Новости центра
Фильтр по:
3 ноября 2023 г. 16:27
Высокотехнологичные рабочие места: Алексей Белошицкий принял участие в заседании круглого стола в Совете Федерации
Комитет Совета Федерации по экономической политике провел круглый стол на тему «Меры экономического стимулирования создания новых высокотехнологичных рабочих мест». Одним из участников данного мероприятия стал исполнительный директор Центра НТИ по больши…
25 октября 2023 г. 12:10
Учёные Центра НТИ создали систему для проверки защищённости ИИ-систем от кибератак
Учёные Центра хранения и анализа больших данных МГУ разработали сервис для проверки устойчивости ИИ-решений к кибератакам.
13 октября 2023 г. 16:42
Закрытая встреча АгроИнвест Клуба от Россельхозбанка и Сколково
25 октября 2023 года в Москве состоится мероприятие от Россельхозбанка и закрытого АгроИнвест Клуба, посвященное поиску перспективных проектов и направлений в агротехнологиях, нетворкингу профессионального сообщества и поддержке новых технологий, способн…
20 сентября 2023 г. 13:07
Специалисты Московского урбанистического форума провели исследование городской среды в крупнейших мегаполисах мира
Эксперты Аналитического центра АНО «Московский урбанистический форум» совместно с Фондом Росконгресс и МГУ имени М.В.Ломоносова подготовили аналитический отчет, в котором раскрываются вопросы развития городов стран БРИКС. Исследование было проведено спец…
25 августа 2023 г. 14:12
VI Расширенное заседание технического комитета по стандартизации ТК 164 «Искусственный интеллект»
Представитель ЦК НТИ, ответственный секретарь Подкомитета 02 «Данные» Технического комитета по стандартизации 164 «Искусственный интеллект», к.ю.н. Сергей Афанасьев принял участие в VI Расширенном заседании Технического комитета по стандартизации ТК 164 …
Егор Шитов, Александр Бирюков и Роман Смирнов выступили экспертами финала конкурса «Цифровой прорыв»
30 ноября 2020 г. 15:36
С 27 по 29 ноября прошел финал всероссийского конкурса «Цифровой прорыв» – флагманского проекта президентской платформы «Россия – страна возможностей». Представители Центра компетенций НТИ по большим данным на базе МГУ – руководитель направления технологического консалтинга Егор Шитов, соруководители направления информационных технологий Александр Бирюков и Роман Смирнов – выступили экспертами по одному из кейсовых заданий, в рамках которого команды разрабатывали модуль автоматизированного сбора данных индекса «IQ городов» для системы мониторинга и анализа данных проекта «Умный город» Минстроя России. Егор Шитов также вошел в состав жюри по аналогичному конкурсному направлению.
Финал «Цифрового прорыва» собрал 304 команды, которые ранее уже проявили себя на региональных этапах конкурса, из более чем 70 субъектов России. На 48-часовом онлайн-хакатоне команды от трех до пяти человек создавали работающие прототипы цифровых продуктов в рамках одного из 15 кейсовых заданий, предложенных ведомствами и крупнейшими компаниями страны. По результатам презентаций решений члены жюри выбрали 45 команд-победителей (по три на каждый кейс).
«По итогам онлайн-хакатона лучшие IT-команды разделят между собой призовой фонд 22,5 миллиона рублей, а также смогут попасть на гранд-финал [с 7 по 8 декабря] в Москве. Там у них будет возможность лично представить свой проект топ-менеджерам крупнейших корпораций и руководителям ведомств и заключить договоренности о будущем своего продукта», – отметил Алексей Комиссаров, генеральный директор АНО «Россия – страна возможностей».
Успешно пройти конкурсные испытания финалистам помогали более 100 трекеров и 300 IT- и бизнес-экспертов. Среди них – Егор Шитов, Александр Бирюков и Роман Смирнов.
Командам, выбравшим кейсовое задание Минстроя России и Центра компетенций НТИ по большим данным на базе МГУ, необходимо было разработать модуль автоматизированного сбора данных индекса цифровизации городского хозяйства «IQ городов».
Напомним, в 2020 году министерство представило первый индекс «IQ городов», созданный совместно с Центром НТИ в рамках ведомственного проекта «Умный город». Индекс рассчитывался на основе данных 191 города по итогам 2018 года. На текущий момент осуществляется аналогичный расчет индекса за 2019 год. Участники хакатона должны были предложить методику и алгоритм сбора данных индекса, позволившие бы сократить количество показателей, собираемых и обрабатываемых вручную. «Для этого необходимо откалибровать существующие субиндексы и их показатели, чтобы собирать их на основе актуальных обновляемых потоковых данных, которые можно получать машинным образом. Акцент делается на открытых данных, но в будущем для индекса возможна и помощь партнеров проекта “Умный город” и Минстроя России», – следует из презентации кейсового задания.
По мнению жюри, лучшее решение для проекта «Умный город» представила команда НЕО. Второе и третье места заняли команды RealtyFlex и «Мимо проходили» соответственно.
Планируется, что предложенное в рамках хакатона решение станет частью запускаемой в 2021 году АИС «Умный город» – системы мониторинга, анализа и представления данных о ведомственном проекте. «Решение планируется использовать в подсистеме сбора данных индекса IQ. Внедрять решение необходимо будет совместно с разработчиками платформы и авторами индекса IQ. Пользоваться им будут сотрудники отдела. Предполагается, что решение упростит сбор и обработку данных, а также повысит качество результата и доверие к индексу IQ за счет прозрачности независимых данных», – отмечается в презентации кейса.
Ранее Егор Шитов, руководитель направления технологического консалтинга Центра компетенций НТИ по большим данным на базе МГУ, сообщал, что в качестве идеи дальнейшего развития индекса «IQ городов» рассматривается возможность создания платформы по автоматическому сбору и анализу данных, необходимых для расчета индекса, что, как следствие, повысит скорость принятия управленческих решений в городах. «Данные необходимы не только для того, чтобы оценивать нашу предметную область, но и для того, чтобы ими впоследствии делиться. Это будет использоваться и для управления, и для тиражирования решений… По моему мнению, в умных городах должны быть созданы условия для принятия управленческих решений в режиме реального времени, которые основываются на данных, собираемых автоматически, с минимальной задержкой», – обращал внимание Егор Шитов.