Сотрудники ИДСТУ СО РАН получили стипендии Президента РФ

Сотрудники молодежной лаборатории искусственного интеллекта, обработки и анализа данных Института динамики систем и теории управления имени В. М. Матросова СО РАН — в числе победителей конкурса на назначение стипендии Президента РФ для аспирантов и адъюнктов. В 2026 году по итогам конкурсного отбора стипендии удостоены 800 молодых исследователей из разных регионов страны. Всего на конкурс поступило свыше 6 тысяч заявок из 79 субъектов России — это более чем на 30 % превышает показатель прошлого года.

Аспирант ИДСТУ СО РАН Иван Александрович Поддубный работает над кандидатской диссертацией «Метод и программное средство обработки табличной информации на основе больших языковых моделей для разработки вопросно-ответных систем». Его исследование направлено на создание новых моделей и методов для автоматического формирования ответов на вопросы по табличным данным (TQA) с применением современных подходов генеративного искусственного интеллекта, в частности больших языковых моделей для генерации исполняемого кода и последовательных рассуждений. В рамках работы предполагается разработать метод компактного представления табличных данных с учетом их иерархической структуры, а также сформировать новый русскоязычный набор данных, включающий таблицы различной сложности и вопросы разного типа — от простых поисковых до требующих агрегации и многошаговой обработки информации. На этой основе будут созданы и адаптированы под специфику русского языка модели решения задачи TQA, использующие декомпозицию вопросов и генерацию исполняемого кода для повышения точности и интерпретируемости ответов. Разработанные методы лягут в основу методики обработки табличной информации и программной платформы, обеспечивающей как предобработку данных, так и конструирование предметно-ориентированных вопросно-ответных систем.

«Представьте, что у вас есть большая таблица с данными — например, отчет о продажах, результаты анализов или техническая документация. Вы хотите просто задать вопрос вроде «Какой был средний расход сырья в марте?» или «Где чаще всего возникают сбои?» — и сразу получить точный ответ. Именно такую возможность исследует наш проект. Мы разрабатываем «умную» систему, которая умеет читать таблицы, понимать их структуру и автоматически отвечать на вопросы по их содержимому. В основе решения — современные технологии искусственного интеллекта, в частности большие языковые модели, похожие на те, что лежат в основе популярных чат-ботов. Но в отличие от общих ассистентов, наше решение нацелено на обработку объемных таблиц со сложной структурой», — объясняет Иван Поддубный.

Даниил Евгеньевич Копылов, аспирант Института математики и информационных технологий ИГУ, работает над диссертацией «Оптимальное управление составными системами гиперболических и обыкновенных дифференциальных уравнений».

«Если говорить о связи лаборатории и моей диссертации, которую я пишу в ИГУ, то здесь планируется разработать систему извлечения постановок задач из документов, в частности из научных статей. Представьте: вы придумали новый метод оптимального управления, и у вас есть большая коллекция работ других авторов. Чтобы не просматривать каждую статью вручную в поисках подходящих примеров для сравнения, вы просто обрабатываете свою коллекцию такой программой. Там, где это возможно, система автоматически распознает постановку задачи (целевой функционал, систему, ограничения) и проверяет, как ваш метод справляется с ней. Я думаю, именно так будут выглядеть решатели в будущем. Они не только решают, но и сами ставят задачи благодаря технологиям обработки документов», — комментирует Даниил Копылов.

Аспирант ИДСТУ СО РАН Кирилл Владимирович Тобола в рамках кандидатской диссертации «Методы и программное средство обработки и семантического аннотирования табличной информации» планирует разработать сквозную технологию автоматической семантической интерпретации русскоязычных таблиц и извлечения фактов для формирования предметно-ориентированных графов знаний. Исследование направлено на решение актуальной проблемы отсутствия машинно-читаемой семантики в табличных массивах государственных и корпоративных информационных систем РФ, что особенно значимо в контексте обеспечения технологического суверенитета.

«В результате работы предполагается создать новые модели на основе самообучения языковых моделей, метод генерации графов знаний, а также программный комплекс для их практического применения; апробация решений запланирована на примере интеллектуальной системы технической диагностики воздушных судов», — отмечает Кирилл Тобола.

Более трети исследований, удостоенных стипендий Президента РФ в этом году, посвящены разработке и внедрению передовых технологий проектирования и создания высокотехнологичной продукции — в том числе с использованием искусственного интеллекта, робототехники, инновационных материалов и методов обработки больших объемов данных. Это свидетельствует о заинтересованности молодых ученых в направлениях, способствующих укреплению технологического лидерства России.