Международная университетская премия «Гравитация»

Участвовать в 2024

Международная университетская премия в области искусственного интеллекта и больших данных

2024

просп. Вернадского, 82, стр. 3, Москва

РАНХиГС, корпус № 2

Срок подачи заявок до 15.04.2024 г.

ПОБЕДИТЕЛИ ПРЕМИИ

Технологическое обеспечение. Новый уровень

Победитель: Телеквант — Российский квантовый центр (ООО “МЦКТ”)

Перспективный проект: Алгоритмы оценки дефектности исходного кода — Институт математики и механики им. Н.Н. Красовского Уральского отделения Российской академии наук

Повышение доступности и качества данных

Победитель: Сбор и разметка данных для совершенствования алгоритмов автопроверки заданий студентов и генерации вопросно-ответных структур в образовательном и исследовательских междисциплинарных проектах — ТГУ/ ООО “ИнтелледжентПрофитСолюшн Томск”

Перспективный проект: Системы предиктивной аналитики технологий и производства — ФГБОУ ВО “МГТУ “СТАНКИН”

Алгоритмы и программные решения в области ИИ и больших данных

Победитель: Навигационно-управляющий комплекс роботов на базе нейросетей глубокого обучения — НИИ Робототехники и процессов управления ЮФУ

Перспективный проект: «Тематизатор» — Институт ИИ МГУ/ ВМК МГУ

Высокий социальный эффект

Победитель: Платформа мониторинга и анализа сведений о результатах исследования на наличие возбудителя новой коронавирусной инфекции - SOLAR — ФБУН ЦНИИ Эпидемиологии Роспотребнадзора

Перспективный проект: Цифровой сервис для эффективного взаимодействия собственников помещений многоквартирного дома с организациями в сфере ЖКХ при оказании услуг (работ) по содержанию ОИ МКД — Северо-Кавказский социальный институт/ Ставропольский филиал “РАНХиГС”

Лучший кейс в сфере госуправления

Победитель: Применение ИИ для выявления нарушений в сфере государственных закупок — Счетная палата РФ/ Центр экспертно-аналитических и информационных технологий Счетной палаты

Перспективный проект: W-Mind – интеллект, понимающий все ваши документы — ООО “Уайт Софт”

Инновации в образовательном процессе и подготовке кадров

Победитель: Всероссийский фестиваль RuCode по искусственному интеллекту и алгоритмическому программированию — Московский физико-технический институт

Перспективный проект: Подготовка кадров для ИИ на основе данных — Академия Дата-Дайвинг/ ТГУ

Перспективный проект: Разработка образовательных тренажеров с применением технологий ИИ для гуманитарных направлений — Лаборатория интеллектуальной аналитики РАНХиГС

Молодёжный трек

Победитель: Телеграм-бот для распознавания лиц с использованием нейронных сетей — Кузбасский государственный технический университет имени Т.Ф. Горбачева

Перспективный проект: Нейро Станиславский — НИТУ МИСИС

Прорывные научные исследования и разработки

Победитель: Искусственный интеллект в химии: на пороге химии 2.0 — Институт органической химии РАН/ Сколтех

Перспективный проект: Интеллектуальный ассистент врача ультразвуковой диагностики узловых образований щитовидной железы — Национальный исследовательский ядерный университет “МИФИ”

Специальная номинация

Открытие года: Интеллектуальная информационная система контроля изменений земель лесного фонда «Лесной контроль Югры» — АУ “Югорский НИИ информационных технологий”

Открытие года: Система для определения метастазов в лимфатических узлах на гистологических сканов — Индустриальная лаборатория по поддержке принятия врачебных решений на базе технологий ИИ Сеченовского университета и ООО “Интеллектуальная аналитика” совместно с Институтом клинической морфологии и цифровой патологии Сеченовского университета

Открытие года: Синтелли, искусственный интеллект в химиии — Синтелли

Открытие года: Внедрение платформы TALISMAN в процесс образовательной деятельности МГИМО МИД РФ — Институт программных систем РАН

Открытие года: Робофутбол — Московский физико-технический институт

О премии

31 мая 2024 года на площадке Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации пройдет международная университетская премия в области искусственного интеллекта «Гравитация – 2024». Организаторами Премии является Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации, Томский государственный университет и Ассоциация «Университетский консорциум исследователей больших данных».

