Азамат Жилоков
Директор
Награды и достижения:
Директор Института искусственного интеллекта МФТИ.
Экс-вице-президент BV Deutschland.
Руководил крупными международными проектами в таких сферах, как:
-
- Информационные технологии (ИТ),
- Проектирование и строительство,
- Здравоохранение,
- Другие отрасли.
Юрий Визильтер
Научный директор, Лидер ЦК Генеративного ИИ, профессор РАН, д.ф-м.н.
Направления исследований:
- Генеративный ИИ
- Компьютерное зрение
- Машинное обучение
- Биометрия
- Цифровая фотограмметрия
• Web of Science: ABB-9237-2021.
• Scopus: 6506127474.
• РИНЦ: 17000.
Ключевые проекты:
- Авиационные системы улучшенного, синтезированного и комбинированного видения
- Системы распознавания лиц в некооперативных условиях
- Программная платформа машинного обучения
- Модульная система технического зрения автономного РТК
Андрей Райгородский
Академический директор, Лидер ЦК Математического моделирования, Директор ФПМИ, профессор, заслуженный деятель науки РФ, д.ф-м.н.
Направления исследований:
- Комбинаторика и комбинаторная топология
- Практические приложения теории графов и гиперграфов
Награды и достижения:
- Лауреат Премии Президента Российской Федерации 2011 года в области науки и инноваций для молодых ученых.
- Главный редактор журнала Moscow Journal of Combinatorics and Number Theory
- Награжден премией Президиума РАН за цикл работ по комбинаторной геометрии
- Награжден премией Президента Российской Федерации в области науки и инноваций для молодых учёных за «крупные достижения в ряде разделов дискретной математики и их практическое применение в информационных технологиях»
Александр Безносиков
Директор Центра агентных систем, Лидер ЦК Оптимизации, Руководитель лаборатории фундаментальных исследований в ИИ, д.ф-м.н.
Направления исследований:
- Федеративное и распределенное обучение
- Эффективные методы обучения больших языковых моделей
Ключевые проекты:
- Оптимизация инференса и хранения нейросетевых моделей
- Бенчмаркинг передовых больших языковых моделей
Награды и достижения:
- Лауреат премии «Лидеры ИИ» 2023
- Лауреат Yandex ML Prize 2023
Александр Панов
Лидер ЦК Робототехники, Руководитель Центра когнитивного моделирования, д.ф-м.н.
Направления исследований:
- Когнитивная робототехника
- Беспилотный транспорт
- Мультиагентные системы
- Генеративные поведенческие модели
Ключевые проекты:
- Система планирования движения сервисного робота с LLM
- Детекция и трекинг объектов для беспилотных автомобилей
Награды и достижения:
- Лауреат Yandex ML Prize 2024
- Руководитель команды SkillFusion, занявшей первое место в сорвеновании CVPR Habitat, 2023 г.
- Пуководителем команды CDS, выигравшей первое место в соревновании NeurIPS MineRL, 2019 г.
- Лауреат медали Российской академии наук для молодых ученых в 2017 г.
Кирилл Бухаров
Лидер ЦК Компьютерного зрения, Руководитель Центра интеллектуальных технических систем, к.т.н.
Направления исследований:
- Компьютерное зрение
- БПЛА и морская техника
- Анализ ДЗЗ
Ключевые проекты:
- Комплекс мониторинга ледовой обстановки
- Виртуальный полигон для мобильных автоматизированных платформ
- Системы компьютерного зрения для производств
Александр Гасников
Ректор университета Иннополис, Руководитель лаборатории математических методов оптимизации, Член-корреспондент РАН, д.ф-м.н.
Направления исследований:
- Стохастическая оптимизация
- Онлайн оптимизация
- Концентрация меры
- Эргодические динамические системы
- Равновесные модели
- Распределения потоков корреспонденций
- Google Scholar
- Статистика цитирования: 8352, начиная с 2019 г. — 5977
- h-индекс: 44, начиная с 2019 г. — 40
- i10-индекс: 200, начиная с 2019 г. — 152
Награды и достижения:
- Член-корреспондент отделения математических наук РАН, 2025
- Присвоено ученое звание профессора по специальности «Теоретическая информатика, кибернетика» приказом Министерства науки и высшего образования РФ
- Член Совета по науке и образованию при президенте России, 2024
- Член научного совета альянса в сфере искусственного интеллекта (ИИ), 2024
Алексей Чернов
Руководитель лаборатории численных методов прикладной и структурной оптимизации, к.ф-м.н
Андрей Леонидов
д.ф.-м.н., заведующий Лабораторией математического моделирования сложных систем Отделения теоретической физики Физического института им. П.Н. Лебедева РАН, профессор кафедры дискретной математики МФТИ
Направления исследований:
- теоретико-игровое описание многоагентных систем
- обучение с подкреплением в многоагентных системах
Алексей Гончаров
Руководитель лаборатории машинного интеллекта
Александр Нозик
Руководитель Центра научного программирования, к.ф-м.н.
