Институт искусственного интеллекта

Институт перспективных исследований проблем
искусственного интеллекта и интеллектуальных систем
МГУ имени М.В. Ломоносова

Целью Института является проведение фундаментальных и прикладных исследований в области искусственного интеллекта, а также междисциплинарных исследований с применением методов искусственного интеллекта.

Принципы работы Института — междисциплинарная кооперация, создание лабораторий в перспективных областях ИИ, реализация совместных исследований с ведущими российскими научными организациями и корпорациями.

Институт также проводит собственную образовательную программу в области анализа больших данных и машинного обучения AI Masters.

Наши лаборатории

Научные группы

Узнайте больше про Институт ИИ МГУ в очетах и документах

Годовой отчет 2023

Новости

27 сентября 2026

Нейротехнологии и здоровье мозга: участие Михаила Лебедева в междисциплинарной дискуссии

12 сентября в Москве состоялся форум «Наука и искусство здоровья мозга». На одной площадке встретились неврологи, психиатры, специалисты по здоровью мозга и деятели культуры, чтобы обсудить современные подходы к профилактике, поддержанию когнитивного здоровья и междисциплинарным исследованиям.
 
 В дискуссии принял участие Михаил Лебедев, руководитель межфакультетского проекта "Фундаментальные и прикладные нейротехнологии".
 
 Участники форума обсудили концепцию здоровья мозга, объединяющую вопросы неврологического, психического и соматического благополучия. Такой подход позволяет рассматривать здоровье человека комплексно — с учётом физических, психологических, экологических и социальных факторов.
 
 «Развитие нейроинтерфейсов и прикладных нейротехнологий открывает новые возможности для изучения мозга и создания решений, которые помогают поддерживать качество жизни, восстановление после заболеваний и более глубокое понимание связи между мозгом, поведением и средой.
 
 Есть интересные примеры исследований в этой области в Институте ИИ МГУ, где разрабатываются миоэлектрические интерфейсы для управления бионическими протезами, а также неинвазивные подходы к анализу и декодированию ЭЭГ и нейростимуляции спинного мозга.
 
 В целом мы остаёмся оптимистами в этом направлении. Если говорить о ближайших десяти годах, мы можем увидеть интересные прорывы — а возможно, и раньше, в течение пяти лет.»,
 — отметил Михаил Лебедев.
 
 Отдельное внимание в рамках форума было уделено влиянию искусства на нейропластичность, эмоции и поведение, а также перспективам технологий в диагностике, реабилитации и поддержании когнитивных функций.

 

24 сентября 2026

Ученые Института ИИ МГУ повысили надёжность расчёта пересечений луча с асферическими поверхностями до 99,9994%

Для проектирования оптических систем разработан метод расчёта пересечений лучей с асферическими поверхностями, основанный на маршировании вдоль луча с гарантированно безопасным шагом, вычисляемым по аналитическим оценкам производных функции прогиба (sag-функции, или сагитты). Метод предназначен для трассировки лучей через линзы со сложными асферическими поверхностями и позволяет находить точки пересечения для лучей, падающих под большими углами к оптической оси.
 
 Существующие подходы используют простую, но ненадёжную для сильно асферических поверхностей инициализацию по ограничивающим плоскостям либо строят вспомогательные сетки опорных точек или триангулированные представления. Это ограничивает применение точной трассировки лучей при автоматизированной оптимизации оптических систем.
 
 В новой работе исследователи предложили гибридную трёхэтапную схему: пересечение грубо локализуется по ограничивающим плоскостям, затем выполняется адаптивное марширование с шагом, рассчитанным из оценок первой и второй производных сагиты, после чего результат уточняется методом Ньютона. Эксперименты проводились на 978 асферических поверхностях, полученных при проектировании объективов мобильных камер, и около 1,87 млн сложных лучей.
 
