Услуги организациям
Контакты

AGIU - научно-исследовательская лаборатория общего (сильного) искусственного интеллекта

{OMEGA HORIZON}

Фундаментальные исследования
развития искусственного интеллекта

{ANTHEMIUM}

proto-agi исследования и окр
Ask for price

{SYNTHES}

Исследования общего (сильного)
искусственного интеллекта
для целей научных открытий

{SAPIENS GARDEN}

Исследования мульти-агентных
систем общего (сильного)
искусственного интеллекта

{ORION}

Исследования общего (сильного)
искусственного интеллекта
agentic ai экономики

{MEDICUS}

Исследования общего (сильного)
искусственного интеллекта
для целей здравоохранения

{Услуги организациям. Проектируем отказоустойчивые,

наблюдаемые и экономически эффективные AI-платформы}

1. Data Engineering & Multimodal RAG (Подготовка данных и контекста)
Переход от векторного поиска к гибридным графово-векторным базам знаний и синтетическим данным.

  • GraphRAG & Multimodal Indexing: проектирование гибридных хранилищ (Vector + Knowledge Graph). Парсинг неструктурированных данных (PDF, CAD, видео) с использованием специализированных Vision-Language моделей (VLM) для извлечения сущностей и связей.
  • Synthetic Data Generation (SDG) Pipelines: построение конвейеров генерации синтетических данных на базе диффузионных моделей и LLM для балансировки датасетов, покрытия edge-cases и обхода проблем с PII (Personal Identifiable Information).
  • Data Flywheel Automation: настройка автоматических пайплайнов сбора, очистки и разметки инференс-логов для непрерывного дообучения (Continuous Fine-Tuning, CFT).
2. Model Engineering & Agentic Orchestration (Разработка и оркестрация)
Проектирование не просто моделей, а когнитивных архитектур и мультиагентных систем.

  • Multi-Agent System (MAS) Design: разработка оркестраций на базе фреймворков нового поколения (эволюция LangGraph/AutoGen), где агенты обладают персистентной памятью, планированием (Planning) и инструментарием (Tool-use/Function calling).
  • SLM Distillation & Edge AI: дистилляция крупных MoE (Mixture of Experts) моделей в компактные SLM (Small Language Models, 1B-7B параметров) с квантованием до INT4/FP8 для деплоя на периферийные устройства (Edge NPU) и IoT-шлюзы.
  • Advanced Alignment (DPO/RLAIF): тонкая настройка (LoRA/QLoRA) и выравнивание моделей под специфические бизнес-домены с использованием Direct Preference Optimization и автоматической оценки через LLM-as-a-Judge.
3. Agent Harnessing & AI DevOps (CI/CD для автономных систем)
Промышленный харнессинг (harnessing) агентов: создание сред для безопасного тестирования, симуляции и непрерывной доставки (CI/CD) агентных систем.

  • Agent CI/CD & GitOps Pipelines: внедрение практик Infrastructure-as-Code для AI. Автоматизированные конвейеры развертывания, где конфигурации агентов, реестры инструментов (tool registries) и версии промптов версионируются и доставляются через GitOps-подход (с использованием эволюционировавших платформ уровня Harness AI Delivery).
  • Ephemeral Sandboxing & Digital Twins: создание эфемерных изолированных сред (песочниц) и цифровых двойников корпоративных систем. Агенты тестируются в симуляторах перед доступом к продакшн-API, что исключает риск деструктивных действий (например, ошибочного удаления данных или неверных финансовых транзакций).
  • Trajectory Replay & Deterministic Testing: запись полных трейсов выполнения агентов (состояния, вызовы тулов, ответы LLM) и их детерминированный реплей. Это позволяет проводить регрессионное тестирование траекторий (trajectory regression testing) и гарантировать, что обновления модели не сломают бизнес-логику.
  • Runtime Circuit Breakers & Fallback Orchestration: настройка динамических «предохранителей» на уровне харнесса. Если агент входит в цикл галлюцинаций, превышает лимит токенов на задачу или получает ошибку от внешнего API, система автоматически переключает поток на fallback-сценарий (Human-in-the-Loop или упрощенную SLM-модель).
4. LLMOps & High-Performance Infrastructure (Инфраструктура и инференс)
Оптимизация TCO и минимизация латентности при высоком RPS.

