 |
MWS AI стала партнёром Российской государственной библиотеки по созданию ИИ-платформы для автоматизации библиотечной отрасли
MWS AI (входит в МТС Web Services) объявляет о партнерстве с Российской государственной библиотекой (РГБ) в разработке комплекса ИИ-платформы для автоматизации ключевых процессов в библиотечной сфере. Работа ведется по трем направлениям: интеллектуальный поиск в научных фондах, автоматизация каталогизации и аналитика текстовых корпусов. В перспективе платформа будет предложена всем библиотекам страны.
Поиск по научным фондам. Первое решение — интеллектуальная система семантического поиска по базе научных работ. Хранилище РГБ содержит более 3,7 млн авторефератов, диссертаций и других академических трудов. Сейчас библиографы ищут источники вручную, по ключевым словам и тематическим рубрикам; при нестандартных или смежных запросах релевантные материалы нередко остаются незамеченными. Новая система будет находить источники по смыслу запроса, а не только по терминам, что повысит точность отработки запросов читателей. На этапе пилота ИИ находил подходящие работы как минимум в семи случаях из десяти — обычный поиск по ключевым словам в таких задачах даёт значительно более низкий результат.
Автоматизация каталогизации. Ежегодно РГБ получает около 100 тыс. обязательных экземпляров новых изданий. Специалист вручную присваивает библиотечные индексы для каждого экземпляра, определяет предметные рубрики и заполняет метаданные. На одну запись уходит более 30 минут. Теперь ИИ будет формировать предложения по рубрикам, индексам и метаданным.
Работа с научными текстами. Исследовательский фонд РГБ насчитывает около 1 млн единиц хранения и продолжает расти. Для работы с уже оцифрованными фондами MWS AI и РГБ разработают две платформы: платформу для ИИ-поиска по полному тексту книг и платформу анализа нарративов, чтобы отслеживать тематические паттерны и сравнивать тексты. Последняя будет открыта для заинтересованных вузов.
В основе совместной платформы — система АНСИС (Аналитическая нейросетевая справочно-информационная система), разработанная на отечественном программном обеспечении из реестра Минцифры. Вся инфраструктура и данные будут размещены на серверах РГБ. Разработка прикладных ИИ-решений осуществляется на базе платформы MWS AI Agents Platform для управления ИИ-агентами. Ключевые компоненты платформы включены в Единый реестр российского программного обеспечения.
«При помощи искусственного интеллекта мы перестаём обрабатывать поступления и начинаем работать с фондом как с массивом знаний. Каталогизация, поиск, аналитика нарративов — это не автоматизация ради автоматизации, а способ наконец дать доступ к тому, что уже существует», — сказал генеральный директор Российской государственной библиотеки Вадим Дуда.
«Сегодня в России более 40 000 публичных библиотек с совокупным фондом почти 900 млн единиц хранения. При таких объемах вручную обрабатывать поступления и вести библиографические записи уже затруднительно. Ценность нашего совместного проекта — не в отдельных технологических решениях, а в том, что мы выстраиваем тиражируемую модель для всей отрасли. То, что будет опробовано в РГБ, смогут использовать другие библиотеки страны. Благодаря технологиям искусственного интеллекта мы превращаем накопленный культурный капитал в ресурс, который работает и на систему образования, и на науку, и на общество в целом», — отметил генеральный директор MWS AI Денис Филиппов.
Справка о компании:
MWS AI (входит в МТС Web Services) основана в 2019 году. Компания разрабатывает решения для создания и запуска корпоративных приложений на базе искусственного интеллекта, выступает партнёром по ИИ-трансформации для крупного бизнеса и государственных организаций. Основной продукт — платформа MWS AI Agents Platform, позволяющая создавать ИИ-агентов и мультиагентные системы без навыков программирования. Собственные разработки компании включают большие языковые и мультимодальные модели Cotype, модели речевой аналитики, алгоритмы распознавания речи и синтеза голоса. Экспертиза в области компьютерного зрения сосредоточена в портфельной компании VisionLabs.
Контактное лицо: Татьяна Алексеева
Компания: MWS AI
Добавлен: 16:52, 12.07.2026
Количество просмотров: 200
Страна: Россия
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия625 |
| «Платформа ОФД» присоединилась к соглашению Минцифры России о развитии и внедрении мобильной электронной подписи «Госключ». Сотрудничество направлено на проработку новых сценариев использования сервиса, обмен технологической экспертизой и поддержку интеграции в продукты электронного документооборота. |
| UDV Group: банки столкнутся с ИБ-рисками из-за нейросетей без правил, UDV Group, 17:04, 17.08.2026, Россия615 |
| Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group прокомментировал рекомендации Банка России по безопасному использованию искусственного интеллекта финансовыми организациями. По оценке эксперта компании, ИИ постепенно становится для банков не только инструментом автоматизации, но и отдельным объектом управления информационной безопасностью. |
| ActiveCloud запустил в России услугу частного облака, ActiveCloud, 20:34, 16.08.2026, Россия693 |
| Облачный провайдер ActiveCloud запустил в России услугу частного облака для размещения критически важных систем, ресурсоемких приложений и инфраструктуры с повышенными требованиями к безопасности. |
| «НОБИЛИС» ПРЕДСТАВИТ ЦИФРОВУЮ ЭКСПЕРТИЗУ В СФЕРЕ КОРПОРАТИВНОГО ЗДОРОВЬЯ НА ВНОТ-2026, Нобилис ООО, 14:07, 14.08.2026, Россия794 |  |
| ООО «Нобилис», разработчик российской платформы управления корпоративным здоровьем TouchMED, объявляет об участии в ключевом отраслевом событии - XI Всероссийской неделе охраны труда (ВНОТ-2026). В фокусе презентации компании - практические инструменты цифровизации медосмотров, в том числе профилактических и предиктивной аналитики для снижения операционных рисков и повышения эффективности персонала. |
| Nexign: российский бизнес не спешит использовать ИИ для поиска аномалий, Nexign, 14:03, 14.08.2026, Россия136 |  |
| Почти 80% российских компаний уже применяют инструменты мониторинга своей ИТ-инфраструктуры, но лишь каждая шестая использует модели машинного обучения для обнаружения аномалий. Мешают нехватка внутренней экспертизы, низкое качество данных и сложность подсчета окупаемости инвестиций. |
|
|
