд и 2 региональных проекта за последние два года.
</p>
    <p>
    У каждого решения от московских разработчиков есть персональная карточка на ICT.Moscow. Перейдя по ссылке, в ней можно изучить возможности разработки, узнать, выложена ли та или иная модель в общий доступ, найти дополнительную информацию и контакты разработчиков.
</p>
    <div>
        <a class="image_link" target="_blank" href="https://ict.moscow/card/switti/">
            <img alt="" data-openpopup="0"
                 src="https://ict.moscow/static/1200x/33dc2a44-7fe0-5481-a859-41b13cb96f80.png">
        </a>
    </div>
    <p class="grayText">
        <i>Фрагмент карточки нейросети Switti</i>
    </p>

    <p>
    Карточки сгруппированы по количеству обрабатываемых модальностей (в порядке убывания) и области применения. Каждый подраздел отсортирован в алфавитном порядке.
</p>
<hr />
<h2>
    <b>Большие мультимодальные модели&nbsp;</b>
</h2>

    <p>
    <i>Такие модели принимают на вход и выдают на выход несколько типов данных одновременно. Среди их создателей — Институт AIRI и «Сбер». </i>
</p>
<ul>
    <li><a href="https://ict.moscow/card/gigachat/" target="_blank">GigaChat</a> умеет отвечать на вопросы пользователей, поддерживать диалог, писать программный код, создавать тексты, изображения и музыкальные композиции на основе описаний. Существуют три версии модели: выложенная в общий доступ GigaChat Lite для быстрого решения задач, GigaChat Pro и GigaChat MAX. Последняя лучше ориентируется в естественных науках (в частности, в STEM) и работает с более длинным контекстом.</li>
</ul>

<ul>
    <li>Выложенная в открытый доступ <a href="https://ict.moscow/card/omnifusion/" target="_blank">OmniFusion</a> способна распознавать и описывать изображения, а также поддерживать визуальный диалог. </li>
</ul>

<hr />
<h2>
    <b>Большие языковые модели</b>
</h2>

    <p>
    <i>Наиболее известный тип моделей. По запросу пользователя такая нейросеть создает текст. Такие модели, в частности, разрабатывают МТС, «Сбер», «Т-Технологии» и «Яндекс».</i>
</p>
<ul>
    <li>Главным сценарием применения <a href="https://ict.moscow/card/cotype/" target="_blank">Cotype</a> является использование в бизнес-целях: подготовка деловых текстов, суммирование содержания переписки, видеоконференции и звонков. Версия Cotype PRO способна работать с длинным контекстом, а выложенные в общий доступ версии Cotype Nano предназначены для работы на пользовательских устройствах. </li>
</ul>

<ul>
    <li>Выложенная в общий доступ модель <a href="https://ict.moscow/card/mgpt/" target="_blank">mGPT</a> способна создавать тексты на 61 языке 25 языковых семей, среди которых языки стран СНГ и малых народов России. Существуют две версии модели: mGPT 13B и mGPT XL. На основе последней для 23 языков были дообучены отдельные модели.</li>
</ul>

<ul>
    <li>Открытая модель <a href="https://ict.moscow/card/rugpt-3-5/" target="_blank">ruGPT-3.5</a> содержит 13 млрд параметров и умеет продолжать тексты на русском и английском языках, а также на языках программирования. </li>
</ul>

<ul>
    <li>Выложенная в общий доступ <a href="https://ict.moscow/card/t-lite/" target="_blank">T-Lite</a> задумана как основа для создания русскоязычных приложений: ИИ-ассистентов, интеллектуальных поисковых систем. </li>
</ul>

<ul>
    <li><a href="https://ict.moscow/card/t-pro/" target="_blank">T-Pro</a> также общедоступна и предназначена в качестве основы для дальнейшей тонкой настройки под бизнес-задачи или промптинга — использования для конкретных задач с помощью подробных инструкций. </li>
</ul>

<ul>
    <li><a href="https://ict.moscow/card/yandexgpt/" target="_blank">YandexGPT</a> умеет не только отвечать на запросы пользователя, но и (со времени запуска версии YandexGPT 4) выстраивать цепочку рассуждений. </li>
</ul>

