Проект НИУ ВШЭ по обезличиванию данных вошел в шорт-лист премии «Гравитация 2026»
.jpg "Проект НИУ ВШЭ по обезличиванию данных вошел в шорт-лист премии «Гравитация 2026»")
Эксперты Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ (Институт ИИиЦН) приняли участие в Международном научном конгрессе университетского консорциума в рамках премии «Гравитация 2026». Проект PII Anonymazer вошел в шорт-лист премии в номинации «Безопасность, доверие и обеспечение качества данных».
Разработка Института ИИиЦН — система обезличивания персональных данных «PII Anonymazer» — вошла в шорт-лист Международной университетской премии «Гравитация» в номинации «Безопасность, доверие и обеспечение качества данных». Система предназначена для поиска и обезличивания персональных данных в потоке текстовых документов и таблиц. Это позволяет безопасно использовать данные для обучения моделей ИИ, тиражировать их, и одновременно соответствовать законам о персональных данных, приказу № 140 Роскомнадзора.
Ключевая особенность решения — это предоставление исполнимой модели и библиотеки методов (примитивов), которые обеспечивают воспроизводимость, поддерживают производительность, масштабируемость и стабильность системы. Использует как жесткие методы обезличивания, так и методы ИИ для «умного» поиска и замены персональных данных, ведется реестр замен.
Силаев Юрий Владимирович
главный разработчик системы, старший преподаватель департамента программной инженерии факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ
Наша система дает гибкую настройку примитивов и обеспечивает полное соответствие законам о персональных данных, встраивается в конвейеры обработки данных и может работать как самостоятельное приложение.
В рамках секции Международного научного конгресса университетского консорциума «Искусственный интеллект в аналитике» Андрей Даркшевич, заместитель директора Института ИИиЦН, рассказал о трансформации роли отраслевого аналитика в эпоху ИИ: от узкой экспертизы к навыкам на стыке доменов, цифры и нормативов. Особое внимание было уделено предиктивной аналитике в образовании и отраслевых задачах. Спикер представил платформу Predict Core — универсальное ядро с отраслевыми адаптерами для гостиничного бизнеса, ритейла, АПК, ЖКХ и других сфер. Проект реализуется под руководством Данила Швецова в Отделе прикладных технологических решений Института ИИиЦН.
«Сегодня важно не только то, что ты знаешь, — знания быстро устаревают. Ключевой навык — умение быстро учиться и переосмысливать информацию, приходящую из разных доменов. Снимая со специалиста необходимость ручного сбора и обработки данных, наша платформа предиктивной аналитики позволяет экспертам сосредоточиться на смыслах, проведении сценарного анализа и дальнейшем принятии предикативных решений», — отметил Андрей Даркшевич.
В рамках секции «Open track» Салех Хади Мухаммед, начальник отдела прикладных технологических решений Института ИИиЦН, выступил с докладом «SmartMLOps — система размещения и управления сервисами искусственного интеллекта». Спикер продемонстрировал платформенное решение, нацеленное на устранение одного из главных барьеров в прикладном машинном обучении: ручного управления полным жизненным циклом моделей.
Главное преимущество платформы — резкое ускорение перехода ИИ-моделей в промышленную эксплуатацию. Типичные затраты времени в 1–2 недели удается сжать до интервала в несколько часов, а в ряде случаев — до минут. Достигается это благодаря тотальной автоматизации вычислительных конвейеров, CI/CD-практик, динамического выделения ресурсов и непрерывного отслеживания состояния сервисов. Ещё один значимый плюс — пользователям нет необходимости углубляться в DevOps-специфику. Это делает платформу доступной для студентов, исследователей и ML-практиков с любым уровнем инфраструктурной подготовки, позволяя им фокусироваться на алгоритмах, а не на обслуживании окружения.
Участие в «Гравитации 2026» подтвердило экспертизу Института ИИиЦН в нескольких направлениях: предиктивная аналитика (платформа PredictCore), промышленный MLOps (на примере SmartMLOps), а также безопасная работа с данными (PII Anonymazer). Доклады вызвали интерес у профильных команд, а включение разработки в шорт-лист премии открывает возможности для партнерств с вузами и индустриальными заказчиками.
Платформа предиктивной аналитики платформа Predict Core и система SmartMLOps разрабатываются в рамках программы стратегического технологического лидерства НИУ ВШЭ («Приоритет-2030») .