Airi ставит перед собой цель способствовать развитию технологий, позволяющих достичь углеродной нейтральности. Так, например, организация разрабатывает новые подходы на базе методов машинного обучения для улучшения контроля качества производства солнечных ячеек, основных рабочих элементов солнечных батарей, и оптимизации показателей их эффективности.
В рамках мероприятия институт впервые представил результаты работы моделей, которые выявляют дефекты на реальных изображениях, полученных на производстве (обработано порядка 170 тыс. изображений люминесценции ячеек). После дополнительного тестирования планируется внедрить эти решения на производстве. Об этом рассказал в докладе «AI for New Materials Discovery and Sustainable energy» Семен Буденный, руководитель направления «AI for New Materials Discovery» Airi.
О применении ИИ для улучшения иммунногенных свойств главного белка в вакцинах в докладе «Компьютерные подходы для разработки вакцин нового поколения от SARS-COV2» рассказал научный сотрудник, руководитель направления по исследованию данных команды «Биоинформатика» института Никита Иванисенко.
Руководитель группы «Биоинформатика» Ольга Кардымон представила доклад о совместной работе с НИЦЭМ им. Н.Ф. Гамалеи над улучшением иммунологических свойств S-белка, выступающего основным компонентом большинства вакцин от коронавируса. С помощью дизайна моделей ученые ищут возможность сделать S-белок наиболее привлекательным для нейтрализующих вирус антител.
Максим Еременко, вице-президент, директор департамента развития искусственного интеллекта и машинного обучения «Сбербанка»: «В стремлении предугадать те направления, где произойдут значимые прорывы, крупнейшие технологические компании инвестируют в развитие R&D команд мирового уровня. Год назад мы инициировали выделение в отдельный юнит той части R&D, которая будет заниматься прорывными исследованиями, и запустили Airi, который под руководством Леонида Жукова всего за год вырос с 1 человека до команды численностью более 100 человек».
Фундаментальные исследования института сосредоточены на крупномасштабных системах обучения, включающих в себя языковые и мультимодальные модели, а также на вдохновленных логикой и нейробиологией подходах к изучению искусственного интеллекта. Прикладные исследования сфокусированы на здравоохранении, ESG и естественных науках, а также включают в себя разработку новых лекарств, биоинформатику, анализ медицинских изображений, открытие новых материалов и промышленное применение технологий искусственного интеллекта.