О компании
Мы изучаем, как устроены современные ИИ-системы, консультируем команды на ранних стадиях и помогаем исследователям двигаться дальше публикации.
ЦНИС — Центр национальных интеллектуальных систем — исследовательская организация в сфере искусственного интеллекта.
Исследователи и ВУЗы
Разбираем архитектуру разработки, обсуждаем прикладной потенциал, помогаем сформулировать следующие шаги за пределами публикации. В нашей команде работают люди с академическим бэкграундом — разговор на одном языке.
Технологические проекты на ранних стадиях
Консультируем команды, которые работают с ИИ и ищут экспертную обратную связь. Участвуем в оценке гипотез, помогаем понять, что стоит проверять дальше, а что — нет.
Исследователи и ВУЗы
Разбираем архитектуру разработки, обсуждаем прикладной потенциал, помогаем сформулировать следующие шаги за пределами публикации. В нашей команде работают люди с академическим бэкграундом — разговор на одном языке.
Технологические проекты на ранних стадиях
Консультируем команды, которые работают с ИИ и ищут экспертную обратную связь. Участвуем в оценке гипотез, помогаем понять, что стоит проверять дальше, а что — нет.
Экспертов ЦНИС интересуют задачи, в рамках которых ИИ даёт измеримое преимущество перед более простым решением.
Большая часть того, что сегодня называется «внедрением ИИ», — это автоматизация, которую можно было сделать десять лет назад без нейросетей. Мы работаем там, где задача устроена сложнее: данные неструктурированы, процесс плохо формализован, а стандартные подходы не дают нужной точности.
Приоритет отдаём прикладным направлениям, где исследовательский вопрос и практическая применимость совпадают: машинное обучение на промышленных данных, обработка естественного языка в задачах госсектора, компьютерное зрение в условиях ограниченной разметки.
Отдельно нас интересуют случаи, когда хорошее исследование уже есть, но никто не понял, что с ним делать дальше. Мы можем разобраться в потенциале разработки, найти контекст, в котором она работает, и сформулировать следующий шаг.
Большая часть того, что сегодня называется «внедрением ИИ», — это автоматизация, которую можно было сделать десять лет назад без нейросетей. Мы работаем там, где задача устроена сложнее: данные неструктурированы, процесс плохо формализован, а стандартные подходы не дают нужной точности.
Приоритет отдаём прикладным направлениям, где исследовательский вопрос и практическая применимость совпадают: машинное обучение на промышленных данных, обработка естественного языка в задачах госсектора, компьютерное зрение в условиях ограниченной разметки.
Отдельно нас интересуют случаи, когда хорошее исследование уже есть, но никто не понял, что с ним делать дальше. Мы можем разобраться в потенциале разработки, найти контекст, в котором она работает, и сформулировать следующий шаг.
Как мы выбираем задачи