ATREX.RU
Пресс релизы коммерческих компаний и общественных организаций

» Архив пресс-релизов

» Авторам от редакции

» Добавить пресс-релиз

IT технологии «

Антивирусы «

Промышленность и производство «

Банки «

Культура, искусство «

Образование, учеба «

Природа, окружающая среда «

Наука «

Медицина «

Фармацевтика «

Спорт «

Реклама, PR «

Договора, соглашения «

Логистика, транспорт «

Благотворительность «

Скидки «

Прочие события «

Другие статьи «

Комментарии специалистов «

Недвижимость «

Аналитика «

Самое-самое //

Пресс-релизы //

» Добавить пресс-релиз

Специалисты Сбера и ИТМО создали один из первых отечественных инструментов для федеративного обучения моделей искусственного интеллекта

Новый инструмент от Сбера и ИТМО позволяет обучать модели искусственного интеллекта и делать прогнозы с использованием данных, которые хранятся на различных устройствах и принадлежат разным владельцам. Сведения при этом не объединяются и надёжно защищены от утечек.
Stalactite — один из первых отечественных инструментов для федеративного обучения. Он создан по федеральному проекту «Искусственный интеллект».

Глеб Гусев, руководитель Лаборатории искусственного интеллекта Сбербанка:

«Эта разработка продолжает наше многолетнее сотрудничество с передовыми исследовательскими институтами России в области совместного создания и улучшения инструментов для дата-сайентистов. В этом году мы опубликовали несколько научных работ на топовых конференциях по искусственному интеллекту, и часть из них также касалась федеративного обучения. Разработанный фреймворк может применяться в том числе для улучшения рекомендательных систем различных организаций. В результате дата-сайентисты смогут тестировать разнообразные алгоритмы вертикального федеративного обучения в области рекомендаций для безопасного обучения моделей в различных доменах без прямого обмена чувствительными данными».

Николай Бутаков, старший научный сотрудник исследовательского центра «Сильный ИИ в промышленности» ИТМО:

«Сейчас многие организации достигли предела, когда собственные данные для машинного обучения уже не повышают точность предсказаний. Для этого требуются полезные сведения из сторонних источников. Но если речь идёт, например, о финансовых и медицинских учреждениях, то делиться такой информацией они не могут вследствие законодательства. Для таких задач китайские и американские компании последние два года используют вертикальное федеративное обучение. В России Stalactite стал, насколько нам известно, одним из первых подобных проектов. Его также можно использовать для предсказания финансовых показателей различных подразделений организаций, которые владеют чувствительными данными и не могут ими обмениваться».

Инструмент реализован на языке Python. Сетевой уровень (коммуникация между разными площадками хранения данных) построен на технологии Protobuf, которая позволяет гибко передавать данные без сложной синхронизации. Stalactite включает несколько популярных алгоритмов машинного обучения для работы с табличными данными и изображениями в задачах регрессии и классификации, но может применяться и для задачи рекомендаций. Средства мониторинга результатов и производительности дают возможность использовать решение для отладки, подбора параметров и настроек среды, например в тестовой эксплуатации.

В первую очередь Stalactite предназначен для прикладных разработчиков AI-систем на данных, которые могут с его помощью адаптировать собственный алгоритм для работы в режиме вертикального федеративного обучения. Однако в процессе разработки был создан удобный консольный (командный) интерфейс, который позволяет с помощью всего нескольких команд запустить из терминала готовый алгоритм и поставить модель обучаться. Благодаря этому инструмент могут использовать эксперты даже с минимальными навыками работы с терминалом.

Разработка была представлена на международной научной конференции по рекомендательным системам RecSys (Core A).

Открытая библиотека Stalactite: https://github.com/sb-ai-lab/Stalactite

Контактное лицо: Заботина Анастасия (написать письмо автору)
Компания: Центр искусственного интеллекта ИТМО (все новости этой организации)
Добавлен: 04:23, 26.10.2024
Количество просмотров: 198
Страна: Россия

Компания «Волтари» получила статус цифрового депозитария и провела первую сделку в формате междепозитарного взаимодействия, Web3 Tech, 21:28, 07.10.2026, Россия	157
АО «Волтари» (Vaultary), компания из группы Web3 Tech - разработчика корпоративных блокчейн-решений и провайдера web3-сервисов, включена в реестр цифровых депозитариев. Соответствующее решение Банк России принял 6 октября 2026 г.

