Российские Платформы разработки искусственного интеллекта и нейросетей (AI Dev)

Платформы разработки искусственного интеллекта и нейросетей (ПРИИН, англ. Artificial Intelligence and Neural Networks Development Platforms, AI) – это комплексные решения, предназначенные для создания, обучения и развёртывания моделей искусственного интеллекта и нейросетей. Они предоставляют разработчикам инструменты, библиотеки и среды для работы с данными, обучения моделей, тестирования и оптимизации алгоритмов, а также интеграции готовых решений в приложения и системы.

Разработка искусственного интеллекта и нейросетей — это многогранная деятельность, включающая в себя создание, обучение и внедрение моделей, способных имитировать человеческое мышление и решать сложные задачи. Она требует применения математических и статистических методов, обработки больших объёмов данных, использования специализированных программных и аппаратных средств, а также глубоких знаний в области машинного обучения, нейронных сетей и других технологий. В процессе разработки осуществляется построение архитектур моделей, подбор и предобработка данных, обучение и настройка параметров, тестирование и оптимизация производительности, а также интеграция готовых решений в существующие системы и приложения.

Ключевые аспекты данного процесса:

• анализ и подготовка данных для обучения моделей,
• выбор и проектирование архитектуры нейросетей,
• обучение моделей на основе выбранных алгоритмов,
• валидация и тестирование моделей на контрольных наборах данных,
• оптимизация моделей для повышения точности и скорости работы,
• интеграция разработанных решений в корпоративные информационные системы и приложения,
• мониторинг работы моделей и их дообучение при изменении условий эксплуатации.

Ключевую роль в разработке искусственного интеллекта и нейросетей играют программные решения, которые обеспечивают необходимую инфраструктуру и инструменты для всех этапов работы — от исследования и разработки до развёртывания и сопровождения готовых систем. Платформы разработки искусственного интеллекта и нейросетей (ПРИИН) предоставляют комплексные возможности для работы с данными и моделями, существенно упрощая и ускоряя процесс создания интеллектуальных систем.

Для лучшего понимания функций, решаемых задач, преимуществ и возможностей систем категории, рекомендуем ознакомление с образцовыми примерами таких программных продуктов:

SimpleOne GenAISimpleOneОфициальный сайт

PolyAnalystМегапьютер ИнтеллидженсОфициальный сайт

Платформы разработки искусственного интеллекта и нейросетей предназначены для создания целостной среды, которая позволяет разработчикам реализовывать полный цикл работы с моделями ИИ — от начального проектирования и обучения до тестирования, оптимизации и финального развёртывания в прикладных системах. Эти системы обеспечивают интеграцию разнообразных инструментов и библиотек, необходимых для обработки и анализа данных, разработки и настройки алгоритмов машинного обучения, а также предоставляют механизмы для масштабирования и адаптации моделей под конкретные задачи и условия эксплуатации.

Кроме того, платформы разработки ИИ и нейросетей позволяют упростить процесс интеграции разработанных моделей в существующие информационные системы и приложения, обеспечивая совместимость и взаимодействие с другими программными компонентами. Они включают средства для мониторинга и анализа производительности моделей в реальных условиях, а также инструменты для дальнейшей доработки и совершенствования алгоритмов на основе получаемых данных и обратной связи от эксплуатации, что способствует повышению эффективности и надёжности решений на базе искусственного интеллекта.

Платформы разработки искусственного интеллекта и нейросетей в основном используют следующие группы пользователей:

• разработчики программного обеспечения и специалисты по машинному обучению, которые создают и оптимизируют модели искусственного интеллекта и нейросети;
• исследовательские и научные коллективы, занимающиеся изучением возможностей и применением технологий искусственного интеллекта в различных областях;
• компании и предприятия, стремящиеся внедрить интеллектуальные системы в бизнес-процессы для автоматизации и повышения эффективности работы;
• образовательные учреждения, которые используют ПРИИН для обучения студентов и проведения лабораторных работ в области искусственного интеллекта;
• стартапы и инновационные компании, разрабатывающие новые продукты и сервисы на базе технологий искусственного интеллекта и нейросетей.

