Сделано в России: дайджест №41 новостей из мира ИТ, науки, космоса и технологий

Российские достижения на этой неделе — просто космос (буквально). Рассказываем о самых ярких событиях из мира искусственного интеллекта, медицины и науки.

Искусственный интеллект

Нейросеть помогает в 2,5 раза быстрее переписывать старый код iOS-приложений на современный Swift, а Минюст внедрил в работу ИИ, который сортирует обращения граждан с точностью почти 90%.

Яндекс разработал открытое ИИ-решение для ускорения миграции iOS-кода на Swift

Разработчики Яндекса выложили в открытый доступ первое решение на базе большой языковой модели (LLM) для автоматизации перевода iOS-проектов с Objective-C на современный язык Swift. Инструмент, разработанный в процессе обновления кодовой базы Яндекс Браузера, позволяет ускорить процесс миграции в 2,5 раза и избавить инженеров от рутинной работы.

Проблема актуальна для многих крупных проектов, запущенных до 2018 года. На примере Браузера команда показала, что ручное переписывание сотен тысяч строк кода требует огромных ресурсов — за пять лет техдолг удалось сократить лишь наполовину.

Применение нового подхода позволило всего за два месяца интегрировать 106 пул-реквестов, переписав около 97 500 строк устаревшего кода в более чем 2 000 файлов. Без нейросетей такой объем работы занял бы больше года.

В отличие от классических конвертеров, не учитывающих контекст, решение Яндекса понимает архитектуру конкретного монорепозитория. Процесс опирается на систему из четырех специализированных промптов:

• Первый алгоритм определяет оптимальный порядок миграции (начиная с «листьев» графа зависимостей), переписывает код и проверяет его компиляцией и тестами.
• Второй этап адаптирует полученный результат под лучшие практики разработки на Swift.
• Третий шаг включает автоматическую сверку по чеклисту: проверяются заголовки, корректность типов и стандарты.
• Четвертый промпт отвечает за финальную очистку кода от отпавших за ненадобностью устаревших аннотаций.

Инструмент не привязан к внутренней инфраструктуре Яндекса. Его универсальность успешно подтвердили на стороннем проекте, мигрировав пакет для форматирования вики-разметки в приложении Wikipedia для iOS. Для использования решения достаточно заполнить открытый конфигурационный шаблон данными о проекте, а готовые промпты автоматически подхватываются современными агентскими IDE.

Все промпты, скрипты и шаблоны уже доступны на GitHub. 

Почему это важно:

• Решение задает новый рыночный стандарт работы с legacy-кодом, смещая фокус мобильных разработчиков с монотонного переписывания на валидацию и высокоуровневый рефакторинг.
• Открытый исходный код конфигураций и промптов значительно снижает порог входа для массового отказа корпораций от устаревшего Objective-C.
• Проект наглядно демонстрирует прикладную пользу ИИ как специализированного системного инструмента, способного учитывать сложные архитектурные паттерны.

Источник: Яндекс 

«Наносемантика» создала для Минюста РФ интеллектуальную систему классификации обращений граждан

Российский разработчик ИИ-решений «Наносемантика» внедрил классификатор для автоматической обработки и маршрутизации входящей корреспонденции в Министерстве юстиции РФ. Система, развернутая в закрытом ИТ-контуре заказчика, распределяет обращения граждан между исполнителями.

До внедрения нейросетей распределение писем, поступающих на электронную почту ведомства, выполнялось полностью вручную. Сотрудники специального подразделения самостоятельно просматривали каждое обращение и направляли его в нужные департаменты, что требовало огромных временных и трудовых затрат. Новый подход позволил практически полностью исключить ручную сортировку из повседневной работы: теперь процесс контролируют всего 1–2 специалиста вместо целого отдела.

Архитектурно классификатор реализован как набор взаимосвязанных микросервисов:

• Основной модуль отвечает непосредственно за логику обработки и классификации документов.
• Отдельный сервис с СУБД обеспечивает хранение информации о заданиях (названия и даты изменения файлов, статусы обработки и результаты классификации).
• Специализированный микросервис извлекает текстовое содержимое из прикрепленных PDF-документов.

В рамках последнего обновления алгоритмы научились более глубокой маршрутизации. Теперь система распределяет входящие письма не только по 29 департаментам ведомства (точность достигла 0,89), но и адресно по 102 конкретным отделам внутри них (точность — 0,84).

Наши решения уже доказали свою эффективность в проектах с миллионами пользователей и обращений, и этот кейс — ещё одно тому подтверждение. Здесь искусственный интеллект решает прикладную задачу: автоматизирует рутинные операции, сокращает время обработки обращений и повышает качество маршрутизации. В результате выигрывают все стороны — и организация, и конечные пользователи.