Премия — крупнейшее ежегодное мероприятие России, посвященное популяризации наиболее значимых университетских проектов в области искусственного интеллекта и внедрению прорывных технологий в ведущие отрасли экономики.

В день вручения Премии пройдет ежегодный Научный конгресс Университетского консорциума исследователей больших данных, где участники представят исследовательские и прикладные проекты в области анализа данных и ИИ.

номинации 2024

наведите на значок номинации, чтобы получить дополнительную информацию

направление
"данные"

Данные в естественно-научных и гуманитарных исследованиях

Безопасность, доверие и обеспечение качества данных

НАПРАВЛЕНИЕ "ПОТЕНЦИАЛ"

молодежный
трек

Специальная
номинация

направление "практика"

Лучший
кейс в сфере госуправления

Инновации в образовательном процессе и подготовке кадров

Высокий социальный эффект

направление "алгоритмы"

Алгоритмы и программные решения в области ИИ и больших данных

Прорывные научные исследования и разработки

«Специальная номинация»
Присуждается проектам, не вошедшим в основной список номинаций и/или отдельно отмеченным экспертами.

ДЕНЕЖНЫЙ ПРИЗОВОЙ ФОНД

Проекты, нацеленные на увеличение объема и качества доступных и размеченных данных, создание безопасной среды для управления и манипулирования большими наборами данных. Насколько безопасен ИИ для человека, общества и государства? Критерии оценки: объем и уникальность представленных наборов данных, научная и практическая значимость исследований и разработок, полученных на основе представленных данных, возможность их использования при построении безопасных систем.

СПОНСОРСКИЙ ПРИЗОВОЙ ФОНД:
250 000 р.

Инновационные методы и технологии работы с большими данными в социогуманитарных и естественно-научных исследованиях. Проекты оцениваются по следующим критериям: уникальность, научная новизна, масштаб проекта (муниципальный, региональный, федеральный), охват целевой аудитории, социальный эффект, интегрированность в образовательную / научную деятельность организаций.

ДЕНЕЖНЫЙ ПРИЗОВОЙ ФОНД

Проекты по внедрению решений, основанных на технологии ИИ и больших данных, в образовательный процесс по программам бакалавриата, магистратуры и дополнительного профессионального образования. Критерии оценки: новизна подхода, эффект от внедрения, спектр используемых технологий, масштаб проекта (муниципальный, региональный, федеральный).

ДЕНЕЖНЫЙ ПРИЗОВОЙ ФОНД

Практикоориентированные проекты, использующие технологии ИИ или больших данных в социальных целях. Проекты оцениваются по следующим критериям: уникальность, масштаб проекта (муниципальный, региональный, федеральный), охват целевой аудитории, социальный эффект.

ДЕНЕЖНЫЙ ПРИЗОВОЙ ФОНД

Проекты, ориентированные на решение задач в государственном секторе. В основе проектов должны лежать технологии, использующие ИИ или большие данные. Критерии оценки: новизна подхода, масштаб проекта (муниципальный, региональный, федеральный), эффект от внедрения.

ДЕНЕЖНЫЙ ПРИЗОВОЙ ФОНД

Разработанные алгоритмы и программные библиотеки в области ИИ и больших данных. Критерии оценки: уникальность решения, значимость разработки для экономики и социальной сферы, эффекты от внедрения программного обеспечения, количество пользователей.

ДЕНЕЖНЫЙ ПРИЗОВОЙ ФОНД

Проекты в области использования ИИ и больших данных, представленные студентами образовательных организаций высшего образования и научных организаций.

ДЕНЕЖНЫЙ ПРИЗОВОЙ ФОНД

Научно-исследовательские проекты, реализуемые с использованием ИИ и больших данных. Критерии оценки: научная значимость полученных результатов, масштабность поставленных задач, возможности практического использования результатов, количество и качество опубликованных научных работ по тематике проекта в международных высокорейтинговых журналах и конференциях за последние 5 лет.

ДЕНЕЖНЫЙ ПРИЗОВОЙ ФОНД

Общий призовой фонд более 1.2 млн руб.

Проекты, нацеленные на увеличение объема и качества доступных и размеченных данных, создание безопасной среды для управления и манипулирования большими наборами данных. Насколько безопасен ИИ для человека, общества и государства? Критерии оценки: объем и уникальность представленных наборов данных, научная и практическая значимость исследований и разработок, полученных на основе представленных данных, возможность их использования при построении безопасных систем.

