Лаборатория перспективных методов анализа многомерных данных
В ННГУ разработаны подходы к рациональной обработке ошибок ИИ для их минимизации в будущем. Эффекты большой размерности могут не только создавать проблемы («проклятие»), но и эффективно использоваться («благословение размерности»). В частности, в ННГУ разработана технология коррекции ошибок систем машинного обучения и искусственного интеллекта в многомерном мире, основанная на эффектах концентрации меры в многомерных пространствах (корректоры и мультикорректоры).
Дополнительная сложность в обработке реальных потоков многомерных данных состоит в том, что никакая гипотеза о статистическом порождении данных на основе сколько-нибудь регулярного распределения вероятностей не подтверждается. Данные могут иметь богатую мелкозернистую структуру с множеством кластеров и соответствующих пиков в плотности вероятности. Мультикорректоры, основанные на кластеризации ошибок могут успешно обрабатывать неклассические данные.
В рамках работы Центра предполагается довести эти работы от теоретических результатов и исследовательского программного обеспечения до пользовательского программного обеспечения для обработки многомерных данных, возникающих в здравоохранении, и создания систем доверенного искусственного интеллекта, основанного на технологии мультикорректоров.