Дмитрий Юдин
Руководитель лаборатории интеллектуального транспорта, к.т.н.
Егор Ершов
Руководитель лаборатории индустриального компьютерного зрения, к.ф-м.н.
Роман Горбачев
Руководитель лаборатории интеллектуальных технологий робототехники, к.т.н.
Дмитрий Величкин
Заведующий лабораторией бизнес-решений на основе ИИ
Евгений Хоров
Руководитель лаборатории интеллектуальных систем связи, д.т.н.
Андрей Купавский
Руководитель лаборатории дискретной и комбинаторной оптимизации, д.ф-м.н
Иван Сгибнев
Руководитель лаборатории платформенных решений и мультиагентных систем
Вадим Горбачёв
Руководитель лаборатории прикладных проблем компьютерного зрения, к.ф-м.н
Иван Новиков
Лаборатория анализа корпоративных данных
Алексей Кадейшвили
CTO, ИИ ПАКи
Александр Попов
Руководитель лаборатории нейронных систем и глубокого обучения
Юрий Визильтер
Научный директор, Лидер ЦК Генеративного ИИ, профессор РАН, д.ф-м.н.
Направления исследований:
- Генеративный ИИ
- Компьютерное зрение
- Машинное обучение
- Биометрия
- Цифровая фотограмметрия
• Web of Science: ABB-9237-2021.
• Scopus: 6506127474.
• РИНЦ: 17000.
Ключевые проекты:
- Авиационные системы улучшенного, синтезированного и комбинированного видения
- Системы распознавания лиц в некооперативных условиях
- Программная платформа машинного обучения
- Модульная система технического зрения автономного РТК
Андрей Райгородский
Академический директор, Лидер ЦК Математического моделирования, Директор ФПМИ, профессор, заслуженный деятель науки РФ, д.ф-м.н.
Направления исследований:
- Комбинаторика и комбинаторная топология
- Практические приложения теории графов и гиперграфов
Награды и достижения:
- Лауреат Премии Президента Российской Федерации 2011 года в области науки и инноваций для молодых ученых.
- Главный редактор журнала Moscow Journal of Combinatorics and Number Theory
- Награжден премией Президиума РАН за цикл работ по комбинаторной геометрии
- Награжден премией Президента Российской Федерации в области науки и инноваций для молодых учёных за «крупные достижения в ряде разделов дискретной математики и их практическое применение в информационных технологиях»
Александр Гасников
Ректор университета Иннополис, Руководитель лаборатории математических методов оптимизации, Член-корреспондент РАН, д.ф-м.н.
Направления исследований:
- Стохастическая оптимизация
- Онлайн оптимизация
- Концентрация меры
- Эргодические динамические системы
- Равновесные модели
- Распределения потоков корреспонденций
- Google Scholar
- Статистика цитирования: 8352, начиная с 2019 г. — 5977
- h-индекс: 44, начиная с 2019 г. — 40
- i10-индекс: 200, начиная с 2019 г. — 152
Награды и достижения:
- Член-корреспондент отделения математических наук РАН, 2025
- Присвоено ученое звание профессора по специальности «Теоретическая информатика, кибернетика» приказом Министерства науки и высшего образования РФ
- Член Совета по науке и образованию при президенте России, 2024
- Член научного совета альянса в сфере искусственного интеллекта (ИИ), 2024
Александр Панов
Лидер ЦК Робототехники, Руководитель Центра когнитивного моделирования, д.ф-м.н.
Направления исследований:
- Когнитивная робототехника
- Беспилотный транспорт
- Мультиагентные системы
- Генеративные поведенческие модели
Ключевые проекты:
- Система планирования движения сервисного робота с LLM
- Детекция и трекинг объектов для беспилотных автомобилей
Награды и достижения:
- Лауреат Yandex ML Prize 2024
- Руководитель команды SkillFusion, занявшей первое место в сорвеновании CVPR Habitat, 2023 г.
- Пуководителем команды CDS, выигравшей первое место в соревновании NeurIPS MineRL, 2019 г.
- Лауреат медали Российской академии наук для молодых ученых в 2017 г.
Дмитрий Гаврилов
Директор Физтех-школы радиотехники и компьютерных технологий, д.т.н.
Александр Родин
Директор центра компетенций по перспективным беспилотным авиационным системам и сервисам, д.ф-м.н.
