ТОП сотрудники LISA за 2024-2025г.

Балцат Константин

Работая в лаборатории с 2023 года, разработал инновационную систему, которая анализирует текстовые диалоги, помогает людям лучше понимать друг друга, предсказывает кризисные моменты в отношениях и предлагает пути их решения.

Этот стартап стал не только его выпускной квалификационной работой в формате “Бизнес-тезис”, под научным руководством Федорова Дмитрия Алексеевича, но и принес Константину звание лучшего выпускника ИТМО, а также победу во всероссийском конкурсе Фонда содействия инновациям “Студенческий стартап” с грантовой поддержкой в размере 1 млн. ₽.

Позже Константин принял участие в форуме «Территория смыслов» и подал заявку на конкурс «Росмолодёжь».

Несмотря на то, что на заочном этапе он не одержал победу, на самом форуме он познакомился с экспертами, прошёл консультации и вместо развлечений посвятил время мини-акселерационной программе.

Благодаря этому он смог переработать идею, улучшить проект и переделать заявку, которая принесла ему не просто победу, но еще и грант в размере 800 тыс ₽ для дальнейшей реализации своего проекта.

🤝 Проект Константина был представлен на Академии ПМЭФ, где был удостоен поддержки в размере 1,5 млн ₽. Дополнили финансирование гранты от Immerse.Cloud и Yandex.Cloud с поддержкой в размере 40 тыс ₽ и 400 тыс ₽ соответственно.

💰 Стоит упомянуть и присужденные Константину стипендии:

Суммарно грантовая поддержка разработки Константина составила более 3 млн ₽, стипендиальная — порядка 100 тыс ₽/мес , что является очень сильным и ярким результатом. Желаем Константину дальнейших успехов в разработке 🚀

Перегородиев Данил

ТОП по гранту “Код ИИ”

Данил Перегородиев, магистрант ФПИн, инженер LISA — член команды разработчиков, выигравшей конкурс грантов «Код Искусственный интеллект (очередь VII)» от Фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере.

🥇 Среди 8 номинантов на грант, получивших от 2 млн ₽ до 10 млн ₽ , максимальную финансовую поддержку получило только 4 команды, одна из которых – команда Данила!

Работа в проекте заключалась в создании открытой библиотеки распознавания образов, полученных в результате томографических исследований, и генерации на их основе синтетических наборов данных, применяемых в задачах электроимпедансной томографии.

📝 Коллектив рассчитывает, что:

Разработка данной библиотеки позволит создать прочную техническую базу для новых разработок на стыке медицины и ИИ, а также усилить исследовательский интерес к электоимпедансной томографии - неинвазивному методу медицинской визуализации, который используется для получения изображений электропроводности внутри тела на основе поверхностных измерений.

На данный момент библиотека еще находится на стадии разработки, но большая часть функционала выполнена, а первый этап работ уже прошел экспертную оценку 🦾.

Помимо активной работы над созданием библиотеки, Данил является стипендиатом Selectel в направлении “Разработка и IT-инженерия”, для которой он предоставлял:

☑️ Мобильное приложение для удаленной работы с устройством электроимпедансной томографии (репозиторий) Приложение позволяет профильным работникам в отделениях интенсивной терапии отслеживать картинку состояния легких пациентов в реальном времени с учетом параметров вентиляции каждого легкого.

☑️ Объяснимая система распределения для мед учреждений (репозиторий) Она может быть применена для распределения пациентов (чье состояние здоровья меняется со временем, а число операционных комнат и персонала ограничено) или в логистике (когда требуется срочная доставка, а машин для отгрузки тоже ограниченное количество. Эта разработка велась в рамках работы над магистерской диссертацией и трудоустройства в LISA.

Мы желаем Данилу и его команде продолжать развиваться в сфере разработки и с нетерпением ждем финальной версии их открытой библиотеки! 🚀

Гуйван Артем

ТОП по грантам: Универсальный специалист

Артём Гуйван — молодой и инициативный разработчик LISA, который нашёл своё место в мире стартапов и искусственного интеллекта.

Спонтанно присоединившись к стартапу, Артём быстро погрузился в работу над проектом — ИИ-репетитором Deeplit:

Цель проекта: помочь школьникам разбираться с математикой, проверяя решения задач и объясняя сложные моменты. Особенность этого репетитора: он дообучен на заданиях из ЕГЭ, что делает его особенно полезным для подготовки к экзаменам.

🏆 Разработка ИИ-репетитора принесла победу в гранте на вычислительные ресурсы Yandex.Cloud в размере 400 тыс ₽!