  • Serverless Inference & KV-Cache Optimization: деплой инференс-серверов с применением PagedAttention, префиксного кэширования (Prefix Caching) и специкулятивного декодинга (Speculative Decoding).
  • Quantization & Semantic Routing:внедрение динамического роутинга запросов между тяжелыми foundation-моделями и легкими SLM в зависимости от семантической сложности промпта.
  • Hybrid Cloud & On-Prem GPU Clusters: проектирование распределенных вычислительных кластеров с поддержкой RDMA (InfiniBand/RoCE) для эффективного распределенного обучения и инференса.
5. Evaluation, Security & Governance (Оценка, безопасность и комплаенс)
Обеспечение детерминированности, безопасности и соответствия регуляторным нормам (EU AI Act).

  • Automated Red-Teaming & Adversarial Testing: непрерывное автоматизированное тестирование моделей на уязвимости (jailbreaks, prompt injections) с использованием генеративных атакующих агентов.
  • Semantic Guardrails & NER Masking: внедрение низколатентных фильтров на уровне инференса для детекции галлюцинаций и автоматического маскирования PII/PHI в реальном времени.
  • EU AI Act Compliance Auditing: технический аудит AI-систем на соответствие требованиям к системам высокого риска: обеспечение объяснимости (XAI), ведение неизменяемых логов и управление смещениями (bias mitigation).
6. Observability & Continuous Optimization (Мониторинг и развитие)
Трассировка на уровне шагов агентов и управление жизненным циклом в продакшене.

  • Trace-Level Observability: интеграция систем мониторинга, позволяющих отслеживать графы вызовов агентов, латентность отдельных тулов, потребление токенов и стоимость (cost-per-task) в мультишаговых задачах.
  • Drift Detection & Concept Shift: мониторинг семантического дрифта входных данных и деградации качества ответов с автоматическим триггером на переобучение.
  • A/B Testing for Agent Trajectories: фреймворки для сплит-тестирования не только промптов, но и целых стратегий (алгоритмов планирования и выбора инструментов) агентных систем на реальных пользователях.
7. Embodied AI & Robotics Stack
Вертикальное решение для интеграции ИИ в физические системы, промышленную робототехнику и IoT.

3.1. Simulation & Sim2Real Transfer
  • Physics Engines: настройка сред на базе NVIDIA Isaac Sim / Isaac Lab и MuJoCo с поддержкой фотореалистичного рендеринга и точной физики.
  • Domain Randomization: автоматическая генерация вариативных условий среды (освещение, трение, массы) для обучения робастных политик.
  • Sim2Real Pipelines: конвейеры переноса весов из симуляции в реальные контроллеры с использованием адаптационных алгоритмов.
3.2. VLA (Vision-Language-Action) & Edge Control
  • Foundation Models for Robotics: дообучение VLA-моделей (аналоги RT-2, pi0) на кастомных датасетах манипуляции и навигации.
  • Middleware: интеграция LLM-оркестраторов с ROS 2 через низколатентные мосты (ROS-LLM bridges) для высокоуровневого планирования задач.
  • Edge Inference: оптимизация и деплой моделей на бортовые компьютеры (NVIDIA Jetson Thor/Orin) с использованием TensorRT для принятия решений в реальном времени без облачных задержек.
8. AI4Science & Deep R&D Accelerator
Вертикальное решение для ускорения научных исследований, разработки материалов и фармацевтики.

4.1. Differentiable Programming & Compute
  • Вычислительный стек: инфраструктура на базе JAX для задач, требующих автоматического дифференцирования и высокоскоростного линейного алгебраического ядра (XLA).
  • Distributed Sharding: настройка распределенного обучения с шардированием данных и моделей для работы с тензорами огромной размерности.
4.2. Domain-Specific Generative Models
  • Graph Neural Networks (GNN): внедрение моделей уровня GNoME для предсказания стабильности кристаллических структур и дизайна новых материалов.
  • Молекулярный дизайн: пайплайны генеративной химии (3D-диффузионные модели) для drug discovery и предсказания связывания белков (эволюция AlphaFold).
4.3. Autonomous Self-Driving Labs
9.Медицинские клиники (Acute Care & Diagnostics)
Фокус: клиническая точность, интеграция с МИС (EHR), строжайший комплаенс (HIPAA/152-ФЗ), работа с неструктурированными медицинскими данными.

