Исследования. Большие данные

Исследования. Большие данные.

1 Общая информация

• Набор тем для исследований.
• Моделирование. Цифровой двойник

2 Проект в сфере образования

• Предиктивная аналитика и нейроадаптивные системы для высшего образования.

2.1 Актуальность

• Университеты и EdTech-платформы накапливают большое количество данных (LMS, цифровые следы, оценки), но не имеют инструментов для их аналитики.
• Разработка на базе РУДН (главный международный вуз страны) позволяет создать уникальные модели предиктивной аналитики для мультикультурной и мультиязычной среды.
• Интеграция методов ИИ для нейронаук позволит анализировать не только цифровые следы, но и когнитивную нагрузку, утомляемость и вовлеченность студентов с помощью поведенческой биометрии.

2.2 Архитектура проекта

• Модуль «Предиктор успеваемости и адаптации»
  • ML-модели, которые на 3-4 неделе семестра прогнозируют риск отчисления или академической задолженности.
  • Учёт социокультурных факторов и языкового барьера.
• Модуль «Адаптивные образовательные траектории»
  • Система рекомендует студенту индивидуальные материалы, курсы и форматы обучения на основе его когнитивного профиля и текущей успеваемости.
• Модуль «Нейроаналитика вовлеченности»
  • Анализ когнитивной нагрузки при прохождении сложных модулей.
  • Помогает методистам модифицировать курсы.
• Модуль «Цифровой двойник кафедры/деканата»
  • BI-система для проректоров и деканов с реальной картиной качества образования, нагрузкой ППС и прогнозами по аккредитации.

2.3 Целевые партнеры

• Университеты:
  • РУДН (внутренний пилот), другие вузы РФ, университеты стран БРИКС, СНГ.
• EdTech и корпоративные университеты
  • СберУниверситет, Яндекс.Лицей, VK Образование, корпоративные университеты (Ростех, Росатом).
• LMS-вендоры
  • Интеграция аналитических модулей в существующие LMS (Moodle, 1С:Университет) через API.

2.4 План реализации

2.4.1 НИОКР

• Сбор и разметка датасета на базе РУДН (данные LMS, личные дела).
• Обучение базовых ML-моделей.
• Работающий MVP (минимально жизнеспособный продукт).

2.4.2 Коммерциализация

• Пилотное внедрение в 2-3 сторонних вузах.
• Заключение хоздоговоров с EdTech-компаниями.
• Вывод продукта на рынок в формате SaaS.

3 Проект телекоммуникации и сети

• Предиктивная аналитика и управление большими данными в телекоммуникационных сетях и системах IoT.

3.1 Актуальность

• Операторы связи и корпоративные сети генерируют петабайты телеметрии.
• Традиционные методы мониторинга реагируют на сбои постфактум.
• Переход к сетям 5G/6G и массовому IoT требует управления сетью в реальном времени с нулевой задержкой (Zero-Touch Network Management).
• Проект базируется на синергии математического моделирования, информационной безопасности, анализа больших данных.
• Предлагаются не просто дашборды, а математически обоснованные алгоритмы предиктивного обнаружения аномалий и оптимизации трафика, способные работать на высокоскоростных потоках данных с гарантиями безопасности.

3.2 Архитектура проекта

• Модуль «Предиктивный детектор аномалий и киберугроз»
  • ML-модели для выявления DDoS-атак, сбоев оборудования, аномального потребления трафика в реальном времени на основе потоковой обработки данных.
• Модуль «Интеллектуальное управление сетевыми срезами»
  • Алгоритмы на основе обучения с подкреплением для динамического перераспределения ресурсов сети 5G/IoT под меняющуюся нагрузку.
• Модуль «Цифровой двойник телеком-инфраструктуры»
  • Математическая модель сети для стресс-тестирования, прогнозирования нагрузок и планирования развития инфраструктуры без риска для реальной сети.

3.3 Целевые партнеры

• Крупные телеком-операторы (например, ПАО «МТС», ПАО «ВымпелКом», ПАО «Ростелеком», Tele2).
• Разработчики телеком-оборудования и ИТ-инфраструктуры (например, ГК «Ростех», Yadro, Eltex, Yandex Cloud, SberCloud).
• Промышленные предприятия с развитой сетью IoT.

3.4 План реализации

3.4.1 НИОКР

• Формирование размеченного датасета (на основе открытых данных и анонимизированных данных партнеров).
• Разработка математических моделей.
• Разработка ML-алгоритмов.
• Работающий MVP (минимально жизнеспособный продукт).

3.4.2 Пилотное внедрение

• Проведение пилотных проектов на реальных сегментах сетей партнеров.
• Адаптация алгоритмов под промышленные стандарты.

3.4.3 Коммерциализация

• Вывод продукта на рынок в формате SaaS.
• Выход на крупные интеграционные контракты с госкорпорациями.

4 Проект по BigData c ОИЯИ

• Интеллектуальный анализ больших данных в экспериментах класса Мегасайенс (NICA) и радиобиологии: от цифровых двойников до нейроаналитики

4.1 Участники сотрудничества

• Со стороны РУДН:

  • ИКНиТ;
  • кафедра ММиИИ;

• Со стороны ОИЯИ (Дубна)

  • Лаборатория информационных технологий (ЛИТ)
    • Совместная работа с вычислительным кластером и хранилищами данных NICA.
  • Лаборатория физики высоких энергий (ЛФВЭ)
    • Предоставление датасетов с детекторов коллайдера NICA.
  • Лаборатория радиационной биологии (ЛРБ)
    • Предоставление биометрических данных для трека нейронаук.

4.2 Содержание совместных исследований

• Физический трек (NICA)
  • Применение графовых нейросетей (GNN) и трансформеров для реконструкции треков частиц и идентификации аномалий в условиях экстремально высоких плотностей данных.
• Биологический трек (Нейронауки + Радиобиология)
  • Анализ больших данных о влиянии тяжелых ионов на нейронные сети живых организмов.
  • Использование ИИ для поиска ранних маркеров нейродегенерации.
• Инженерный трек (Цифровые двойники)
  • Математическое моделирование и предиктивная аналитика отказов криогенных и магнитных систем ускорителя на основе потоковой телеметрии.

4.3 Планируемые проекты

4.3.1 Реконструкция событий на коллайдере NICA с помощью графовых нейросетей

• Замена классических алгоритмов на GNN для ускорения обработки данных в реальном времени.
• Задача РУДН:
  • разработка и обучение математических моделей,
  • оптимизация под архитектуру гибридных вычислителей.

4.3.2 ИИ-анализ когнитивных нарушений при воздействии тяжелых ионов

• ОИЯИ облучает биомодели пучками ионов.
• РУДН применяет методы ИИ для нейронаук для выявления скрытых паттернов повреждения нейронных связей.
• Задача РУДН:
  • создание мультимодальной нейросети, объединяющей физические дозы облучения и биологические отклики.

4.3.3 Предиктивный цифровой двойник NICA

• Анализ временных рядов с датчиков.
• Задача РУДН
  • математическое моделирование + ML для предсказания поломок до их возникновения.