Deeplit также был представлен на акселераторе ИТМО всего через две недели после активной работы Артема в команде других разработчиков. Команда успешно защитила проект, демонстрируя глубокое понимание технологии и её потенциала 🚀.

Помимо грантов, Артём принимал участие в проекте по воссозданию утраченных панно Зубовского флигеля с помощью ИИ:

В рамках этого проекта команда дообучала модели, экспериментировала с разными стратегиями, обсуждала с экспертами возможные улучшения и реализации, а также занималась разметкой данных. Для восстановления панно использовались современные SOTA нейросети, что позволило достичь впечатляющих результатов.

Подобные успехи в разноплановых проектах могут только восхищать! Команда LISA гордится своими сотрудниками и желаем Артему и дальше покорять научные вершины и находить пути решения прикладных задач индустрии! 🦾

Терещенко Владислав

ТОП по разработке и Open Sourсe

Терещенко Владислав — не только аспирант, преподаватель ФПИн, но и выросший за два года из сотрудника LISA 23-24 в руководителя тематики “Edulytica” ☄️

💻Edulytica:

Фреймворк оценки текстовых результатов учебной и научной деятельности на основе больших языковых моделей, является одним из самых популярных, активных и проработанных проектов нашей лаборатории.

Другим проектом, где Владислав является руководителем команды разработки, является проект МФ ТИнТ SPARK:

Библиотека для анализа научных публикаций, которая на данный момент находится на этапе разработки.

Владислав часто выступает и рассказывает о результатах, которых достигла его команда 🦾

🔗 Например, недавно он выступал на Scientific Open Source Meetup #10, где Владислав рассказал об успехах своей команды в этом году, с темой доклада “Как мы научили LLM-ассистента рецензировать научные работы студентов ИТМО: вновь о проекте Edulytica”!

Помимо научной и проектной деятельности Владислав является активным участником как Open Source сообщества LISA, так и всего Университета ИТМО! На регулярных встречах Владислав:

  1. ️Делится обратной связью о качестве наших репозиториев;
  2. Рассказывает как об общепринятых подходах к разработке продуктов в индустрии, так и о процессах внутри своих команд.

Также Владислав в рамках проектов занимается научными исследованиями, о результатах которых докладывает на конференциях! Так, недавно, Владислав выступал с докладом на международной конференции ACDSA 2025!

Исаков Артем

От конференций и РИД до Q1

Артем Исаков, аспирант ФПИн, на протяжении двух лет комплексно развивал проекты в рамках «Real Time eXplainable Multi-Agent Systems», начиная с кода, экспериментов и заканчивая презентацией результатов на конференциях, написании статей, регистрацией результатов интеллектуальной деятельности (РИД) и получения регистрационного удостоверения на медицинское изобретение «Диакомпаньон» ⬇️

Фреймворк, разработанный Артемом, это уникальное сочетание моделирующих и иерархических подходов в многоагентном обучении с подкреплением 💻:

Артем и его команда предложили нестандартное решение, которое: позволило создать централизованный диспетчер задач, решающий сколько агентов какого типа, когда и какую задачу будут выполнять, разработав гибкий протокол коммуникации на графах, в основу которого легли векторные представления GPT.

Что говорит Артем о комплексной схеме своей работы:

Обе конференции IDEAL 2024 (Q2) были “подготовительным” этапом для написания Q1 статьи в Technologies в рамках работы над госзаданием. Статья ВАК и Q4 были отличным подспорьем в поиске актуальных направлений исследований и раннем прототипировании решений. РИДы и статьи связаны одним госзаданием. Практические результаты статьей естественным образом перешли в РИДЫ.

Список статей:

  1. Real-Time Scheduling with Independent Evaluators: Explainable Multi-Agent Approach (Q1, К1);
  2. Personalized prediction of glycemic responses to food in women with diet-treated gestational diabetes: the role of the gut microbiota (Q1, К1);
  3. Cooperative-Competitive Decision-Making in Resource Management: A Reinforcement Learning Perspective (Q2, К2);
  4. Loss Function Role in Processing Sequences with Heavy-Tailed Distributions (Q2, К2);
  5. Aspects of organizing game interactions among asymmetric agents using graph neural networks (Q4, К4);
  6. Объяснимость поведения агентов в системах поддержки принятия клинических решений (ВАК).

Команда LISA поздравляет Артема и научного руководителя Наталию Гусарову с крутыми успехами и желает проектам дальнейшего развития! 🚀