Россияне создают порядка 2 тысяч инноваций в год с применением искусственного интеллекта

Федеральная служба по интеллектуальной собственности (Роспатент) отмечает рост заявок на регистрацию отечественных технологий, в которых используется искусственный интеллект (ИИ). По оценкам экспертов, уже сейчас 3–4% изобретений, подаваемых россиянами на регистрацию, предполагают использование нейросетей.

По словам руководителя Роспатента Юрия Зубова, в мире каждую минуту патентуются решения, связанные с искусственным интеллектом.

«На протяжении трех-четырех лет в Роспатент поступало не менее 600-650 заявок в год на регистрацию изобретений, связанных с работой искусственного интеллекта. Также последние четыре года наблюдается уверенный рост заявок на регистрацию программного обеспечения и баз данных, функционирующих с использованием нейросетей. В 2024 году было зарегистрировано порядка 1650 таких программ и баз данных, а за неполный текущий год – 1270», – рассказал Юрий Зубов.

Сегодня технологии ИИ могут получать патентную правовую охрану как способ обработки информации вычислительным средством или как часть охраняемой системы, использующей алгоритмы алгоритм работы ИИ. Часто это системы для мониторинга, прогнозирования, распознавания, анализа и обработки данных, которые могут применяться в медицине, промышленности, энергетике и других отраслях

Динамика регистрации таких изобретений и софта свидетельствует об ускоренной цифровизации промышленности и высоком потенциале применения ИИ-разработок в производственных процессах. Практически в каждой отрасли существуют задачи, где подключение искусственного интеллекта способно повысить эффективность и качество решений.

Выбор Роспатента: перспективные ИИ-разработки

Эксперты Роспатента подготовили подборку наиболее перспективных отечественных ИИ-разработок последних лет.

Прогнозирование пожаров. Ученые Сколковского института науки и технологии предложили способ прогнозирования распространения природных пожаров с помощью данных дистанционного зондирования земли и нейронных сетей. Система анализирует особенности рельефа, погодные параметры и элементы инфраструктуры, позволяя с высокой точностью предсказывать развитие очагов возгорания.

Энергия под контролем. Московские инноваторы из ООО «Индепендент Энерджи» разработала систему управления энергопотреблением, которая с помощью ИИ анализирует энергопотребление объекта и автоматически регулирует нагрузку, повышая эффективность работы оборудования.

Медицина с точностью до пикселя. Челябинские специалисты из ООО «Эндоскопическая видеоаналитика лаб» разработали способ и систему измерения размеров новообразований внутри организма во время проведения эндоскопических процедур, где обрабатывать изображения помогают нейронные сети. Технология позволяет точно определить местоположение и размер новообразования. Разработка может применяться в различных видах эндоскопических процедур, а также в ветеринарной медицине.

Зрение сквозь преграды. Учёные ФНИЦ «Кристаллография и фотоника» РАН разработали способ использования искусственного интеллекта для обработки изображения и пространственного разрешения при проведении рентгеновского исследования образцов. Нейросеть анализирует и обрабатывает сигналы, полученные от лазерной системы и цифровой камеры, формируя детализированное изображение объекта даже за различными преградами. Такой подход позволяет минимизировать искажения и повысить качество визуализации. Разработка может применяться как в медицинской диагностике, так и в промышленных целях.

Интеллектуальное письмо. ПАО «Сбербанк» запатентовал систему на базе нейросети GigaChat, которая умеет перефразировать тексты, сохраняя их смысл и стиль. Лучше и не скажешь

Цифровое земледелие. Инноваторы из ООО «Альбатрос» из Татарстана разработали способ агрохимической обработки посевов. Собранные с помощью аэросъемки снимки обрабатываются нейросетью, которая определяет повреждения и рассчитывает объём удобрений и полива.

Безопасные переходы. Учёные Белгородского государственного технологического университета им. В.Г. Шухова разработали систему управления движением на нерегулируемом пешеходном переходе, которая с помощью камер и датчиков выявляет присутствие человека на переходе и управляет дорожными табло.

Поймать огни большого города. Ученые из Национального исследовательского Нижегородского государственного университета им. Н.И. Лобачевского придумали способ мультиспектрального восстановления ночных снимков городских агломераций. Технология анализирует плотность застройки и превращает черно-белые изображения в реалистичные цветные карты, которые можно использовать для оценки экологической нагрузки, логистики и планирования городской среды.

Умные дроны. Специалисты университета Иннополис разработали беспилотную авиационную систему InnoVTOL-3s для доставки и мониторинга больших территорий. Полет производится в автоматическом режиме с возможностью коррекции оператором с наземной станции. Широкие возможности модернизации позволяют установить любое оборудование в пределах массогабаритных характеристик.

Киберзащита нового уровня. Лаборатория Касперского разработала систему на основе искусственного интеллекта для выявления фишинговых веб-страниц, включая те, что могут появляться на легальных сайтах после их взлома. Обученная нейросеть анализирует содержимое и поведение страниц, определяя признаки фишинга в режиме реального времени. Такая технология позволяет предотвратить утечку персональных и финансовых данных пользователей, обеспечивая более высокий уровень защиты в сети.