Сибирские инженеры разработали оригинальную AI-систему для обработки сложных данных

Если ваша инфраструктура работает с большими массивами данных в режиме реального времени – обновите модули для работы с нейросетями. Новая система, разработанная в Новосибирске, значительно снижает нагрузку на вычислительные мощности за счёт асинхронной маршрутизации запросов и адаптивного кэширования.

Особенность решения – в модульной архитектуре, позволяющей внедрять его поэтапно, без полной остановки сервисов. Первый внедрённый прототип уже заменил более 40% ручных процессов в логистической цепочке регионального оператора, снизив время отклика до 120 мс на каждом узле.

Технология уже интегрирована в системы видеонаблюдения, распознавания речи и автоматического документирования. Разработчики использовали гибридный стек на базе Rust и Python, что дало прирост производительности до 68% по сравнению с традиционными решениями на чистом Python.

Для тестирования можно запросить SDK с открытым API. По словам представителей команды, сейчас приоритет – масштабируемость и устойчивость к нагрузке. Следующая цель – встроенные решения для автономных устройств без доступа к облаку.

Как сибирская AI-система обрабатывает неструктурированные данные в реальном времени

Сначала данные проходят через модуль предобработки, где удаляются шумы, дубли и лишние символы. Затем активируется потоковая сегментация: система разбивает поток текстов, изображений и аудиофайлов на логически связанные фрагменты.

• Для текстов используется гибридная модель на базе BERT и CRF. Она распознаёт сущности, контексты и тональность в режиме потока без необходимости хранения полного документа.
• Изображения анализируются сверточной сетью с предварительной компрессией JPEG/PNG-данных. Метки объектов генерируются параллельно с классификацией сцен.
• Аудио преобразуется в спектрограммы, затем подается в многослойную LSTM-сеть. Это позволяет распознавать команды, эмоции и смысловые акценты в аудиопотоке.

Весь процесс завершается на уровне семантической сборки: выделенные фрагменты объединяются в смысловые блоки. Для этого используется графовая нейросеть, которая устанавливает связи между сущностями без задержек на переиндексацию.

Система работает на собственной архитектуре: распределённая обработка с приоритетами по типу данных. Скорость реакции – до 80 миллисекунд на фрагмент, объём – до 12 ГБ неструктурированного потока в минуту.

1. Не нужно ждать окончания загрузки файла – данные обрабатываются сразу при поступлении.
2. Можно комбинировать текст, аудио и визуальный поток в одном канале без конфликтов форматов.
3. Доступен режим «обратной сборки», когда по ключевым меткам можно воссоздать исходный смысловой контекст.

Такой подход сокращает нагрузку на инфраструктуру и уменьшает требования к предварительной маркировке. Главное – точка входа данных и сценарий применения. Всё остальное – автоматизировано.

Какие задачи в промышленности и логистике решает новая технология

Автоматизируйте контроль качества на производстве – система моментально находит дефекты на конвейере, даже если они едва заметны. Распознавание происходит в реальном времени, без задержек, что снижает количество брака и экономит ресурсы.

Исключите простой оборудования. Модель прогнозирует возможные поломки до того, как они произойдут. Анализирует вибрации, температуру, нагрузки и сравнивает с накопленной статистикой. Это позволяет обслуживать технику по факту, а не по графику.

Оптимизация логистики без лишних затрат

Алгоритмы просчитывают маршруты доставки с учётом пробок, загрузки складов, расписания транспорта и даже погодных условий. Это снижает издержки и сокращает время доставки.

Упростите управление складом: система сама распределяет грузы по ячейкам, прогнозирует спрос и контролирует остатки. Результат – меньше ошибок, быстрая обработка заказов и меньше ручного труда.

Безопасность без компромиссов

Технология отслеживает действия сотрудников и движение техники на производственной площадке. При риске столкновения или нарушении протоколов мгновенно подаёт сигнал. Это помогает избежать аварий и остановок.

Чем архитектура сибирского AI отличается от западных аналогов

Первое отличие – минимальная зависимость от облачных платформ. Алгоритмы запускаются локально, без постоянного обращения к удалённым серверам. Это даёт прирост производительности до 35% на задачах с ограниченным временем отклика и снижает риски утечки данных.

Вместо универсальных моделей с миллиардами параметров используется модульная схема. Каждый компонент отвечает за конкретную функцию: распознавание речи, анализ видео, предсказание событий. Такой подход позволяет оперативно заменять или обучать отдельные блоки, не затрагивая остальную систему.

Базовые языковые модели адаптированы под региональные акценты и лексику, что повышает точность распознавания разговорной речи на 28% по сравнению с общедоступными западными аналогами. Для этого применяются кастомные датасеты, собранные в реальных условиях: колл-центры, полевые экспедиции, городская среда.

В обработке изображений акцент сделан на работе в условиях слабого освещения и низкого разрешения. Используются гибридные нейросети, комбинирующие свёрточные и трансформерные блоки. Это обеспечивает устойчивую работу в снежной погоде и при сильных перепадах освещения – то, с чем чаще всего не справляются стандартные западные решения.

И последнее: архитектура заточена под энергосберегающие вычисления. Вместо масштабных GPU-кластеров используется оптимизированное ARM-оборудование с низким тепловыделением. В результате мощность системы снижается всего на 12%, а энергопотребление – почти вдвое.

Видео:

НИКОЛА ТЕСЛА Раскрывает Жуткую Тайну Египетских Пирамид / Ученые Не Могут Это Объяснить