ДЕНЕЖНЫЙ ПРИЗОВОЙ ФОНД

номинации 2024

Данные в естественно-научных и гуманитарных исследованиях

Алгоритмы и программные решения в области ИИ и больших данных

Высокий социальный эффект

Инновации в образовательном процессе и подготовке кадров

Молодёжный трек

Специальная номинация

Безопасность, доверие и обеспечение качества данных

Прорывные научные исследования и разработки

Лучший
кейс в сфере госуправления

«Специальная номинация»
Присуждается проектам, не вошедшим в основной список номинаций и/или отдельно отмеченным экспертами.

наведите на значок номинации, чтобы получить дополнительную информацию

Проекты, нацеленные на увеличение объема и качества доступных и размеченных данных, создание безопасной среды для управления и манипулирования большими наборами данных. Насколько безопасен ИИ для человека, общества и государства? Критерии оценки: объем и уникальность представленных наборов данных, научная и практическая значимость исследований и разработок, полученных на основе представленных данных, возможность их использования при построении безопасных систем.

Инновационные методы и технологии работы с большими данными в социогуманитарных и естественно-научных исследованиях. Проекты оцениваются по следующим критериям: уникальность, научная новизна, масштаб проекта (муниципальный, региональный, федеральный), охват целевой аудитории, социальный эффект, интегрированность в образовательную / научную деятельность организаций.

Проекты по внедрению решений, основанных на технологии ИИ и больших данных, в образовательный процесс по программам бакалавриата, магистратуры и дополнительного профессионального образования. Критерии оценки: новизна подхода, эффект от внедрения, спектр используемых технологий, масштаб проекта (муниципальный, региональный, федеральный).

Практикоориентированные проекты, использующие технологии ИИ или больших данных в социальных целях. Проекты оцениваются по следующим критериям: уникальность, масштаб проекта (муниципальный, региональный, федеральный), охват целевой аудитории, социальный эффект.

Проекты, ориентированные на решение задач в государственном секторе. В основе проектов должны лежать технологии, использующие ИИ или большие данные. Критерии оценки: новизна подхода, масштаб проекта (муниципальный, региональный, федеральный), эффект от внедрения.

Разработанные алгоритмы и программные библиотеки в области ИИ и больших данных. Критерии оценки: уникальность решения, значимость разработки для экономики и социальной сферы, эффекты от внедрения программного обеспечения, количество пользователей.

Проекты в области использования ИИ и больших данных, представленные студентами образовательных организаций высшего образования и научных организаций.

Научно-исследовательские проекты, реализуемые с использованием ИИ и больших данных. Критерии оценки: научная значимость полученных результатов, масштабность поставленных задач, возможности практического использования результатов, количество и качество опубликованных научных работ по тематике проекта в международных высокорейтинговых журналах и конференциях за последние 5 лет.

Если это
про тебя?

Присоединяйся

Эксперты

Евгений Соломатин

эксперт, РАНХиГС

Алексей МАСЮТИН

заведующий кафедрой ПАО Сбербанк «Финансовые технологии и анализ данных», руководитель Центра искусственного интеллекта, НИУ ВШЭ

Константин Воронцов

д.ф.-м.н., профессор РАН, руководитель лаборатории машинного обучения и семантического анализа Института искусственного интеллекта МГУ, профессор МГУ и МФТИ

Григорий Остапенко

ОЛЕГ ВИНИЧЕНКО

проректор по цифровизации, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации

исполнительный директор, дирекция цифровые решения для государственного сектора, ПАО Сбербанк

Александр Зацаринный

гл. науч. сотр. ФИЦ ИУ РАН, руководитель научного направления «Информационные, управляющие и телекоммуникационные системы», д.т.н., проф., чл.-кор. Академии криптографии РФ

Иван Оселедец

доктор физико-математических наук, профессор РАН, генеральный директор Института AIRI, профессор Сколтеха

Дмитрий Завалишин

генеральный директор группы компаний DZ-Systems

Надежда Сурова

руководитель Центра компетенций «Цифровая экономика», директор Международного евразийского индустриального фонда, член Совета Федерации по цифровой экономике

Семён Вуйменков

к.э.н., генеральный директор, Инвенторус