 «Аналитическая трассировка позволяет гарантированно строить нижнюю оценку расстояния до ближайшего пересечения на каждом шаге, поэтому марширование никогда не "перепрыгивает“ через первое пересечение и всегда движется вдоль луча»,
 — отметил Владимир Фролов, руководитель научной группы «Нейронного и обратного рендеринга» Института ИИ МГУ.
 
 Результаты исследования могут применяться для проектирования объективов мобильных камер и других компактных оптических систем с сильно асферическими поверхностями, дифференцируемой и автоматизированной оптимизации оптических систем, а также для стрей-лайт-анализа и оптических систем с зеркалами.
 
 Читать статью в журнале Sensors
21 сентября 2026

Ученые Института искусственного интеллекта МГУ помогли выяснить, как препарат от рецидивирующего перикардита влияет на иммунную систему

Специалисты Института ИИ МГУ совместно с коллегами из НМИЦ им. В. А. Алмазова и компанией «Р-Фарм» изучили, что происходит с иммунными клетками пациентов с идиопатическим рецидивирующим перикардитом во время лечения препаратом гофликицепт. С помощью РНК-секвенирования отдельных клеток и методов машинного обучения исследователи показали, какие типы иммунных клеток наиболее сильно отвечают на блокирование интерлейкина-1 и как этот ответ развивается с течением времени.
 
 Рецидивирующий перикардит — это заболевание, при котором воспаление внешней оболочки сердца, перикарда, возвращается снова и снова. Одну из ключевых ролей в этом процессе играет интерлейкин-1 — молекула, которая «запускает» и поддерживает воспалительную реакцию. Гофликицепт блокирует обе его формы — альфа и бета. Препарат уже показал клиническую эффективность, однако до сих пор было не до конца понятно, как именно он меняет работу иммунной системы на уровне отдельных клеток.
 
 Чтобы это выяснить, учёные использовали РНК-секвенирование отдельных клеток крови (PBMC). Этот метод позволяет определить, какие гены активны в каждой отдельной клетке. Исследовались иммунные клетки, выделенные из крови восьми пациентов до начала терапии, а также через 7 и 35 дней после её начала. После контроля качества в анализ вошли почти 87 тысяч клеток.
 
 «Самые заметные изменения проявились не сразу, а к 35-му дню лечения. Особенно сильно на терапию реагировали моноциты — клетки врожденного иммунитета, которые активно участвуют в воспалительных процессах. После лечения в них снижалась активность генов и сигнальных путей, связанных с интерлейкином-1 и другими воспалительными процессами. В результате воспалительный профиль этих клеток становился ближе к тому, который наблюдается у здоровых людей.
 
 При этом действие препарата оказалось шире, чем ожидалось: изменения затронули сразу несколько типов иммунных клеток. Это показывает, что блокирование одного из ключевых воспалительных сигналов постепенно перестраивает сразу несколько компонентов иммунной системы»,
  — рассказывает Екатерина Маркелова, младший научный сотрудник лаборатории «ИИ в биоинформатике и медицине» Института ИИ МГУ.
 
 Еще одной особенностью исследования стало применение глубокого обучения. С помощью специальной нейросети CPA (модель Conditional Perturbation Autoencoder) ученые сравнили молекулярный эффект гофликицепта с действием других лекарственных соединений. Модель анализирует, как разные препараты меняют активность генов в клетках, и позволяет находить сходства между их эффектами. В результате гофликицепт оказался близок к нескольким группам противовоспалительных и иммуномодулирующих препаратов.
 
 Исследование показало, что гофликицепт не просто «глушит» воспаление, а целенаправленно успокаивает именно те иммунные клетки, которые его вызывают, и постепенно возвращает их в состояние, близкое к здоровому. Нейросеть дополнительно подтвердила: препарат действует так же, как известные противовоспалительные и иммуномодулирующие лекарства, а значит, его эффективность не случайна.
 
 Такие исследования приближают нас к медицине будущего, где лечение подбирается с учетом того, как оно воздействует на иммунную систему конкретного человека.
 
 Исследование опубликовано в международном журнале Inflammation Research (Q1) ????Читать статью

 

Еще новости