Details
| Title | Методы искусственного интеллекта в задаче автоматизации экспертизы научных проектов // Промышленный искусственный интеллект (ПИИ'2025): Всероссийская научно-практическая конференция с международным участием 3–4 июля 2025 года: cборник научных трудов |
|---|---|
| Creators | Юркевичюс Стасис Петрасович ; Вражнов Денис Александрович |
| Organization | Республиканский исследовательский научно-консультационный центр ; Российская академия наук. Сибирское отделение. Институт оптики атмосферы им. В.Е. Зуева |
| Imprint | Санкт-Петербург: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2025 |
| Collection | Общая коллекция |
| Document type | Article, report |
| Language | Russian |
| DOI | 10.18720/SPBPU/2/id25-544 |
| Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
| Additionally | New arrival |
| Record key | RU\SPSTU\edoc\77881 |
| Record create date | 12/24/2025 |
Allowed Actions
–
Action 'Read' will be available if you login or access site from another network
Action 'Download' will be available if you login or access site from another network
| Group | Anonymous |
|---|---|
| Network | Internet |
Данный обзор посвящен перспективам внедрения методов искусственного интеллекта (ИИ), в области автоматизации процедур оценки качества научно-исследовательских проектов (НИР). Приводится декомпозиция стандартной системы оценки НИР и оценивается потенциал внедрения методов ИИ в каждом сегменте системы. Также рассматривается автоматизация оценки проектов согласно шкале уровня готовности технологии. К наиболее перспективным областям был отнесен этап экспертизы заявки, за счет внедрения современных больших языковых моделей, способных облегчить работу экспертов по анализу текста на новизну, актуальность, плагиат.
This review is devoted to the prospects for the introduction of artificial intelligence (AI) methods, in the field of automation of procedures for quality assessment of research projects (R&D). A decomposition of the standard system of R&D evaluation is given and the potential of AI methods implementation in each segment of the system is evaluated. The automation of project evaluation according to the technology readiness level scale is also considered. The most promising areas include the stage of the application examination, due to the introduction of modern large language models that can facilitate the work of experts in analyzing the text for novelty, relevance, and plagiarism.
| Network | User group | Action |
|---|---|---|
| ILC SPbPU Local Network | All |
|
| Internet | Authorized users SPbPU |
|
| Internet | Anonymous |
|
Access count: 0
Last 30 days: 0