Администрирование

Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.

Выполнение текстовых заданий

Функция Выполнение текстовых заданий в генеративных ИИ позволяет создавать тексты, изображения и видео на основе заданных текстовых заданий, включающих спецификацию целевого результата генерации. Обычно текстовое задание представляет собой ряд ассоциативных подсказок.

Дообучение

Функция Дообучение позволяет улучшить качество работы системы ИИ или модели, обучая её на дополнительных данных со стороны пользователя. Это может быть полезно, если модель не справляется с некоторыми задачами, если требуется улучшить ее точность или обеспечить специализацию для решения узконаправленных задач. Дообучение может быть выполнено на основе новых данных или на уже имеющихся данных, которые были ранее не использованы для обучения модели.

Импорт/экспорт данных

Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО.

Интеллектуальная генерация данных

Функция Интеллектуальная генерация данных позволяет создавать структурированные данные, тексты, изображения, аудио и видео. Создание структурированных данных может быть использовано для массового создания новых служебных данных, заполнения пробелов в существующих данных, а также для улучшения их качества. Создания медиа-данных (изображения, текст, видео, аудио) позволяют ускорять и оптимизировать решение задач создания контента в различных отраслях.

Интеллектуальный анализ данных

Функция Интеллектуальный анализ данных в ИИ позволяет анализировать большие объемы данных в различных формах (структурированные данные, текст, изображения, аудио, видео или смешанные данные) и извлекать из них полезную информацию. Такой анализ включает в себя распознавание закономерностей, выявление тенденций и предсказание будущих значений.

Использование шаблонов задания

Функция Использование шаблонов задания позволяет использовать стандартные параметры и шаблонированные подсказки для генерации данных. Например, можно указать тему текста, стиль написания, ключевые слова, художественный стиль картины, подражание произведениям известного автора, задать эмоциональные направления и другие параметры. Это позволяет получить более контролируемый результат и улучшить качество создаваемых данных.

Многопользовательский доступ

Возможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения.

Наличие API

Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ). Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией.

Отчётность и аналитика

Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных.

Обработка видео-данных

Обработка видео-данных позволяет системе работать с информацией в форме видео-потока при помощи методов искусственного интеллекта, проводить разбор, анализ или синтез (генерацию) информации.

Обработка визуально-графических данных

Обработка визуально-графических данных позволяет извлекать и генерировать информацию в виде графических данных, классифицировать, хранить и проводить первичный разбор полученной информации, преобразовывать или создавать новые графические материалы.

Обработка голосовых данных

Обработка голосовых данных позволяет работать с голосовыми данными, такими как распознавание речи, синтез речи и обработка естественного языка. Это позволяет создать системы, которые могут понимать и отвечать на голосовые запросы, а также генерировать речь на основе текста или других входных данных.

Обработка звуковых данных

Обработка звуковых данных (аудио-анализ) позволяет извлекать полезную информацию и смысл из звуковых сигналов, классифицировать, хранить и проводить первичный разбор полученных данных, а также генерировать аудиальную информацию.

Обработка структурированных данных

Обработка структурированных данных позволяет использовать для работы данные, которые организованы в виде форматированных хранилищ, баз данных, электронных таблиц и иных структурированных форматов, в которых элементы данных имеют адресацию для более эффективной обработки и анализа.

Обработка текстовых данных

Обработка данных текста представляет собой инструментарий для работы ИИ с информацией в виде текста путём структурирования исходного текста, анализа текстовых шаблонов (паттернов), оценки смысла (семантики) текста, а также применения текстовых генеративных алгоритмов.