Стек данных и интеграции:
  • Интероперабельность: строгая поддержка стандартов HL7 FHIR R4/R5 и DICOM для бесшовной интеграции с любыми МИС (Epic, 1С:Медицина, ЕМИАС).
  • Federated Learning (Федеративное обучение): инфраструктура для дообучения моделей на данных разных филиалов клиники без физического перемещения персональных данных (сохранение врачебной тайны).
AI-модели и алгоритмы:
  • Ambient Clinical Intelligence (ACI): end-to-end Voice-to-EHR пайплайны. Модели (на базе специализированных Med-LLM) в реальном времени слушают диалог врача и пациента, фильтруют small talk, извлекают анамнез, жалобы и план лечения, и автоматически заполняют структурированные формы в МИС.
  • Multimodal Diagnostic VLMs: vision-language модели, дообученные на рентгене, МРТ, КТ и гистологии. Архитектура, позволяющая подавать на вход снимок (DICOM) и текстовую выписку, получая на выходе дифференциальный диагноз с указанием вероятностей и ссылок на клинические рекомендации.
  • Clinical NLP & ICD-11 Mapping: NLP-пайплайны для автоматического кодирования неструктурированных врачебных записей в коды МКБ-11 и номенклатуру медуслуг для биллинга.
Инфраструктура и безопасность:
  • On-Premise / Private Cloud Inference: развертывание инференса исключительно в защищенном контуре клиники (или через сертифицированные медицинские облака).
  • Semantic Guardrails for Healthcare: жесткие фильтры, блокирующие галлюцинации LLM и не позволяющие модели выдавать рекомендации, противоречащие утвержденным клиническим протоколам.
10.Медиспа и Санатории (Wellness, Longevity & Hospitality)
Фокус: персонализация, превентивная медицина, работа с данными носимых устройств (wearables), премиальный клиентский сервис, IoT.

Стек данных и интеграции:

  • Wearable & IoT Ingestion: пайплайны приема высокочастотных временных рядов (Time-Series) с умных колец (Oura), часов (Apple Watch/Garmin), систем непрерывного мониторинга глюкозы (CGM) и умных весов. Стек: Apache Kafka + InfluxDB / TimescaleDB.
  • Multi-omics Data Lake: хранилища для интеграции клинических анализов, генетических тестов (NGS) и микробиомных данных.
AI-модели и алгоритмы:
  • Physiological Digital Twins: создание цифрового двойника физиологии клиента. Модели машинного обучения анализируют исторические данные wearables и предсказывают реакцию организма на конкретные процедуры (массажи, диеты, инфракрасные сауны, капельницы).
  • Hyper-Personalized Recommendation Engines: агентные системы, которые на основе цифрового двойника и текущих показателей (например, уровня стресса по HRV сегодня утром) динамически формируют расписание процедур и меню на день.
11.Строительные компании (ConTech, BIM & Spatial AI)
Фокус: управление сложными проектами, контроль отклонений от проекта (BIM), безопасность на площадке, генеративное проектирование.

Стек данных и интеграции:
  • BIM & IFC Parsing: Пайплайны для парсинга и анализа тяжелых 3D-моделей (формат IFC, Revit). Извлечение метаданных, коллизий и спецификаций материалов.
  • Point Cloud Processing: Обработка облаков точек (с лидаров и дронов) с использованием алгоритмов SLAM и нейросетей для 3D-реконструкции объектов.
AI-модели и алгоритмы:
  • Progress Tracking via Drone Photogrammetry: автономные облеты стройплощадки дронами. VLM-модели сравнивают полученное 3D-облако точек (as-built) с проектной BIM-моделью (as-designed), автоматически вычисляя процент готовности и отклонения в миллиметрах.
  • Generative Design & Clash Detection: ИИ-агенты, которые на этапе проектирования генерируют тысячи вариантов компоновки инженерных сетей (вентиляция, электрика, сантехника) для поиска оптимального варианта с минимальным количеством коллизий и расхода материалов.
  • Construction Site Safety CV: системы видеоаналитики на базе камер на кранах и по периметру. Детекция отсутствия СИЗ (касок, жилетов), нахождения людей в зонах работы тяжелой техники, распознавание потенциально опасных зон (открытые шахты, края перекрытий).
Инфраструктура и клиентский опыт:
  • Spatial Computing & AR Overlays: интеграция с очками дополненной реальности (Apple Vision Pro, HoloLens) для прорабов. ИИ в реальном времени накладывает на физический объект скрытые инженерные сети (трубы в стене) и подсвечивает ошибки монтажа.
  • Agentic Document Control: мультиагентные системы для анализа тысяч страниц строительных смет, контрактов и СНиПов/ГОСТов. Автоматическая проверка проектной документации на соответствие актуальным нормам и выявление финансовых рисков в сметах.

Контакты

info@agiu.ru

+7(495) 003-08-08

телеграм

Продолжая использование сайта, вы подтверждаете своё согласие на использование файлов cookie в соответствии с Политикой обработки персональных данных. При несогласии с использованием файлов cookie вам необходимо прекратить использование сайта и покинуть его
Made on
Tilda