Билайн и Axenix будут вместе развивать ИИ, Private 5G и корпоративные ИТ-решения, Axenix, 21:27, 07.10.2026, Россия

105

Билайн (ПАО «ВымпелКом») и консалтинговая технологическая компания Axenix заключили соглашение о стратегическом сотрудничестве. Оно объединит ресурсы двух компаний для разработки и внедрения в корпоративном сегменте бизнеса нового поколения цифровых решений.

«Хи-Квадрат» помогла «НПФ ГАЗФОНД пенсионные накопления» перевести личный кабинет для клиентов на отечественный стек, Хи-Квадрат, 21:27, 07.10.2026, Россия

107

Компания «Хи-Квадрат» помогла «НПФ ГАЗФОНД пенсионные накопления» перевести личный кабинет для клиентов с зарубежного на отечественный программный стек, где в роли прикладного ПО выступает платформа быстрой разработки XSQUARE.

АНО «НЦК ИСУ», MWS AI и «Рокет Контрол» объединили усилия для развития ИИ в промышленности, НЦК ИСУ, 21:27, 07.10.2026, Россия	111
АНО «Национальный центр компетенций по информационным системам управления холдингом» (АНО «НЦК ИСУ»), компании MWS AI и «Рокет Контрол» подписали соглашение о партнерстве на форуме «Цифровые решения».

БФТ-Холдинг обновил модуль работы с картами для визуализации активов и пространственного контроля, БФТ-Холдинг, 21:27, 07.10.2026, Россия

111

Новый картографический компонент позволяет работать с объектами не только в реестрах и карточках, но и непосредственно на электронной карте: видеть их границы и окружение, учитывать территориальные ограничения, подключать внешние геоданные и анализировать территорию.

DataSpace и Deckhouse выводят на рынок отечественный сервис Kubernetes as a Service, DataSpace, 21:26, 07.10.2026, Россия	107
Облачный провайдер DataSpace совместно с компанией «Флант» запустил Kubernetes as a Service (KaaS) на базе Deckhouse Platform для виртуализации.

BSS на CCWeek-2026: эффективные холодные звонки, отработка возражений и проактивный КЦ с помощью ИИ, BSS, 21:24, 07.10.2026, Россия

107

27–28 октября BSS примет участие в ключевой ежегодной конференции, где соберутся более 500 лидеров клиентского сервиса. Эксперты компании покажут на реальных кейсах, как ИИ помогает находить точки роста в клиентских коммуникациях, повышать эффективность контакт-центра и превращать аналитику в конкретные действия.

СберЛизинг обработал более 36 тысяч заявок с помощью ИИ-модели, СберЛизинг, 21:22, 07.10.2026, Россия

108

СберЛизинг подвёл первые итоги работы ИИ-модели подбора оптимального поставщика предметов лизинга. Решение запустили в эксплуатацию в третьем квартале 2025 года. За первый год с использованием ИИ-модели обработано более 36 тысяч заявок, а финансовый эффект только за 2025 год превысил 25 млн рублей.

ГАРАНТ представил новую версию правового AI-ассистента – ИСКРА 2.0, Гарант, 21:22, 07.10.2026, Россия	106
Новый сервис стал более совершенным и универсальным.

Как звонить и дозваниваться до клиентов: эксперты «Телфин» расскажут о способах защиты от блокировок, Телфин, 20:59, 07.10.2026, Россия

Провайдер коммуникационных сервисов «Телфин» анонсирует специализированный вебинар «Как звонить и дозваниваться до клиентов?», который состоится 15 октября в 14:00 (МСК). В рамках встречи эксперты расскажут о требованиях к маркировке и массовым автоматическим вызовам (МАВ), а также сервисах Телфин для эффективного информирования клиентов.