Константин Воронцов
Заведующий кафедры интеллектуальных систем МФТИ, профессор РАН, д.ф-м.н
Владислав Матюхин
Финтех
Владислав Матюхин
Финтех
Борис Клейнер
Промышленность, Строительство
Борис Клейнер
Промышленность, Строительство
Диляра Мухарамова
Агропромышленный комплекс
Диляра Мухарамова
Агропромышленный комплекс
Дмитрий Сафонов
Гос. сектор, Финтех
Дмитрий Сафонов
Гос. сектор, Финтех
Евгений Чихачёв
Ритейл
Евгений Чихачёв
Ритейл
Дания Киреева
Геометаллургия
Дания Киреева
Геометаллургия
Михаил Демидов
Строительство, Ритейл
Михаил Демидов
Строительство, Ритейл
Форматы сотрудничества
Технологический консалтинг
Помогаем определить потенциал ИИ в бизнесе и выстроить дорожную карту цифровой трансформации.
R&D в МФТИ
Проводим научные и прикладные исследования (НИР, НИОКР) для поиска и разработки наукоёмких ИИ-решений.
Создание совместных продуктов
От идеи до запуска: проектируем, разрабатываем и внедряем ИИ-продукты, повышающие эффективность и конкурентоспособность партнеров.
Практикум для лидеров бизнеса и государства
ИИ в бизнесе и производстве: как зарабатывать больше и тратить меньше с ИИ
ИИ в бизнесе и производстве: как зарабатывать больше и тратить меньше с ИИ
Переводим ИИ из абстрактной концепции в конкретные бизнес-возможности на примере реальных кейсов заказчика
Что вы получите
- 2–3 приоритетных кейса для внедрения ИИ в вашей компании с оценкой потенциального эффекта (экономия, рост выручки, повышение качества сервиса)
- Предложения по пилотным решениям и передовым технологиям
- Карта возможностей ИИ для бизнеса компании и сегментация процессов по степени автоматизации и потенциалу применения ИИ
- Дорожная карта внедрения ИИ и рекомендации по выбору проектов первой волны
- Пошаговый план запуска приоритетных пилотов с конкретными действиями для успешной реализации
- Приблизительная оценка инвестиций и ожидаемой отдачи
- Рекомендации по формированию ИИ-команды
- Предложения по обучению управленческой команды для эффективной работы с ИИ
- Поддержка и консультации для сопровождения первых шагов
Для кого
- Для руководителей компании: СЕО, СТО, CFO и др. (группа до 10 человек)
- Для собственников компании
Программа практикума
Шаг 1
подготовка 2-3 недели
- Используем для подготовки ваши кейсы
- Если у вас их нет, то поможем их сформулировать или используем кейсы из существующей практики из вашей отрасли
Шаг 2
практикум 4-5 часов
- Расскажем о современных тенденциях в развитии ИИ в вашей отрасли
- Покажем, как и где стоит внедрить ИИ в вашей компании
- Разработаем вместе с вами дорожную карту по внедрению ИИ
- Выберем вместе с вами проекты для внедрения пилотов
Шаг 3
консультации
- 3 консультации от наших ведущих экспертов в течение месяца
Комада ИИ-Мечты
Комада ИИ-Мечты
Формирование вашей внутренней команды лидеров, способной управлять внедрением ИИ-проектов.
Что вы получите
- Команду лидеров, способную инициировать и управлять развитием и внедрением ИИ
- Готовые проекты и гипотезы для внедрения ИИ, поддержанные новыми знаниями команды
- Дорожную карту развития ИИ-проектов
Для кого
Для руководителей отделов различных подразделений вашей компании, в том числе и нетехнических (5-6 человек)
Программа практикума
Модуль 1
Введение в ИИ и стратегия применения (онлайн / очно, 0,5 дня / 4 часа) Темы: основы ИИ и ML, бизнес-возможности, глобальные кейсы ДЗ: определить потенциал ИИ в своём подразделении, определить кейсы для проекта
Модуль 2
Выявление задач и кейсов для ИИ (очно, 1 день): практический воркшоп, работа с кейсами Темы: от бизнес-проблемы к ИИ-кейсу, критерии отбора, формулировка задач Активности: командная постановка задач + разбор с ML-экспертами
Модуль 3
Эффективная работа с ML-командами (очно, 1 день): тренинг с ролевыми играми Темы: жизненный цикл ИИ-проекта, роли и коммуникации, Agile в ИИ Активности: симуляция встречи «заказчик ↔ команда», кейс из практики
Модуль 4
Риски и этика в ИИ (онлайн / очно, 2 часа) Темы: технические / этические / регуляторные / юридические вопросы Результат: чек-лист вопросов для запуска ИИ-проекта
Модуль 5
Масштабирование и ROI AI-проектов (очно, 1 день) Темы: оценка эффективности, масштабирование, ИИ-дорожная карта Формат: защита проектов + групповая работа
Модуль 6
Результат:
Презентация «ИИ для нашего бизнеса», индивидуальный план действий
Ключевые технологии и тренды искусственного интеллекта
