ИМИСС МГУ формирует в программе «Ломоносовских чтений–2026» межфакультетскую секцию «Инженерия знаний и доверенный искусственный интеллект для сложных систем: образование, управление, космические миссии и медико-биологические контуры».
Научная и государственная актуальность
Повестка искусственного интеллекта сегодня занимает центральное место в задачах развития страны и общества: она связана с обеспечением технологического и кадрового суверенитета, укреплением национальной безопасности, повышением эффективности управления и созданием условий для научно-технологических прорывов. В этих условиях особое значение приобретает переход к инженерно-обоснованному внедрению ИИ в сложных системах — с прозрачными критериями качества, воспроизводимости, безопасности и ответственности.
Секция на «Ломоносовских чтениях–2026» создаётся как научная площадка для обсуждения и согласования подходов, которые позволяют переводить результаты исследований и разработок в практические контуры применения, включая критически значимые направления, где требуется строгая верификация исходных данных, корректность моделей и управляемость рисков.
Концепция секции — доверие как инженерная категория
Секция объединяет два взаимодополняющих направления. Первое — инженерия знаний как методологическая основа формализации и проверки содержания: терминов, фактов, связей и источников. Второе — доверенный искусственный интеллект как совокупность научных и инженерных методов, обеспечивающих качество, устойчивость, безопасность и контролируемость поведения моделей на всём жизненном цикле — от обучения до эксплуатации.
В качестве научно-технологической основы секция опирается на исследования и разработки, развиваемые в контуре МГУ, включая проект «Ковчег знаний», ориентированный на построение проверяемой инфраструктуры знаний и механизмы прослеживаемости источников и экспертной верификации. Параллельно учитываются направления, связанные с автономными контурами принятия решений и человеко-ориентированными технологиями в высокорисковых средах, в том числе в космической и медико-биологической тематике.
Тематические треки секции
Секция структурирована по пяти взаимосвязанным трекам, отражающим ключевые научные и прикладные направления развития доверенного ИИ и инженерии знаний.
Первый трек посвящён инженерии знаний и проверяемым корпусам знаний. В центре внимания — метаонтологии, графы знаний, процедуры экспертной верификации и методы прослеживаемости происхождения фактов. Обсуждаются способы согласования терминологии и устранения неоднозначностей, управление версиями знаний, а также архитектурные подходы к включению формализованного знания в инструменты ИИ-поддержки решений.
Второй трек охватывает доверенный искусственный интеллект: качество, устойчивость, безопасность, оценка и валидация. В рамках трека рассматриваются метрики и процедуры проверки качества моделей, методы стресс-тестирования и контроля деградации в эксплуатации, вопросы защищённости данных и моделей, а также подходы к обеспечению воспроизводимости и наблюдаемости поведения ИИ-компонентов в составе сложной системы.
Третий трек формирует образовательный и кадровый контур. Он включает практико-ориентированные модели подготовки специалистов, межфакультетские курсы, программы дополнительного профессионального образования и магистерские траектории. В фокусе — требуемые компетенции для проектирования и внедрения ИИ-систем, методы оценки результатов обучения и инфраструктура подготовки кадров для технологического суверенитета.
Четвёртый трек посвящён управлению и принятию решений в крупных организационных и государственных системах. Рассматриваются требования к достоверности и аудируемости, контуры ответственности, интеграция ИИ и знаниевых систем с аналитикой и моделированием, а также проектирование регламентов применения, обеспечивающих управляемость, безопасность и соответствие правовым требованиям.
Пятый трек сфокусирован на критических доменах: космическом и медико-биологическом контуре, автономности и человеко-ориентированных технологиях. В центре внимания — надёжность и безопасность в условиях неопределённости и ограниченных ресурсов, автономные режимы функционирования, вопросы поддержки человека и автономной медицины, а также постановки задач, требующие междисциплинарной верификации и строгих критериев доверия.
Результаты секции и дальнейшая работа
Работа секции ориентирована на получение результатов, значимых как для академического сообщества, так и для практики внедрения. Планируется сформировать согласованную рамку ключевых понятий и требований к доверенному ИИ для сложных систем, обозначить приоритетные исследовательские и технологические задачи на 2026–2027 годы, а также подготовить предложения по образовательным траекториям и практико-ориентированным модулям подготовки кадров.
В рамках секции рассматриваются форматы панельных дискуссий и экспертных обсуждений, включая участие представителей академических институтов, университетских подразделений, технологических компаний и отраслевых организаций. Отдельное внимание уделяется вопросам взаимодействия с профильными регуляторами и институтами развития в части критериев доверия, безопасности и ответственности при внедрении ИИ-решений. По линии научной кооперации прорабатываются форматы участия международных экспертов для сопоставления подходов и укрепления научных связей.
Организационная информация
В рамках подготовки секции ИМИСС МГУ предусмотрен порядок учёта тематических инициатив и предложений по выступлениям и дискуссионным форматам. Официальный канал взаимодействия: info@imiss.msu.ru