Детальная информация

Название 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
Авторы Юркевичюс Стасис Петрасович ; Вражнов Денис Александрович
Организация Республиканский исследовательский научно-консультационный центр ; Российская академия наук. Сибирское отделение. Институт оптики атмосферы им. В.Е. Зуева
Выходные сведения Санкт-Петербург: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2025
Коллекция Общая коллекция
Тип документа Статья, доклад
Язык Русский
DOI 10.18720/SPBPU/2/id25-544
Права доступа Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Дополнительно Новинка
Ключ записи RU\SPSTU\edoc\77881
Дата создания записи 24.12.2025

Разрешенные действия

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа Анонимные пользователи
Сеть Интернет

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.

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все
Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ
Прочитать Печать Загрузить
Интернет Анонимные пользователи

Количество обращений: 0 
За последние 30 дней: 0

Подробная статистика