    <p>
    <i>Большие языковые модели представлены также несколькими разработчиками в других регионах. Так, петербургская компания Just AI <a href="https://just-ai.com/blog/predstavlyaem-sobstvennuyu-bolshuyu-yazykovuyu-model-justgpt-i-jay-copilot-instrument-generativnogo-ii-dlya-biznesa" target="_blank" rel="nofollow">сообщала</a> о создании собственной модели JustGPT, а новосибирский стартап «Сибирские нейросети» <a href="https://huggingface.co/bond005/meno-tiny-0.1" target="_blank">представил</a> нейросеть Meno, способную анализировать текст по самым разным признакам и исправлять в нем ошибки. </i>
</p>
<hr />
<h2>
    <b>Модели для обработки и генерации видео</b>
</h2>

    <p>
    <i>Данные модели создают короткие ролики на основании запроса пользователя. Единственную представленную в категории модель разработали Институт AIRI и «Сбер».</i>
</p>
<ul>
    <li>Модель <a href="https://ict.moscow/card/kandinsky-4-0/" target="_blank">Kandinsky 4.0</a> позволяет создавать по кадру или текстовому описанию видеоролики длиной до 12 секунд. Версия Kandinsky 4.0 T2V Flash умеет генерировать ролики по текстовому запросу заметно быстрее, но в меньшем разрешении, а Kandinsky 4.0 V2A может создать к видео синхронную аудиодорожку. </li>
</ul>

<hr />
<h2>
    <b>Модели для обработки и генерации звука</b>
</h2>

    <p>
    <i>Эти модели решают задачи распознавания речи и ее перевода в текст, определяют эмоции говорящего или, наоборот, на основе запроса создают звук (в том числе музыкальные треки). В данной области более всего активен также «Сбер». </i>
</p>
<ul>
    <li><a href="https://ict.moscow/card/gigaam/" target="_blank">GigaAM</a> предобучена на разнообразной русской речи и может быть быстро адаптирована к разным задачам работы со звуком. В частности, были созданы версии GigaAM-CTС и GigaAM-RNNT, предназначенные для распознавания речи, а также GigaAM-Emo для определения эмоций.</li>
</ul>

<ul>
    <li><a href="https://ict.moscow/card/symformer/" target="_blank">SymFormer</a> создает музыку на основе текстового запроса. Каждая нота задается последовательностью токенов, а стиль — двумя связками из двух моделей, трансформера и вариационного автоэнкодера. </li>
</ul>

<hr />
<h2>
    <b>Модели для обработки и генерации изображений</b>
</h2>

    <p>
    <i>Подавляющая часть таких нейросетей создает изображения по текстовому запросу. Среди разработчиков — Институт AIRI, НИЯУ МИФИ, «Яндекс» и «Сбер». </i>
</p>
<ul>
    <li>Сверточная нейросеть <a href="https://ict.moscow/card/3d-cgh-net/" target="_blank">3D-CGH-Net</a> позволяет создавать голограммы с 16 плоскостями (сечениями трехмерной сцены).</li>
</ul>

<ul>
    <li>Выложенная в общий доступ модель <a href="https://ict.moscow/card/kandinsky/" target="_blank">Kandinsky</a> генерирует изображения качеством вплоть до 4K по текстовым запросам на 101 языке и умеет рисовать в более чем 20 стилях. </li>
</ul>

<ul>
    <li>Выложенная в общий доступ <a href="https://ict.moscow/card/mivolo/" target="_blank">MiVOLO</a> по фотографии человека (даже со спины) выдает предположение о его возрасте и поле и, как заявляют ее создатели, делает это лучше, чем человек. </li>
</ul>

<ul>
    <li>Общедоступная <a href="https://ict.moscow/card/switti/" target="_blank">Switti</a> является авторегрессионной T2I-моделью, создающей изображения на основе текстового запроса посредством суммирования сгенерированных разрешений. </li>
</ul>

<ul>
    <li>Модель гибридной архитектуры <a href="https://ict.moscow/card/yandexart/" target="_blank" rel="nofollow">YandexART</a> также создает изображения и анимацию по текстовому запросу. Кроме того, качество текста на изображениях было повышено за счет использования визуально‑текстовой мультимодальной модели. </li>
</ul>

