Источник: Официальный сайт Государственного –
Важный отказ от ответственности находится в нижней части этой статьи.
Искусственный интеллект становится частью работы компаний, но для его эффективного использования недостаточно просто подключить нейросеть. Важно научить её правильно работать с корпоративными документами и находить в них нужную информацию. Именно эту задачу решает проект студента ГУУ Никиты Колотушкина, который стал победителем конкурса «УМНИК» Фонда содействия инновациям.
Никита — студент Института информационных систем, техник Лаборатории цифровой и интеллектуальной мобильности и Студенческого конструкторского бюро ГУУ «Инновационные решения». Победа в конкурсе принесла ему грант в размере 500 тысяч рублей на реализацию собственного проекта.
Конкурс «УМНИК» проводится Фондом содействия инновациям совместно с Минэкономразвития России в рамках федерального проекта «Технологии» национального проекта «Эффективная и конкурентная экономика». Его задача — поддержать молодых исследователей и помочь перспективным научно-технологическим разработкам сделать следующий шаг к практическому применению.
Как научить искусственный интеллект лучше работать с документами?
Проект Никиты посвящён одной из важных проблем современных ИИ-систем — качественной подготовке информации, с которой работает нейросеть.
Полное название разработки звучит сложно: «Разработка программного комплекса автоматизированного контроля машиночитаемости и подготовки промышленных текстовых данных для дополненных поиском генеративных систем на основе структурно-лингвистических метрик». Но за научной формулировкой стоит вполне понятная задача.
Представим, что предприятие хочет создать ИИ-помощника, который сможет отвечать сотрудникам на вопросы, используя тысячи внутренних инструкций, регламентов, отчётов и других документов. Если просто передать нейросети огромный массив неструктурированных текстов, ей будет сложно быстро находить именно ту информацию, которая нужна для точного ответа.
Разработка Никиты помогает подготовить такие документы к работе с искусственным интеллектом: очистить исходные данные, извлечь необходимую информацию, разделить большие тексты на небольшие смысловые фрагменты и добавить к ним сведения, которые помогут системе ориентироваться в базе знаний.
После такой обработки ИИ может быстрее находить релевантные фрагменты и использовать их при формировании ответа. Подобный подход называется RAG (Retrieval-Augmented Generation), или генерацией с дополненным поиском. Если говорить проще, нейросеть сначала ищет нужные сведения в подготовленной базе знаний, а уже затем формирует ответ на их основе.
Сегодня компании всё активнее внедряют искусственный интеллект в свои рабочие процессы. Поэтому качество подготовки корпоративных данных становится одним из ключевых условий эффективной работы таких систем. Проект Никиты направлен как раз на то, чтобы сделать этот процесс более точным и автоматизированным.
От студенческих конкурсов — к собственной разработке
Победа в «УМНИКе» стала продолжением активной проектной работы Никиты. В 2025 году он стал победителем трека «Делаю» Всероссийского студенческого проекта «Твой Ход», а также выиграл хакатон «Технологии городского развития».
В 2026 году Никита также присоединился к Всероссийскому проекту Минобрнауки России «ТехноНаставники», одна из задач которого — вовлекать детей и молодёжь в инженерное и техническое творчество.
Всего в 2026 году грантовую поддержку Фонда содействия инновациям получили авторы 500 научно-технологических проектов. Заявки участников рассматривались на 17 площадках, а победителями стали представители 66 регионов России.
Теперь победителям предстоит перейти от идеи к исследованию и практической реализации своих разработок. В перспективе результаты этой работы могут стать основой для создания собственных малых технологических компаний.
Поздравляем Никиту с победой и желаем успешной реализации проекта!
Подпишись на тг-канал “Наш ГУУ” Дата публикации: 18.08.2026
Примите к сведению; Эта информация является необработанным контентом, полученным непосредственно от источника информации. Она представляет собой точный отчет о том, что утверждает источник, и не обязательно отражает позицию MIL-OSI или ее клиентов.