1 июня 2025 года в институте Системной и программной инженерии и информационных технологий создана научно-исследовательская лаборатория «Предиктивная аналитика и когнитивные технологии». Руководителем лаборатории назначена Шевнина Юлия Сергеевна, доктор технических наук, доцент.

Целями лаборатории являются:

- разработка и внедрение инновационных решений на основе современных методов анализа данных и искусственного интеллекта в производственные процессы микроэлектроники;

- подготовка высококвалифицированных специалистов, обладающих знаниями и навыками для эффективного применения современных методов анализа данных и искусственного интеллекта в производственных процессах микроэлектроники;

- формирование и развитие партнерства и сотрудничества с ведущими предприятиями отрасли и аналогичными лабораториями, а также ассоциациями искусственного интеллекта.

Для организации работы лаборатории создана междисциплинарная исследовательская среда, способствующая интеграции предиктивной аналитики и когнитивных технологий в области микроэлектроники с акцентом на инновационные решения. Проводятся работы по совершенствованию подходов к разработке и внедрению программного обеспечения с применением когнитивных технологий, в частности ИИ-агентов. Разрабатываются современные образовательные программы, практические семинары и исследовательские проекты, которые обеспечивают у студентов и молодых ученых формирование компетенций, способствующих устойчивому развитию отрасти и внедрению передовых технологий в производство изделий микроэлектроники. Для обеспечения развития партнерства и сотрудничества создана экосистема взаимодействия, способствующую обмену знаниями и опытом в области предиктивной аналитики и когнитивных технологий.

Данная междисциплинарная исследовательская среда создается совместно с основными партнерами лаборатории: ООО «НМ-Тех», Институт проблем передачи информации им. А.А. Харкевича РАН, Институт программных систем им. А.К. Айламазяна.

В лаборатории проводятся научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы в области предиктивной аналитики и когнитивных технологий, в частности, направленные на решение реальных производственных задач:

- разработка способов предиктивности отказов производства;

- разработка инновационных предиктивных моделей на основе омиксных технологий;

- разработка методов и алгоритмов контроля качества выпускаемой продукции с возможностью анализа причин возникновения брака и формирования рекомендаций по их устранению;

- контроль и управление состоянием технических систем;

- прогнозирование дефектов и повреждений производственного оборудования; поведения технологических процессов;

- планирование и контроль энергетического обеспечения производственных процессов;

- мониторинг состояния производственной среды с возможностью его корректировки и прогнозом динамики его изменения;

- обеспечение безопасности и предотвращение сбоев в работе оборудования;

- формирование индивидуальных образовательных траекторий специалистов микроэлектроники;

- автоматизированный анализ соответствия компетенций специалистов требованиям рынка.

Для решения поставленных задач используются:

- комбинированные методы традиционного математического моделирования, методы оптимизации и искусственного интеллекта с целью получения наилучших результатов;

- предварительная аналитическая обработка данных;

- адаптация обученных моделей для применения в смежных приложениях;

- обработка данных с использованием графовых вероятностных моделей и байесовских сетей;

- обучение искусственных нейронных сетей на ограниченных наборах данных;

- моделирование технологических процессов;

- стохастическая и эвристическая оптимизация в задачах машинного обучения;

- визуализация состояния технической системы.

Студенты и молодые ученые под руководством наставника определяют реальную производственную задачу, разрабатывают на основе исследований обобщенную стратегию ее решения, разрабатывают предиктивную модель для решения задачи и оценивают полученные результаты. Такой подход позволяет обучающимся сочетать теоретическую и практическую подготовку с получением обратной связи от опытного наставника, позволяет использовать полученные ранее результаты при решении новых задач. Кроме того, формирует критическое мышление, способность к решению комплексных задач и навыки командной работы.

Основными результаты деятельности лаборатории являются:

- инновационные комбинированные методы и инструменты аналитической обработки данных для технических систем;

- новые инструменты и методики разработки и внедрения программного обеспечения с применением когнитивных технологий;

- инновационные инструменты для обучения студентов и специалистов отрасли;

- интеллектуальная платформа контроля и управления техническими системами в микро- и наноэлектронике;

- система поддержки принятия решения на основе имитации технологических процессов и симуляции работы оборудования при управлении производством в микроэлектронике.