В Северо-Кавказском федеральном университете начала работу Молодежная лаборатория компактных нейросетевых архитектур для краевых вычислений. Ее возглавил заведующий кафедрой математического моделирования, кандидат физико-математических наук Павел Ляхов.
Специалисты лаборатории создают методы сжатия и ускорения нейросетей для платформ FPGA и ASIC. Главная задача - перенести работу искусственного интеллекта на периферийные устройства, отказавшись от облачных серверов. Эти разработки востребованы в автономной робототехнике, экспресс-диагностике в медицине, мониторинге промышленности и умном сельском хозяйстве.
"Наши проекты прежде всего направлены на адаптацию крупных моделей искусственного интеллекта, которые сейчас активно развиваются, чтобы их можно было эффективно реализовать на компактных мобильных устройствах с ограниченным энергопотреблением — например, на телефонах, умных датчиках, сенсорах или медицинском оборудовании. Эта ниша очень востребована в современной науке, и, соответственно, проекты, которые мы реализуем, посвящены именно им", - пояснил Павел Ляхов.
В 2026-2028 годах команда планирует создать единую платформу для автоматического проектирования систем краевого ИИ и энергоэффективные аппаратные архитектуры. Готовые модели внедрят для диагностики беспилотников и анализа медицинских данных.
Успехи исследователей факультета математики и компьютерных наук в 2026 году также отметил Российский научный фонд (РНФ). Трое ученых СКФУ выиграли гранты на общую сумму 33 миллиона рублей на развитие ИИ и автономных систем:
- Павел Ляхов получил продление крупного гранта на два года (по 6 миллионов рублей в год). Его группа разрабатывает сквозной цикл переноса сложных нейросетей на микросхемы: от математических методов сжатия до автоматической генерации кода для производства чипов.
- Диана Калита, ведущий научный сотрудник департамента науки, работает над энергоэффективными бортовыми модулями для беспилотного транспорта. Компактные и отказоустойчивые системы помогут преодолеть ограничения по энергопотреблению в робототехнике и агродронах.
- Валентина Арустамян, младший научный сотрудник, создаёт систему точного прогнозирования урожайности. Нейросети будут объединять данные со спутников, беспилотников и метеостанций, чтобы помогать аграриям заранее оценивать состояние почвы и планировать уход за растениями.
Между тем СКФУ повысили оценку в рейтинге устойчивого развития RAEX.