<hr />
<h2>
    <b>Модели-классификаторы</b>
</h2>

    <p>
    <i>Такие нейросети размечают данные, присваивая им те или иные метки, и таким образом классифицируя их. Представленные здесь модели разработаны структурами «Сбера».</i>
</p>
<ul>
    <li>Общедоступная модель <a href="https://ict.moscow/card/esgify/" target="_blank">ESGify</a> структурирует новости по экологическим, социальным и управленческим аспектам (ESG) и определяет, несет ли то или иное событие риск для компании.</li>
</ul>

<ul>
    <li><a href="https://ict.moscow/card/gigaembeddings/" target="_blank">GigaEmbeddings</a> преобразует текст в его векторное представление. Модель подходит для использования в задачах с применением генерации с дополненной выборкой (RAG).</li>
</ul>

<hr />
<h2>
    <b>Модели контекстного обучения с подкреплением</b>
</h2>

    <p>
    <i>Задача разработанной исследователями из Института AIRI и группы компаний «Т-Технологии» модели — принять в той или иной ситуации оптимальное решение. </i>
</p>
<ul>
    <li>Выложенная в открытый доступ <a href="https://ict.moscow/card/headless-ad/" target="_blank">Headless-AD</a> способна самостоятельно обучаться новым действиям в незнакомой среде на нескольких примерах. </li>
</ul>

<hr />
<h2>
    <b>Модели для научных задач</b>
</h2>

    <p>
    <i>Подобные модели преимущественно либо заточены под решение узких исследовательских проблем, либо анализируют содержание научных статей. Разрабатывают их, в частности, Институт AIRI, МГУ им. М.В. Ломоносова и НИУ ВШЭ.</i>
</p>
<ul>
    <li>С помощью ансамблевой модели <a href="https://ict.moscow/card/aipom/" target="_blank">AIpom</a> можно определить, написан ли фрагмент текста в научной статье искусственным интеллектом. </li>
</ul>

<ul>
    <li>Модель-трансформер <a href="https://ict.moscow/card/gena/" target="_blank">GENA</a> обучена на самой полной cборке генома человека. Нейросеть анализирует последовательности ДНК и находит в них необходимые исследователям закономерности. </li>
</ul>

<ul>
    <li>Главной задачей полносверточной нейросети <a href="https://ict.moscow/card/legnet/" target="_blank">LegNet</a> также является анализ генома. Так, она предсказывает области, которые отвечают за экспрессию тех или иных генов.</li>
</ul>

<ul>
    <li>С помощью <a href="https://ict.moscow/card/proban/" target="_blank">ProBAN</a> исследователь может проанализировать межатомные взаимодействия в белок-белковых комплексах. </li>
</ul>

<ul>
    <li>Модель трансформерной архитектуры <a href="https://ict.moscow/card/scirus/" target="_blank">SciRus-tiny</a> позволяет получать векторные представления научных текстов.</li>
</ul>

<div class="incut-block incut-block-text-small-size">
            <p>Оценить эти модели можно с помощью специальных тестов и заданий — бенчмарков. Подробно они <a href="https://ict.moscow/news/cards-benchmarks/" target="_blank">представлены</a> в посвященной им подборке ICT.Moscow.</p>
    </div>
    <p>
    
</p>
<hr />
<h2>
    <b>Каких релизов стоит ждать в 2025 году&nbsp;</b>
</h2>

    <p>
    В 2025 году по подписке станет доступна модель Sechenov Med.AI, позволяющая вычленять данные и ключевые слова из научных статей и аннотаций к ним. Команда Deep VK <a href="https://huggingface.co/deepvk/USER-base" target="_blank">разрабатывает</a> (и уже успешно <a href="https://huggingface.co/spaces/mteb/leaderboard" target="_blank">протестировала</a> на ряде отечественных бенчмарков) эмбеддер USER (Universal Sentence Encoder for Russian).
</p>
<hr />
    <p>
    Работающие в Москве создатели проектов могут дополнить существующую карточку проекта. Сообщить же о своих новых разработках может любой отечественный автор программного кода. Сделать это можно, написав на hello@ict.moscow.
</p>
<hr />