На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. При выборе программного продукта из функционального класса Платформы разработки искусственного интеллекта и нейросетей (ПРИИН) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность платформы для решения конкретных бизнес-задач. Прежде всего, следует оценить масштаб деятельности компании: для крупных корпораций могут быть актуальны платформы с расширенными возможностями масштабирования и высокой степенью надёжности, тогда как для малых и средних предприятий важнее гибкость и простота использования. Также важно учитывать специфику отрасли — например, в финансовом секторе могут быть жёсткие требования к безопасности данных и соответствию регуляторным нормам, в то время как в сфере розничной торговли акцент может быть сделан на скорость обработки данных и возможность быстрой адаптации моделей под изменяющиеся условия рынка. Не менее значимы технические ограничения, включая существующую ИТ-инфраструктуру, совместимость с другими системами, требования к вычислительным ресурсам и поддержке определённых языков программирования.

Ключевые аспекты при принятии решения:

• совместимость с текущей ИТ-инфраструктурой и другими используемыми системами;
• наличие необходимых библиотек и инструментов для работы с данными, соответствующими специфике задач (например, обработка изображений, текста, временных рядов);
• поддержка популярных и необходимых языков программирования и фреймворков;
• возможности масштабирования платформы в соответствии с ростом объёмов данных и вычислительных потребностей;
• уровень безопасности и соответствие отраслевым стандартам и нормативным требованиям (например, требования к защите персональных данных, финансовые стандарты безопасности);
• наличие механизмов для тестирования, валидации и мониторинга моделей в процессе их эксплуатации;
• возможности интеграции разработанных моделей в существующие бизнес-процессы и приложения;
• наличие документации, обучающих материалов и поддержки сообщества разработчиков;
• стоимость лицензии и обслуживания, включая возможные скрытые расходы.

После анализа вышеперечисленных факторов следует провести пилотное тестирование нескольких платформ на ограниченном объёме данных или в рамках конкретного бизнес-процесса. Это позволит оценить не только технические характеристики, но и удобство работы с платформой, качество поддержки со стороны разработчика, а также способность платформы адаптироваться к специфическим требованиям бизнеса. Кроме того, важно учитывать перспективы развития платформы, наличие дорожной карты и обновлений, которые будут соответствовать будущим потребностям компании.

Платформы разработки искусственного интеллекта и нейросетей (ПРИИН) играют ключевую роль в ускорении и упрощении процесса создания интеллектуальных систем. Они предоставляют набор инструментов и ресурсов, которые существенно повышают эффективность разработки и внедрения ИИ-решений. Среди основных преимуществ использования ПРИИН можно выделить:

• Ускорение разработки моделей. ПРИИН позволяют сократить время на создание и обучение моделей ИИ благодаря готовым инструментам и библиотекам, что ускоряет вывод продуктов на рынок.

• Снижение затрат на разработку. Использование готовых платформ уменьшает необходимость в разработке собственных инструментов, что снижает финансовые и временные затраты на проекты.

• Повышение качества моделей. Предоставляемые ПРИИН инструменты для тестирования и оптимизации алгоритмов способствуют созданию более точных и надёжных моделей ИИ.

• Упрощение работы с данными. Платформы предлагают интегрированные решения для обработки и анализа данных, что облегчает подготовку данных для обучения моделей и повышает эффективность работы с ними.

• Упрощение интеграции решений. ПРИИН обеспечивают механизмы для интеграции разработанных моделей в существующие приложения и системы, что упрощает внедрение ИИ-решений в бизнес-процессы.

• Доступ к передовым технологиям. Использование платформ даёт разработчикам доступ к последним достижениям в области ИИ и нейросетей, что позволяет оставаться в тренде технологических разработок.

• Масштабируемость решений. Платформы позволяют легко масштабировать разработанные решения в зависимости от растущих потребностей бизнеса, что важно для долгосрочного развития проектов.

Платформы разработки нейросетевых моделей искусственного интеллекта

Платформы разработки нейросетевых моделей искусственного интеллекта (ПРНМИИ, англ. Artificial Intelligence Neural Network Models Development Platforms, AINNMD) — это программные среды для создания, обучения и развёртывания нейронных сетей и ИИ‑решений, включая генеративные модели. Они предоставляют инструменты для проектирования архитектуры моделей, обработки данных, тренировки с использованием GPU/TPU, валидации результатов и интеграции готовых алгоритмов в прикладные системы.

