Разработанная в Санкт-Петербургском политехническом университете цифровая платформа анализа мультимодальных данных «Поланис» включена в Единый реестр российского программного обеспечения Минцифры. Платформа кратно увеличивает вычислительные и аналитические возможности в промышленности и науке.
«Поланис» предназначена для управления и анализа в сложных технических и социальных системах. Платформа необходима в отраслях, где традиционные методы анализа больших данных перестают справляться с растущим потоком информации: нефтегазовая и химическая промышленность, энергетика, транспорт, здравоохранение, а также междисциплинарные исследования.
«Главная особенность нашей платформы и отличие от аналогов — создание единой интегрированной среды для работы. Пользователь получает сквозной инструментарий, позволяющий загружать входные данные практически в любом формате и получать аналитику в виде удобных интерактивных схем. Для самых сложных расчетов платформа использует Суперкомпьютерный центр «Политехнический» — один из мощнейших в стране. Включение «Поланис» в реестр Минцифры — признание того, что университет создает высокотехнологичные продукты высокого уровня, которые могут использоваться в масштабах всей страны», — отметил проректор по научной работе СПбПУ Юрий Фомин.
Применение «Поланис» для оптимизации транспортных потоков ускоряет расчеты до 20 раз при контролируемом снижении точности не более 5%. При обработке сейсмических данных нейросетевые модули платформы сокращают время обработки на 70%, а прогнозирование геофизических характеристик пласта достигает точности свыше 85%. В научной сфере инструментарий «Поланиса» ускоряет работу над новыми технологиями и материалами. Например, один из программных модулей позволил создать цифровую модель ТЭЦ и анализировать износ оборудования с учетом реальных данных, что позволяет заранее менять детали для обеспечения стабильной работы.
«Привычные нейросети не способны эффективно обрабатывать колоссальные объемы разнородной информации из промышленных систем, а также осуществлять их систематизацию и глубокую интеллектуальную обработку. «Поланис» же, объединяя в своей архитектуре технологии гибридного искусственного интеллекта — имитационное моделирование, машинное обучение, нейронные сети и мультиагентные системы — позволяет промышленности снижать издержки, повышать качество продукции, ускорять инновации и принимать более взвешенные решения», — отметила руководитель проекта Марина Болсуновская.
Масштаб работы отражает число зарегистрированных результатов интеллектуальной деятельности. В 2025 году команда зарегистрировала 7 программ для ЭВМ, а в январе 2026 года — еще 15. Общее число зарегистрированных программ по проекту достигло 22.
Сейчас команда работает над внедрением в платформу больших языковых моделей, дообученных на доменно-специфичных данных, а также модуля автоматизированного машинного обучения для интеллектуального выбора и настройки алгоритмов. В планах — создать и запатентовать системы для работы с разнородными данными (геоданные, телеметрия, изображения). Это, по словам разработчиков, станет основой для отраслевых стандартов.
Работа ведется в рамках программы Минобрнауки России «Приоритет-2030» (нацпроект «Молодежь и дети»).
