29-30 июня в СПб ФИЦ РАН на базе НИЦЭБ РАН – СПб ФИЦ РАН прошел первый полугодовой российско-китайский семинар по международному проекту РНФ 25-44-02032 «Синергетическое влияние ключевых токсичных компонентов твердых частиц на здоровье человека в условиях перегрева окружающей среды во время песчаных и пылевых бурь» (2026-2028 гг.).
Старший научный сотрудник Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра РАН (СПб ФИЦ РАН) Николай Тесля принял участие в XIV Всероссийском съезде советов молодых учёных и студенческих научных обществ.
Традиционные методы измерения давления с использованием манжет неудобны для непрерывного мониторинга, особенно в условиях удаленного наблюдения. Предложена новая архитектура на основе модели Mamba для оценки систолического и диастолического давления по 64-кадровым видеосегментам лица, использующая иерархический 3D-энкодер для извлечения пространственно-временных признаков и двунаправленное моделирование состояний. В отличие от ресурсоемких трансформерных моделей, данная архитектура имеет линейную вычислительную сложность, обеспечивая более высокую скорость обработки при сравнимой точности (средняя ошибка 13,15 мм рт. ст. для систолического и 9,56 мм рт. ст. для диастолического давления). Это позволяет реализовать бесконтактные системы мониторинга для wellness-приложений и первичного скрининга на мобильных устройствах.
Создание научно-просветительских ресурсов, таких как "Пушкин Цифровой", требует трудоемкой ручной верстки поэтических текстов, которая осложняется вариативностью содержания и форматирования в разных изданиях. Разработан метод, основанный на построчном нечетком сравнении текстов с использованием расстояния Левенштейна и векторных моделей языка, отличающийся способностью оценивать степень схожести строк и автоматически формировать правила переноса форматирования из эталонного издания. Метод обеспечивает корректный автоматический перенос верстки для 74,55% текстов из 914 произведений А.С. Пушкина, что значительно сокращает трудозатраты специалистов и ускоряет подготовку контента для цифровых архивов.
Внедрение ИИ-агентов в государственное управление требует оценки их надежности для ответственных управленческих процедур, где критически важна устойчивая память о нормативных требованиях и фактах дел. Проведен сравнительный анализ моделей человеческой памяти и архитектур памяти LLM-агентов, выявивший фундаментальные ограничения последних, включая отсутствие автобиографичности, хронологии опыта и встроенных механизмов ответственности. Это позволяет определить четкие границы использования LLM-агентов исключительно в роли когнитивных ассистентов при обязательном человеческом контроле, что снижает риск искажения контекста и обеспечивает возможность проверки сгенерированных утверждений, сохраняя персональную ответственность за управленческие решения.
Прямое сравнение LLM на финансовых задачах затруднено из-за закрытости моделей и вариативности тестовых данных, что делает актуальным разработку методов прогнозирования их производительности. Создана методика на основе матричной факторизации, отличающаяся применением алгоритмов рекомендательных систем для предсказания неизвестных метрик качества LLM на финансовых наборах данных. Методика обрабатывает разреженную матрицу, включающую 34 модели и 42 набора данных, и позволяет ранжировать модели по агрегированной метрике, что дает возможность оценивать производительность новых или закрытых моделей без проведения дорогостоящих тестов на всех возможных задачах, ускоряя выбор подходящего ИИ-инструмента для финансовой сферы.
Проблема выявления связанных цепочек атак в центрах мониторинга информационной безопасности (SOC) критична из-за колоссальных объемов данных и вариативности форматов описаний инцидентов. Разработанная методика автоматически обнаруживает корреляционные связи в потоке событий, преобразуя текстовые описания инцидентов в векторные эмбеддинги с помощью большой языковой модели, и применяет алгоритм плотностной кластеризации DBSCAN, что позволяет выявлять группы связанных событий без предварительного задания их количества. Такой подход обеспечивает инвариантность к формату данных и семантическое понимание содержания инцидентов, позволяя выявлять многоэтапные атаки на основе смысловой близости, а не только по формальным признакам, и фильтровать шумовые наблюдения, что значительно снижает нагрузку на аналитиков SOC.
Разработка объективных методов оценки концентрации и медитации крайне востребована для развития систем биологической обратной связи и персонализированного здравоохранения. Созданный датасет включает синхронизированные записи ЭЭГ (64 канала, 2048 Гц), ЭКГ и видео 49 участников, выполнявших задания на внутреннюю и внешнюю концентрацию, а также состояние блуждания ума. В отличие от существующих наборов данных, он содержит записи как опытных практиков йоги, так и новичков, что позволяет проводить кросс-валидацию и сравнительный анализ. Это обеспечивает возможность разработки и тестирования алгоритмов для точного распознавания функциональных состояний человека в реальном времени.
7 июля 2026 г. в СПб ФИЦ РАН состоялась традиционная встреча со студентами Омского государственного технического университета, обучающимися по направлению подготовки 09.03.02 «Информационные системы и технологии» и проходящими производственную практику в Санкт-Петербурге
Новый выпуск «Научного Петербурга» посвящен наиболее ярким событиям месяца организаций Санкт-Петербургского отделения РАН (СПбО РАН).