Ключевые технологии и тренды искусственного интеллекта
Лекция от спикеров – ведущих экспертов ИИИ МФТИ: Расскажем о важнейших технологиях и трендах, покажем, как применить ИИ в вашей отрасли
Что вы получите
- Узнаете, где сегодня находится передовой рубеж ИИ в науке и бизнес-практике
- Увидите реальные примеры внедрения ИИ в вашей отрасли: от предиктивной аналитики до компьютерного зрения и чат-ботов
- Замотивируете сотрудников на использование ИИ-инструментов в повседневной работе
- Обсудите с экспертами перспективы и сценарии применения ИИ именно в вашей компании
Для кого
- Для широкого круга сотрудников компании всех уровней
Программа практикума
Модуль 1
Что на самом деле скрывается за модным словом «искусственный интеллект» – 15 мин. Разберёмся, как ИИ уже меняет бизнес, где проходит передовой рубеж науки и какие тренды определят ближайшие 3-5 лет
Модуль 2
Как машины «видят» мир: от камер наблюдения до умных дронов – 15 мин. Узнаете, как компьютерное зрение автоматизирует контроль качества, повышает безопасность и ускоряет операции в промышленности и сервисе
Модуль 3
Генеративный ИИ, ассистенты будущего и их бизнес-применение – 15 мин. Разберём, как новые ИИ-инструменты создают тексты, изображения и даже бизнес-идеи, помогая экономить время и ресурсы
Модуль 4
Роботы и автоматизация, которая приносит прибыль – 15 мин. От производственных манипуляторов до автономных роботов в логистике – реальные примеры, где робототехника уже окупается
Модуль 5
Как внедрить ИИ в вашей компании: от идеи до первых результатов – 15 мин. Чёткий алгоритм внедрения ИИ: выявление задач, подбор технологий, пилотные проекты, масштабирование и оценка ROI
Модуль 6
Вопросы и ответы – 15 мин.
Инвестиции
Венчурный фонд АшНю – инвестиционный партнер Института ИИ МФТИ. Фонд помогает развивать технологические стартапы, предоставляя экспертизу и поддержку для роста и масштабирования проектов в сфере искусственного интеллекта.
Подробнее
Уровни реализации проектов
1
Поисковые исследования — формируем научную базу будущих решений.
2
Выполнение НИОКР для заказчиков — решаем прикладные задачи.
3
Платформенные решения — создаём технологическую основу.
4
Готовые продукты и сервисы — выводим ИИ в реальный сектор.
Центр агентных систем ИИ
Исследовательский центр третьей волны, поддержанный Правительством России в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект».
Центр занимается разработкой интеллектуальных агентов и профессиональных ИИ-ассистентов под прикладные задачи в бизнесе, госсекторе и инфраструктурных отраслях. Ключевые направления исследований — робототехника, генеративный искусственный интеллект и алгоритмы обучения и оптимизации.
Разработка агентов, способных обучаться на человеческих материалах, снижать ошибки и эффективно решать профессиональные задачи.
Эффективные методы обучения и оптимизации больших моделей, необходимые для быстрого и экономичного функционирования интеллектуальных агентов.
Технологии интеллектуальных роботов, способных ориентироваться в сложной среде и взаимодействовать с людьми.
Генеративный ИИ
Разработка агентов, способных обучаться на человеческих материалах, снижать ошибки и эффективно решать профессиональные задачи.
Генеративный ИИ
Разработка агентов, способных обучаться на человеческих материалах, снижать ошибки и эффективно решать профессиональные задачи.
Оптимизация
Эффективные методы обучения и оптимизации больших моделей, необходимые для быстрого и экономичного функционирования интеллектуальных агентов.
Оптимизация
Эффективные методы обучения и оптимизации больших моделей, необходимые для быстрого и экономичного функционирования интеллектуальных агентов.
Робототехника
Технологии интеллектуальных роботов, способных ориентироваться в сложной среде и взаимодействовать с людьми.
Робототехника
Технологии интеллектуальных роботов, способных ориентироваться в сложной среде и взаимодействовать с людьми.
Платформа A2.pro
По итогам работы Центра появится программная платформа А2.pro, с помощью которой пользователи смогут самостоятельно создавать и настраивать профессиональных интеллектуальных ассистентов для решения конкретных задач в различных областях. Партнерами Центра станут компании и организации из финансового, строительного и ИТ-секторов, а также государственные структуры.