Инфраструктурные платформы генеративного искусственного интеллекта

Инфраструктурные платформы генеративного искусственного интеллекта (ИП‑ГИИ, англ. Generative AI Infrastructure Platforms, GenAI IP) — это комплексные технологические решения для развёртывания, управления и масштабирования моделей генеративного ИИ в корпоративной среде; они обеспечивают вычислительные ресурсы, инструменты оркестрации и средства безопасности, позволяя организациям эффективно внедрять GenAI‑приложения с контролем затрат и соблюдением регуляторных требований.

Платформы создания и управления ИИ-ассистентами

Платформы создания и управления ИИ-ассистентами (ПСУИИА, англ. AI Assistants Creation and Management Platforms, AIACM) — это программные решения для разработки, настройки и эксплуатации виртуальных помощников на базе искусственного интеллекта. Они обеспечивают конструирование диалоговых сценариев, интеграцию с корпоративными системами, мониторинг работы ассистентов и оптимизацию их взаимодействия с пользователями в различных каналах коммуникации.

Встроенное микропрограммное обеспечение искусственного интеллекта

Встроенное микропрограммное обеспечение искусственного интеллекта (ВМПО ИИ, англ. Artificial Intelligence Embedded Firmware, IDDP) – это специализированное программное обеспечение, которое интегрировано в аппаратные устройства и предназначено для реализации функций искусственного интеллекта непосредственно на уровне встроенных систем. Оно позволяет устройствам анализировать данные, принимать решения и выполнять задачи на основе алгоритмов машинного обучения и других технологий ИИ, не требуя постоянного подключения к внешним серверам или облачным сервисам.

Системы управления качеством и эффективностью ИИ

Системы управления качеством и эффективностью ИИ (СКИИ, англ. AI Quality and Efficiency Management Systems, AIQM) — это программные решения для непрерывного мониторинга, оценки и оптимизации работы ИИ‑систем по метрикам точности, скорости, ресурсоёмкости и соответствия бизнес‑целям. Они обеспечивают выявление деградации моделей, настройку гиперпараметров, балансировку нагрузки и формирование рекомендаций по повышению результативности ИИ‑сервисов в динамических условиях эксплуатации.

Системы машинного обучения

Программные сервисы и Системы машинного обучения (СМО, англ. Machine learning, ML) — это комплекс инструментов и технологий, предназначенных для анализа данных, выявления закономерностей и построения моделей, которые позволяют компьютерам обучаться на основе опыта и делать прогнозы или принимать решения без явного программирования. Эти системы используют алгоритмы и статистические модели для обработки больших объёмов данных, извлечения из них значимой информации и адаптации к новым данным, что позволяет автоматизировать процессы принятия решений и повысить их точность в различных областях, таких как финансы, медицина, маркетинг и многих других.

Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Для того, чтобы быть представленными на рынке Платформы разработки искусственного интеллекта и нейросетей, системы должны иметь следующие функциональные возможности:

• предоставление интегрированной среды разработки с поддержкой языков программирования, популярных в сфере машинного обучения и искусственного интеллекта, например, Python, R, Julia,
• наличие обширного набора библиотек и фреймворков для построения и обучения моделей искусственного интеллекта и нейросетей,
• инструменты для предварительной обработки и визуализации данных, необходимые для подготовки датасетов к обучению моделей,
• механизмы для распределённого обучения моделей на кластерах и использования GPU/TPU для ускорения вычислений,
• средства для тестирования, валидации и оптимизации обученных моделей перед их развёртыванием в продуктивную среду.

Аналитическая компания Soware прогнозирует, что в 2026 году на рынке платформ разработки искусственного интеллекта и нейросетей (ПРИИН) продолжат развиваться тенденции, направленные на упрощение разработки ИИ-решений, повышение их объяснимости и безопасности, а также расширение возможностей работы с мультимодальными данными. Ожидается дальнейшее углубление интеграции с другими технологическими направлениями и развитие облачных решений. Среди ключевых трендов можно выделить:

• Развитие низкокодовых и бескодовых платформ. Упрощение процесса создания моделей ИИ за счёт визуальных инструментов и готовых блоков, что позволит привлекать к разработке специалистов без глубоких знаний программирования и ускорит вывод решений на рынок.

