Российские Средства разработки программного обеспечения на основе нейротехнологий и искусственного интеллекта

Средства разработки программного обеспечения на основе нейротехнологий и искусственного интеллекта (СРПИИ, англ. Neurotechnology and Artificial Intelligence Based Software Development Tools, AIDEV) – это набор инструментов, библиотек, фреймворков и платформ, которые используются для создания приложений и систем, применяющих алгоритмы машинного обучения, нейронные сети и другие технологии искусственного интеллекта и нейротехнологий. Эти средства помогают разработчикам реализовывать функции, связанные с обработкой естественного языка, компьютерным зрением, анализом данных и принятием решений, упрощая процесс разработки и повышая эффективность готовых решений.

Разработка программного обеспечения на основе нейротехнологий и искусственного интеллекта представляет собой комплексную деятельность, направленную на создание программных продуктов, способных имитировать интеллектуальные функции человека, такие как анализ данных, распознавание образов, обработка естественного языка и принятие решений. В рамках этой деятельности осуществляется проектирование, разработка, тестирование и внедрение программных решений, использующих алгоритмы машинного обучения, нейронные сети и другие технологии искусственного интеллекта. Процесс требует глубоких знаний в области математики, статистики, информатики, а также понимания специфики предметной области, для которой разрабатывается программное обеспечение.

Среди ключевых аспектов деятельности можно выделить:

• выбор подходящих технологий и инструментов разработки,
• проектирование архитектуры системы с учётом требований к производительности и масштабируемости,
• разработку и обучение моделей машинного обучения,
• интеграцию модулей обработки данных и анализа,
• тестирование и оптимизацию разработанных решений,
• обеспечение безопасности и защиты данных,
• внедрение и сопровождение готовых решений в эксплуатации.

Важность цифровых (программных) решений, основанных на нейротехнологиях и искусственном интеллекте, обусловлена их способностью значительно повышать эффективность бизнес-процессов, улучшать качество принимаемых решений и открывать новые возможности для развития различных отраслей экономики и сферы услуг. Такие решения становятся ключевым фактором конкурентоспособности компаний и способствуют трансформации традиционных подходов к управлению и организации работы.

Средства разработки программного обеспечения на основе нейротехнологий и искусственного интеллекта предназначены для упрощения и ускорения процесса создания приложений и систем, которые используют алгоритмы машинного обучения, нейронные сети и другие технологии искусственного интеллекта. Они предоставляют разработчикам необходимый инструментарий для реализации сложных функциональных возможностей, связанных с обработкой и анализом больших объёмов данных, распознаванием образов, пониманием и генерацией естественного языка, а также с построением систем поддержки принятия решений и интеллектуального анализа информации.

Функциональное предназначение СРПИИ заключается в том, что они позволяют абстрагироваться от низкоуровневых деталей реализации алгоритмов искусственного интеллекта, предоставляя готовые к использованию библиотеки, фреймворки и платформы с реализованными базовыми механизмами машинного обучения и нейросетевых вычислений. Это существенно сокращает время и ресурсы, необходимые для разработки интеллектуальных систем, повышает качество и надёжность получаемых решений, а также даёт возможность разработчикам сосредоточиться на прикладных задачах и специфике предметной области, не углубляясь в тонкости реализации базовых технологий искусственного интеллекта.

Средства разработки программного обеспечения на основе нейротехнологий и искусственного интеллекта в основном используют следующие группы пользователей:

• разработчики программного обеспечения, специализирующиеся на создании интеллектуальных систем и приложений с использованием машинного обучения и нейронных сетей;
• команды IT-компаний, которые внедряют функции обработки естественного языка, компьютерного зрения и анализа данных в существующие продукты;
• научные исследователи и сотрудники лабораторий, занимающиеся разработкой новых алгоритмов и методов в области искусственного интеллекта;
• стартапы и инновационные компании, стремящиеся быстро вывести на рынок продукты с элементами ИИ и нейротехнологий;
• отделы R&D крупных корпораций, которые интегрируют ИИ-решения в бизнес-процессы и существующие информационные системы.

Администрирование

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

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.

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.

На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. При выборе программного продукта из функционального класса Средства разработки программного обеспечения на основе нейротехнологий и искусственного интеллекта (СРПИИ) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность продукта для решения конкретных бизнес-задач. Важно проанализировать масштаб деятельности компании: для малого бизнеса могут быть предпочтительны более простые и доступные решения с базовым набором функций, в то время как крупным корпорациям потребуются масштабируемые и высокопроизводительные платформы с расширенными возможностями интеграции и управления большими объёмами данных. Также следует учитывать специфику отрасли и соответствующие требования к безопасности, конфиденциальности данных и соответствию нормативным актам — например, в финансовом секторе или здравоохранении действуют строгие правила обработки и хранения информации. Не менее значимы технические ограничения, включая совместимость с существующей ИТ-инфраструктурой, требования к вычислительным ресурсам и поддержке определённых языков программирования и технологий.

Ключевые аспекты при принятии решения:

• совместимость с текущей ИТ-инфраструктурой (например, поддержка облачных платформ, локальных серверов, определённых операционных систем);
• наличие необходимых библиотек и фреймворков для реализации требуемых функций (например, обработки естественного языка, компьютерного зрения, анализа временных рядов);
• возможности масштабирования и распределения нагрузки при росте объёма данных и числа пользователей;
• уровень поддержки и документированности продукта, наличие обучающих материалов и активного сообщества разработчиков;
• механизмы обеспечения безопасности и конфиденциальности данных, соответствие отраслевым стандартам и нормативам (например, требованиям к защите персональных данных);
• стоимость лицензии и обслуживания, включая возможные дополнительные расходы на обучение персонала и интеграцию с другими системами;
• поддержка обновлений и развития продукта со стороны разработчика, наличие дорожной карты и информации о будущих функциях.

