Месяц: Июнь 2026

В русском языке выражения «X есть/был/будет Y» или «X – это Y» могут выполнять две разные функции.

Первая функция – указывает на знание или констатацию факта, например – «яблоко есть фрукт», «Вася есть человек». Здесь мы определяем первое понятие, задавая его через более общее понятие, имеющее существенные свойства. Эта роль подобна наследованию (или созданию экземпляра класса) в объектно-ориентированном подходе.

Вторая функция имеет указательную природу, наводя фокус и выстраивая связь от одного понятия к другому. Например – «Вася – это хоккеист» или «ветки были материалом для шалаша». Здесь речь идёт не об абсолютном знании об объектах «Вася» или «ветки», а скорее о присвоении некоей роли.

При этом роль определяет не существенные свойства объекта, а какую-то ограниченную временем или выполняемым действием характеристику. То есть, Вася проявляет свойства хоккеиста только во время игры в хоккей, а в других действиях может являться сотрудником компании.

Мы видим, что для подобных понятий основой является действие, в котором участвует объект – тот, кто играет в хоккей – хоккеист, то из чего сделано — материал, почему что-то сделано — причина, чем что-то сделано – инструмент и так далее.

Таким образом, если связать в базе знаний различные свойства действия с той или иной характеристикой (например, актор действия «продавать» и «продавец»), то система получит возможность понимать взаимосвязь выражений «Мария продает клубнику» и «Мария продавщица клубники».

Планируем в ближайших версиях реализовать данный подход и посмотреть, какие это откроет новые возможности при анализе текста.

Не успел завершиться первый блок акселератора МИФИ, как мы подали заявку для участия в новой программе – «Индустриальный код», которую проводит Госкорпорация «Ростех».

Программа нацелена на поиск проектов для проведения пилотов и масштабирования в контуре государственной корпорации и ее партнеров. Это не классический акселератор, скорее – открытое окно инноваций, куда можно представить проект для быстрого контакта с потенциальным заказчиком.

В программе предусмотрены конкретные технологические запросы, по которым отбираются проекты – например «Проведение НИР и НИОКР по разработке (узлов, деталей) перспективных ДВС и гибридных силовых установок ВС и БПЛА с возможностью оперативного изготовления опытных образцов» или «Ключевые узлы и компоненты для вертикально-фрезерных обрабатывающих центров (напр. автоматические сменщики инструмента)».

На программу мы заявили Real AI CKG, который поможет автоматизировать бизнес-процессы, связанные с необходимостью анализа и извлечения данных из документов, а технологическое направление, которому соответствуем, выбрали «Создание доверенного ПО» в треке «ИИ и Машинное обучение».

Заявка на участие – одна из самых подробных, которую приходилось заполнять – 9 вкладок для описания проекта и команды со всевозможных ракурсов. Это, пожалуй, даже более обстоятельно, чем заявка на получение гранта от Фонда Содействия Инновациями.

Возможно, коллегам требуется в рамках проекта нечто более коробочное, чем наш разрабатываемый семантический анализатор, но надеемся на новые контакты и возможный выход на пилот.

В среду, 3 мая, выступили на Демо-дне акселератора технологических проектов, проводимом в НИЯУ МИФИ.

Организаторы постарались серьезно и пригласили индустриальных партнеров из различных сфер, не ограничиваясь контуром ГК «Росатом», для которой МИФИ является главным опорным ВУЗом. Например, на мероприятии были и представители банкинга, и ритейла, и крупных разработчиков IT-решений.

Сами проекты также были весьма разнообразны – от приложений для поиска компании с целью посетить культурное мероприятие и 3D-принтеров по подписке с запросом инвестиций в 20 миллионов, до крайне наукоемких аппаратных комплексов, способных сохранить миллиарды рублей при успешной реализации на атомных станциях.

Мы же предлагали вниманию слушателей проект на базе нашего семантического анализатора – Real AI CKG – инструмент для извлечения информации из неструктурированного текста за счет построения связанных смысловых моделей документов.

Учитывая разнопрофильность экспертов, в презентации отступили от канона и не сосредотачивались на одной конкретной боли, закрываемой проектом, а подсветили целый спектр процессов, связанных с анализом текста, которые можно автоматизировать.

Доклад вызвал обсуждение со стороны технической части, а именно – что происходит при обработке, возможны ли галлюцинации и какой фундамент у применяемого нами подхода.

Были вопросы и практического характера с озвучиванием конкретных интересных задач. В ходе общения увидели возможность решать их эффективнее, чем существующие продукты на базе LLM.

Остаемся с коллегами на связи и надеемся на продуктивное дальнейшее взаимодействие.