В НИУ ВШЭ представили новые ИИ-сервисы iFORA для исследований и аналитики
В Институте статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ состоялась презентация обновленной платформы iFORA. Эксперты Центра стратегической аналитики и больших данных рассказали о новых инструментах на базе искусственного интеллекта, показали их возможности и обозначили дальнейшие направления развития пользовательских сервисов.
Мероприятие открыл первый проректор НИУ ВШЭ и директор ИСИЭЗ Леонид Гохберг. Он подчеркнул, что система интеллектуального анализа больших данных iFORA становится важным элементом исследовательской инфраструктуры института. Платформа помогает обрабатывать значительные массивы информации, выявлять взаимосвязи и ускорять подготовку аналитических материалов.
По словам директора Центра стратегической аналитики и больших данных Константина Вишневского, за последний год iFORA перешла на новый этап развития. Основным изменением стало формирование мультиагентной архитектуры, в которой несколько специализированных ИИ-модулей совместно решают отдельные задачи: ищут сведения, сопоставляют данные, проводят анализ и формируют итоговый результат.
Еще одним важным направлением стала разработка собственной большой языковой модели iFORA.LLM. Недавно она была включена в Реестр российского программного обеспечения. Модель адаптирована под задачи аналитической и научной работы и способна учитывать специфику профильной терминологии, исследовательских запросов и больших массивов структурированных и неструктурированных данных.
Вишневский отдельно отметил вклад сотрудников ИСИЭЗ в создание языковой модели. Для ее обучения был подготовлен масштабный корпус вопросов и ответов, сформированный при активном участии специалистов института. Совместная работа позволила повысить качество модели и адаптировать ее к практическим сценариям использования в университете.
Разработчики iFORA также представили новую концепцию пользовательских решений. Все больше сотрудников заинтересованы в самостоятельной работе с информацией: они хотят формировать выгрузки, уточнять параметры анализа, редактировать отчеты и получать результаты без обращения к программистам или аналитикам. Поэтому сложные технологические операции постепенно переводятся в понятные интерфейсы, доступные пользователям без специальной подготовки.
Автоматизированный отчет о ключевых трендах
Руководитель проектной группы Софья Приворотская рассказала о новых продуктах платформы и планах по развитию сервисов. Одним из наиболее заметных решений станет автоматизированный отчет по трендам. Его формирование будет обеспечиваться мультиагентной ИИ-платформой iFORA.
В таком отчете будут представлены структурированные описания актуальных тенденций, семантические карты, графики и другие визуальные материалы. Кроме того, система сможет дополнять результаты оценками объема и динамики рынков, прогнозными значениями, анализом потенциальных последствий и сведениями о возможных эффектах для различных сфер.
В основу сервиса заложены аналитические методики, которые специалисты ИСИЭЗ используют в собственных исследованиях. Благодаря этому инструмент должен не просто собирать информацию, а помогать интерпретировать ее и превращать разрозненные сведения в целостную картину происходящих изменений. Разработка ведется в рамках программы "Приоритет-2030".
Практическая ценность автоматизированного отчета заключается в сокращении времени между постановкой вопроса и получением содержательного результата. Исследователю не придется вручную просматривать многочисленные документы, выделять повторяющиеся темы и отдельно подготавливать визуализации. Система сможет выполнить значительную часть этой работы автоматически, сохраняя возможность проверки и корректировки выводов человеком.
ИИ-ассистент для работы с документами
В финале презентации эксперты Центра стратегической аналитики и больших данных Владислав Бешляга и Анна Аксенова продемонстрировали два решения. Первым стал ИИ-ассистент для работы с документами.
Такой инструмент предназначен для поиска нужных сведений, краткого пересказа материалов, сравнения документов и выделения ключевых положений. Он может быть полезен при подготовке аналитических записок, обзоров, отчетов и исследовательских материалов. Пользователь получает возможность задавать вопросы по содержанию документов в естественной форме, не используя сложные поисковые запросы.
Особое значение имеет работа с большими коллекциями текстов. Ассистент помогает быстро находить упоминания нужных показателей, сопоставлять позиции разных авторов и выявлять смысловые связи между материалами. При этом специалист сохраняет контроль над итогом и может использовать ответы системы как основу для дальнейшей проверки и экспертной интерпретации.
Интерактивный стенд iFORA
Вторым решением стал интерактивный демостенд, который объединяет продукты, исследования и разработки института. Он создан для того, чтобы знакомить внешнюю аудиторию с возможностями ИСИЭЗ в наглядном и удобном формате.
На стенде собраны результаты исследований, материалы о научных фронтирах, семантические карты и визуализации трендов. Такой формат позволяет представить сложные аналитические сведения доступнее: посетители могут изучать данные через интерактивные элементы, просматривать взаимосвязи между направлениями и получать представление о работе отдельных сервисов.
Подобный инструмент может использоваться на научных и образовательных мероприятиях, при презентации исследовательских проектов, а также во время взаимодействия с представителями бизнеса, органов управления и экспертного сообщества. Он показывает не только отдельные разработки, но и общую логику работы аналитической инфраструктуры института.
Как будет развиваться платформа
Одной из ключевых задач iFORA остается расширение числа сценариев, доступных пользователям без навыков программирования. В перспективе сотрудники смогут самостоятельно настраивать параметры анализа, выбирать источники, создавать тематические подборки и получать отчеты под конкретную задачу.
При этом автоматизация не отменяет роль эксперта. ИИ помогает быстрее обрабатывать информацию, однако оценка качества данных, проверка выводов и формулирование окончательных рекомендаций по-прежнему требуют профессиональной компетенции. Такой подход позволяет сочетать скорость машинной обработки с ответственностью исследователя.
Развитие iFORA также связано с повышением прозрачности аналитических процедур. Для научной и прикладной работы важно понимать, на каких данных основан вывод, какие факторы были учтены и почему система предложила конкретную интерпретацию. Поэтому дальнейшее совершенствование платформы будет включать инструменты контроля результатов и более подробное представление логики анализа.
Переход к мультиагентной архитектуре открывает возможности для создания специализированных цифровых помощников. Один агент сможет отвечать за поиск материалов, другой - за анализ статистики, третий - за проверку взаимосвязей, а четвертый - за подготовку итогового отчета. Их совместная работа позволит формировать более комплексные решения, чем использование одного универсального алгоритма.
Внедрение iFORA в исследовательскую практику демонстрирует, как искусственный интеллект постепенно становится частью научной инфраструктуры. Платформа ориентирована не только на автоматизацию отдельных операций, но и на изменение самого подхода к работе с данными - от поиска информации до подготовки обоснованных аналитических выводов.