Подборка нейросетей российских разработчиков

Подборка решений: модели ИИ

    <p>
    По данным Smart Ranking, объем отечественного рынка MedTech в III квартале 2024 года увеличился год к году на 40%, до 14,6 млрд руб. Основной рост пришелся на сегмент устройств (включает в себя высокотехнологичные и бионические протезы), который увеличился на 50,45%, до 2,6 млрд руб., а также сегмент разработки специализированного медицинского ПО (рост на 43,02%, до 5,6 млрд руб.). Замедление темпов роста показал сектор телемедицины — 33,3% (4,3 млрд руб.) против 50% в 2023 году.
</p>
    <p>
    Крупнейшими компаниями сектора стали «СберЗдоровье» с выручкой в 2,7 млрд руб. (+35,6%), «Цифромед» — 2,1 млрд руб. (+34,91%) и «Моторика» (+190,95%), которая увеличила выручку до 1 млрд руб. Самой быстрорастущей компанией стал производитель высокотехнологичных протезов ног Steplife, выручка которого увеличилась на 258,5%, до 73,5 млн руб.
</p>
    <p>
    По словам представителя Smart Ranking Дмитрия Морисона, «<i>в сегменте разработки ПО драйвером роста стал спрос со стороны государства, который мотивируется выполнением целей по цифровизации здравоохранения</i>». Он также отметил, что в будущем году по всем сегментам MedTech-рынка сдерживающим фактором роста рынка станет дефицит кадров, особенно среди квалифицированных инженеров.
</p>

Коммерсант

Smart Ranking: объем российского рынка MedTech в III квартале вырос на 40% и составил 14,6 млрд руб. 

В этот выпуск вошли материалы iKS-Consulting, TAdviser, МТС, Naumen, Smart Ranking, Б1, ICT.Moscow и многих других

От ИИ до ИБ: итоги и результаты, а также прогнозы на 2025 год в разных сегментах и другая аналитика о российском ИКТ

    <p>
    Киноплатформу «Москино», платформу «МосМедИИ» и проект «МетаВДНХ» отметили дипломами Международного смотра-конкурса городских практик городов СНГ и ЕАЭС «Город, где хочется жить». Победителей отбирали по социальным и экономическим эффектам, качеству, результативности и возможности масштабирования. В общей сложности свои работы представили 30 городов.
</p>
<ul>
    <li>Проект <a href="https://xn--d1abkaqany.xn--p1ai/" target="_blank" rel="nofollow">«МосМедИИ»</a> открыл для медицинских
организаций России доступ к ИИ-сервисам на базе компьютерного
зрения. К платформе подключилось уже 20 регионов. Нейросети помогают
выявить признаки патологий, формируя предварительное заключение
для врача-рентгенолога.</li>
</ul>

<ul>
    <li><a href="https://metamsk.mos.ru/" target="_blank" rel="nofollow">Метавселенная ВДНХ</a> — это копия ВДНХ. Она создана на
основе 3D-модели из цифрового двойника Москвы, в которую с применением
технологий игровой индустрии добавлены мельчайшие детали зданий и интерьеров.</li>
</ul>

<ul>
    <li>Киноплатформа <a href="https://film.moscow/" target="_blank" rel="nofollow">«Москино»</a> предоставляет возможности для
организации съемок в Москве. На выбор — почти 700 площадок, включая павильоны,
студии, парки, улицы и усадьбы, свыше 60 тысяч единиц реквизита и костюмов.</li>
</ul>

    <p>
    Конкурс «Город, где хочется жить» учрежден Международной ассамблеей столиц и крупных городов СНГ. Его цель — поиск и систематизация успешных практик.
</p>

mos.ru

Проекты «МосМедИИ», «МетаВДНХ и «Москино» отметили на международном конкурсе «Город, где хочется жить»

Цифровизация инфраструктуры в медицине

Med_me

Med.me

<p>Александр Наследников, Med.Me, выступил с презентацией на <a href="https://ict.moscow/event/konferentsiia-po-biokhakingu-i-smart-meditsine/" target="_blank">конференции по биохакингу и Smart-медицине</a>&nbsp;(04.10.2019).</p>

<p><strong>Темы:</strong></p>

<ul>
	<li>Развеять мифы вокруг блокчейна, телемедицины и даже искусственного интеллекта.</li>
	<li>Зачем блокчейн в медицине.</li>
</ul>