Окончательный выбор СРПИИ должен базироваться на тщательном анализе соотношения между функциональными возможностями продукта и бизнес-требованиями компании, а также на оценке рисков, связанных с внедрением и эксплуатацией выбранной системы. Необходимо провести пилотное тестирование или оценить демоверсии продуктов, чтобы убедиться в их пригодности для решения конкретных задач и совместимости с бизнес-процессами компании. Также целесообразно привлечь к процессу выбора квалифицированных ИТ-специалистов и аналитиков, которые смогут объективно оценить технические и экономические аспекты применения СРПИИ в рамках конкретного проекта.

Средства разработки программного обеспечения на основе нейротехнологий и искусственного интеллекта (СРПИИ) предоставляют ряд существенных преимуществ, способствуя ускорению и оптимизации процесса создания сложных IT-решений. Они позволяют реализовывать передовые технологии в области ИИ и нейросетей, повышая функциональность и интеллектуальные возможности разрабатываемых систем. Среди ключевых преимуществ СРПИИ можно выделить:

• Ускорение процесса разработки. СРПИИ предоставляют готовые инструменты и фреймворки, которые значительно сокращают время на создание базовых компонентов приложений, использующих ИИ, позволяя разработчикам сосредоточиться на уникальных особенностях продукта.

• Повышение качества и точности решений. Использование алгоритмов машинного обучения и нейронных сетей позволяет создавать системы с высокой точностью обработки данных, распознавания паттернов и прогнозирования, что особенно важно в задачах анализа больших объёмов информации.

• Расширение функциональности приложений. СРПИИ дают возможность внедрять сложные функции, такие как обработка естественного языка, компьютерное зрение, анализ эмоций и другие, которые ранее были недоступны или требовали значительных усилий для реализации.

• Оптимизация затрат на разработку. За счёт использования готовых решений и снижения времени на разработку СРПИИ помогают сократить общие затраты на создание программного продукта, уменьшая потребность в высококвалифицированных специалистах для реализации базовых функций ИИ.

• Улучшение пользовательского опыта. Приложения, созданные с использованием СРПИИ, предлагают более интуитивные и персонализированные интерфейсы, что повышает удовлетворённость пользователей и лояльность к продукту благодаря способности системы адаптироваться к индивидуальным потребностям.

• Упрощение работы с большими данными. СРПИИ предоставляют инструменты для эффективной обработки и анализа больших объёмов данных, что позволяет выявлять скрытые закономерности, тренды и аномалии, полезные для принятия бизнес-решений.

• Повышение конкурентоспособности продуктов. Использование передовых технологий ИИ и нейросетей даёт возможность разрабатывать уникальные продукты, выделяющиеся на рынке, и опережать конкурентов в внедрении инновационных решений.

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

• поддержка создания и обучения моделей машинного обучения, включая нейронные сети, с использованием готовых алгоритмов и инструментов,
• интеграция библиотек и фреймворков для работы с обработкой естественного языка и компьютерным зрением,
• предоставление инструментов для предварительной обработки и подготовки данных, необходимых для обучения моделей,
• возможность визуализации процессов обучения и анализа результатов работы моделей,
• механизмы автоматизации рутинных задач разработки, например, генерации кода или тестирования моделей.

По аналитическим данным Соваре, в 2025 году на рынке средств разработки программного обеспечения на основе нейротехнологий и искусственного интеллекта (СРПИИ) можно ожидать усиления тенденций к интеграции мультимодальных моделей, развития инструментов для объяснимого ИИ, повышения уровня автоматизации процессов разработки, расширения применения генеративных моделей в различных отраслях, дальнейшего совершенствования инструментов для работы с большими данными, усиления внимания к безопасности и этическим аспектам использования ИИ, а также роста популярности облачных решений для разработки и развёртывания ИИ-систем.

• Интеграция мультимодальных моделей. Развитие инструментов, позволяющих одновременно обрабатывать текст, изображения, аудио и другие типы данных, что обеспечит создание более универсальных и функциональных приложений на базе ИИ.

• Объяснимый ИИ. Увеличение спроса на инструменты, позволяющие понимать и интерпретировать решения, принимаемые ИИ-системами, что важно для повышения доверия и расширения областей применения ИИ.

• Автоматизация процессов разработки. Появление более совершенных средств автоматизации кодирования, тестирования и развёртывания, сокращающих время и ресурсы, необходимые для создания ИИ-решений.

• Генеративные модели в отраслях. Расширение применения генеративных моделей для создания контента, оптимизации бизнес-процессов, разработки новых продуктов и услуг в таких сферах, как медицина, финансы, образование и др.

• Работа с большими данными. Развитие библиотек и фреймворков, оптимизированных для обработки и анализа огромных объёмов данных, что позволит эффективнее использовать потенциал ИИ в задачах, требующих обработки больших данных.

• Безопасность и этика ИИ. Усиление требований к защите данных и соблюдению этических норм при разработке и использовании ИИ-систем, что приведёт к появлению специализированных инструментов для аудита и мониторинга ИИ-решений.

• Облачные решения для ИИ. Рост популярности облачных платформ, предоставляющих разработчикам доступ к мощным вычислительным ресурсам и инструментам для разработки, обучения и развёртывания моделей ИИ без необходимости поддерживать собственную инфраструктуру.

Россия

Атомкод, NNTrack, Bravo, GOLEM, GigaChat, Lexema-RPA, ТРОПАСС, BeeCR, D2VerbAI, Talisman