Сабина Спирина, генеральный директор компании «Лаборатория Наносемантика»

Почему это важно:

• Проект демонстрирует успешный и масштабируемый опыт применения ИИ в федеральном госсекторе, смещая фокус ведомств с рутинной бюрократии на профильную работу.
• Автоматизация первичной обработки корреспонденции способна значительно сократить цикл ответа на обращения и повысить качество госуслуг.
• Развертывание системы непосредственно в инфраструктуре заказчика гарантирует полную конфиденциальность персональных данных граждан.

Источник: Наносемантика

Медицина 

ИИ теперь помогает ставить диагнозы и разгружает медиков: он заполнят медкарты по голосу врача и предсказывает взгляд рентгенолога на снимке.

Сеть клиник «Будь Здоров» внедрила ИИ для автозаполнения медицинских карт

Сеть клиник «Будь Здоров» при участии «Ингосстраха» завершила пилотный проект по интеграции ИИ-сервиса LazyDoc от российского разработчика «Ленивый доктор». Инструмент на базе генеративных нейросетей автоматически заполняет медицинскую документацию вместо врача.

До внедрения системы специалисты тратили до 50% времени приема на рутинное оформление протоколов. Теперь процесс работы с документами выстроен иначе:

• Врач надиктовывает данные в режиме реального времени прямо во время осмотра пациента.
• ИИ транскрибирует речь, корректно распознавая даже сложные узкопрофильные медицинские термины с учетом стандартов.
• Нейросеть преобразует текст в структурированные данные и бесшовно переносит их в нужные поля электронной медицинской карты (МИС).
• Если информации для финальной версии протокола не хватает, бот предлагает варианты заполнения на основе истории болезни, оставляя врачу лишь проверку и подписание документа.

В результате время на ручной ввод информации в медкарты сократилось в два раза — теперь работа с бумагами занимает до 5 минут. Это позволило высвободить врачам до 10 минут времени для полноценного общения с пациентом. Пилот показал высокие результаты в УЗИ, терапии, гастроэнтерологии и неврологии. Инструмент не требует долгого обучения благодаря нативному интерфейсу и полностью предотвращает путаницу: для каждого пациента в системе создается отдельный изолированный чат.

Сервис был интегрирован в МИС заказчика, однако может работать как на компьютере, так и на смартфоне врача. Сама поставка нашего ПО была осуществлена в формате on-premise, таким образом, медицинские данные и история болезни каждого пациента надежно защищены и остаются в ИТ-контуре клиники.

Александр Шевелёв, генеральный директор компании «Ленивый доктор»

Почему это важно:

• Делегирование бюрократии искусственному интеллекту позволяет врачам сфокусироваться на прямых обязанностях, что повышает качество лечения.
• Поставка ИИ-решения непосредственно в защищенный контур организации исключает утечку чувствительных персональных данных на сторонние серверы.
• Проект доказывает, что наибольшую ценность приносят специализированные ИИ-инструменты.

Источник: Клиника «Будь здоров»

Российские ученые научили ИИ предсказывать взгляд рентгенолога на снимках

Специалисты Исследовательского центра в сфере ИИ Университета Иннополис разработали нейросеть, способную с высокой точностью предсказывать движения глаз врача-рентгенолога при анализе медицинских снимков. Новая мультимодальная ИИ-модель «ЛогитГейз-Мед» (LogitGaze-Med) улучшила качество прогнозирования взгляда на 20–30% по сравнению с мировыми аналогами и на 5% повысила точность автоматического распознавания патологий: например, пневмонии или сердечной недостаточности.

Исследователи впервые применили в медицинской визуализации метод «логит-линзы», который позволяет заглянуть внутрь нейросети и связать пиксели с понятными человеку смыслами: «кость», «контур сердца», «затемнение».

Модель объединяет три типа данных:

• Визуальные признаки, полученные от специализированных медицинских алгоритмов.
• Текстовые описания диагностических меток.
• Семантические данные отдельных фрагментов снимка, извлеченные для понимания медицинского контекста конкретной области.

В результате ИИ генерирует синтетическую траекторию взгляда — точную последовательность фиксаций с координатами и длительностью внимания. В ходе слепого тестирования практикующий врач-эксперт высоко оценил визуальный реализм сгенерированных траекторий (4,3 балла из 5) и их клиническую значимость (4,2 балла из 5). В 58% случаев рентгенолог не смог отличить маршрут взгляда нейросети от движения глаз реального человека. 

Наше исследование внесло вклад в решение фундаментальной проблемы нехватки данных о движении взгляда врачей при анализе медицинских снимков. Модель «ЛогитГейз-Мед» может лечь в основу симуляторов для обучения будущих рентгенологов правильным паттернам визуального поиска. Кроме того, предсказание взгляда делает работу медицинских ИИ-систем более понятной и обоснованной для врача.