• Интеграция с мультимодальными данными. Расширение функциональности платформ для одновременной работы с текстом, изображениями, аудио и видео, что повысит качество обучения моделей и расширит сферы их применения в таких областях, как медицина, образование и развлечения.

• Объяснимый искусственный интеллект (XAI). Рост спроса на инструменты, обеспечивающие прозрачность работы моделей ИИ, станет ключевым фактором для внедрения ИИ-решений в здравоохранении, финансах и других критически важных отраслях, где требуется обоснованность принимаемых решений.

• Автоматизация жизненного цикла модели. Развитие комплексных инструментов для автоматического мониторинга, тестирования, обновления и оптимизации моделей на всех этапах их существования, что позволит сократить затраты и повысить эффективность эксплуатации ИИ-систем.

• Усиление защиты данных и моделей. Внедрение передовых методов шифрования, анонимизации и других технологий для защиты конфиденциальных данных и интеллектуальной собственности, что станет особенно актуальным в условиях растущего числа киберугроз.

• Облачные решения и масштабируемость. Дальнейшее развитие облачных платформ, предоставляющих гибкие вычислительные ресурсы для обучения и развёртывания моделей, что позволит компаниям снижать капитальные затраты и ускорять масштабирование ИИ-решений.

• Интеграция с другими технологиями. Углубление интеграции ПРИИН с технологиями больших данных, интернета вещей, блокчейн и другими, что создаст предпосылки для разработки комплексных кросс-технологических решений и откроет новые возможности для цифровой трансформации отраслей.

Чехия

Datalore

Великобритания

evoML, Interlink Software AIOps Platform

Австралия

Katonic MLOps Platform

Израиль

Run:ai Atlas

Канада

B3, Plotly Dash, Shakudo Platform, HumanFirst

Китай

Transwarp Sophon, Alibaba Cloud Model Studio

Франция

ALLONIA, Datategy

Швейцария

KNIME Analytics Platform, KNIME Business Hub

Испания

Neural Designer

Россия

PolyAnalyst, SimpleOne GenAI, Атомкод, F5 Platform, Видеоинтеллект, Deductor, Yandex Vision, Yandex SpeechKit, ContentCapture, 3i Search Platform, 3i Speech Transcriptor, 3i NLP Platform, InSentry, Smart Document Engine, aiCube, SEES, Voice2X, LARGA.Videoserver, Smart Tomo Engine

Польша

AdvancedMiner

Дания

AdaLab

Индия

PredictSense, HCL IntelliOps Event Management

Ирландия

Zerve AI

США

Anaconda, Dataiku DSS, TIBCO Data Science, IBM SPSS Statistics, RapidMiner, SAS Enterprise Miner, Qlik Sense, GPT-4o, Grok, Logi Predict, OpenAI Sora, SAS Visual Data Mining and Machine Learning, Spell, LangChain, MATLAB, Deepnote, FICO Analytics Workbench, Intel Tiber AI Studio, DX Operational Intelligence, Anyscale, Scale GenAI Platform, W&B Weave, Arize, Doctor Droid, Enterprise h2oGPTe, MarkovML, Moogsoft AIOps, PagerDuty, Palantir AIP, IBM AIOps Insights, Comet, Qwak Platform, Base SAS, SAS Forecast Server, SAS Visual Forecasting, SAS Visual Investigator, JMP Pro, RapidCanvas, Microsoft Azure Machine Learning, Azure DataBricks, DeepSee, Posit Team, BigML, Dell Generative AI Solutions, HPE Ezmeral ML Ops, BigPanda, dotData Data Science Platform & AutoML, Neo4j Graph Data Science, W&B Models, Alteryx Server, CloudFabrix Data-centric AIOps Platform, iFusion, Selector, TrueFoundry AI Platform, Akkio, StackState, Saturn Cloud, SAS Model Manager, ignio, Better Stack

Тайвань (Китай)

PrimeHub

Германия

ZenML