ИППИ РАН (Институт проблем передачи информации РАН им. А. А. Харкевича)

Компания

Образование и наука
С 1961 года
Россия
Центральный ФО РФ
Москва
Большой Каретный пер., 19, стр. 1

+7 (495) 650-42-25

Продукты (2)

Продукты (ит-системы) данного вендора. Добавить продукт можно здесь.

СМ. ТАКЖЕ (6)

Конечные собственники

Основной целью института является выполнение фундаментальных научных исследований и прикладных разработок в области проблем передачи, распределения, обработки информации и управления в технических и живых системах.

Основными направлениями научной деятельности Института являются:

  • теория и практика информационно-коммуникационных систем;
  • теории информации, кодирования и управления;
  • многокомпонентные случайные системы, теория и моделирование;
  • фундаментальные физические основы передачи информации
  • информационные процессы в живых системах и биоинформатика;
  • компьютерная лингвистика и моделирование естественного языка.

История

2025: Использование алгоритмов российских ученых почти в каждом смартфоне в мире

Практически в каждом современном смартфоне в мире используются алгоритмы обработки видео и изображений, а также протоколы цифровой связи, разработанные в свое время российскими специалистами. Об этом в середине июня 2025 года заявил руководитель Института проблем передачи информации имени А. А. Харкевича РАН (ИППИ РАН) Максим Федоров.

По его словам, исследователи ИППИ РАН внесли значительный вклад в развитие мировой науки. Разработки института используются во многих системах компьютерного зрения, анализа изображений, цифровой связи и предсказательного моделирования по всему миру.

Почти в каждом смартфоне в мире используются алгоритмы российских ученых

«
Без преувеличения могу сказать, что выдающиеся умы ИППИ очень много сделали для страны и мировой науки. Фундаментальный вклад института сложно оценить, потому что алгоритмы не патентуются, — отметил Федоров.
»

Одним из ключевых направлений работы ИППИ РАН, как отмечает Федоров, является цифровая связь с фокусом на помехоустойчивое кодирование и помехоустойчивую передачу сигналов. Помимо этого, ведутся исследования в области широкополосной связи. Другими важными направлениями исследований, связанными с цифровыми технологиями, Федоров назвал машинное обучение и теорию информации.Производство электроники и вычислительной техники: как развивается этот рынок в России. Обзор TAdviser 15.8 т

Применительно к искусственному интеллекту Федоров считает, что его использование в области образования может нести некоторые опасности. С одной стороны, ИИ освобождает преподавателей от выполнения рутинной работы, что позволяет сосредоточиться на более творческих задачах. Но, с другой стороны, повсеместное внедрение ИИ может привести к тому, что учащиеся будут излишне полагаться на нейросети.

«
Я противник широкого использования ИИ в образовании. Проблема не в том, что ИИ плохой, а в возможных сценариях деградации людей, — сказал Федоров.[1]
»

2024: Разработка первого в России нейристора, который станет основой нейроморфного компьютерам

21 июня 2024 года стало известно о том, что российские ученые разработали первый отечественный нейристор, который станет основой для создания нейроморфного компьютера.

Новая технология представляет собой принципиально новый подход к созданию вычислительных систем, который имитирует работу человеческого мозга. Нейристоры, будучи элементами, которые могут обрабатывать и хранить информацию одновременно, позволят существенно повысить скорость и эффективность вычислений.

Российские ученые разработали первый отечественный нейристор

Нейристор был разработан командой ученых под руководством профессора Ивана Петрова из Института проблем передачи информации имени А.А. Харкевича РАН. Петров отметил, что создание нейристора является значительным шагом вперед в области нейроморфных вычислений и открывает новые перспективы для развития искусственного интеллекта в России.

Важным аспектом разработки является использование отечественных материалов и технологий, что обеспечивает независимость от зарубежных поставок. Как сообщает ТАСС, это особенно актуально в условиях современных экономических и политических реалий, когда санкционные ограничения могут серьезно влиять на развитие высокотехнологичных отраслей.

«
Наш нейристор способен не только выполнять операции, аналогичные операциям в традиционных компьютерах, но и обрабатывать информацию с высокой степенью параллелизма, что делает его идеальным для задач машинного обучения и нейронных сетей, — подчеркнул профессор Петров.
»

Разработка нейристора также привлекла внимание отечественных производителей электроники и ИТ-компаний. Планируется начать промышленное производство нейристоров для их использования в различных областях, включая оборонную промышленность, медицину и финансовый сектор.[2]

Примечания