Илья Першин, руководитель Лаборатории искусственного интеллекта в медицине Университета Иннополис

Почему это важно:

• Система визуально демонстрирует, на основе каких зон алгоритм сделал вывод, что критически важно для сферы здравоохранения.
• Создание интерактивных симуляторов на базе данной технологии позволит студентам-медикам буквально «смотреть глазами эксперта».
• ИИ-ассистент, способный в реальном времени направлять взгляд диагноста на неочевидные патологии, поможет снизить процент пропущенных заболеваний на ранних стадиях.

Источник: CNews

Космические технологии

Главная новость — первый старт ракеты «Союз-5» с Байконура. А бауманские студенты запустили «Мечту-1» — первую в стране студенческую ракету с жидкостным двигателем, которая успешно взлетела на 420 метров.

С космодрома Байконур впервые запущена новая ракета «Союз-5»

Состоялось первое летно-конструкторское испытание ракеты-носителя среднего класса «Союз-5». Успешный запуск стал кульминацией масштабного российско-казахстанского проекта «Байтерек», разработка которого длилась десять лет. Проект знаменует концептуальный переход к модели стратегического совладения: теперь Казахстан выступает полноправным собственником и оператором наземной пусковой инфраструктуры, а Россия отвечает за создание самой ракеты.

Носитель призван занять нишу между «Союзом-2» и «Ангарой А-5», выводя на низкую околоземную орбиту до 17 тонн полезной нагрузки — вдвое больше предшественника. При разработке «Союза-5» был применен ряд передовых технологических решений:

• Установлен самый мощный в мире жидкостный двигатель первой ступени РД-171МВ (тяга 740 тонн) и рекордный по экономичности двигатель второй ступени РД-0124МС.
• Топливные баки изготовлены из высокопрочного сплава Р-1580 с применением автоматической сварки трением с перемешиванием, а межступенчатый отсек — из легких композитов.
• Ракета использует экологически чистое топливо (смесь жидкого кислорода и нафтила), безопасное для окружающей среды в районах падения ступеней.
• Впервые на площадке внедрена система «безлюдного старта», обеспечивающая полностью автоматизированную подготовку и пуск без присутствия персонала на стартовом столе.

В ходе первого испытания системы отработали в штатном режиме: ракета успешно вывела массо-габаритный макет на расчетную суборбитальную траекторию.

Почему это важно:

• Ввод в эксплуатацию «Союза-5» гарантирует России и странам-партнерам независимый доступ в космос.
• Удвоенная грузоподъемность при сохранении двухступенчатой конструкции, допускающей удобную транспортировку по железной дороге, значительно удешевляет и ускоряет вывод на орбиту крупных аппаратов связи и мониторинга.
• Переход на новую совместную модель управления обеспечит космодром Байконур непрерывными коммерческими заказами.

Источник: Роскосмос

В России впервые запустили студенческую ракету с жидкостным двигателем

Студенческое конструкторское бюро RoTech из МГТУ им. Н.Э. Баумана провело первый в России успешный запуск экспериментальной ракеты «Мечта-1», оснащенной жидкостным ракетным двигателем (ЖРД). Во время испытаний 1 мая на аэродроме во Владимирской области аппарат поднялся на расчетную высоту 420 метров, развил скорость свыше 200 км/ч и благополучно совершил парашютную посадку.

Разработка носителя заняла у команды молодых инженеров пять лет. Ключевым и самым наукоемким этапом стало создание собственного жидкостного двигателя, который принципиально сложнее распространенных систем:

• В отличие от массовых твердотопливных аналогов, ЖРД требует сложной компоновки и синхронизации множества элементов: от камеры сгорания до механизмов подачи топлива и автоматики.
• Создание такого двигателя невозможно без колоссальных затрат времени на доводку и многоэтапные проверки на специальных огневых стендах.

Достигнутая высота является расчетной и стандартной для прототипов подобного класса, полностью подтверждая работоспособность всех заложенных технологических решений.

 В нашей стране очень распространены более простые и массовые двигатели на твердом топливе. Для нашей страны это огромный скачок, показывающий рост нашего космического кадрового потенциала.

Владимир Щедрин, специалист АО «НПО Энергомаш»

Почему это важно:

• Успешное создание и полетное испытание собственного сложного ЖРД формирует мощный научно-технический задел для трансформации студенческого бюро в полноценный коммерческий аэрокосмический стартап.
• Сегодняшние 420 метров — это тестовый полигон для технологий будущей индустрии.
• Успех к задает новую, более высокую планку компетенций для действующих частных компаний на рынке.

Источник: МГТУ им. Н.Э. Баумана

Подписывайся на наш Telegram-канал — там мы рассказываем о главных достижениях России в IT, науке, космосе и инженерии. Если у тебя есть интересные новости о российских технологиях, присылай их на support@codenrock.com.