Общая презентация ЦТО 2026

1. Центр технологий для общества

Анна Лемякина
Директор по национальным
и стратегическим проектам, Yandex Cloud

2. Центр технологий для общества

Наука и образование
Здравоохранение
Экология
Культура
С кем мы работаем
Образование
Бизнес
Активисты
Научное сообщество
Вузы, преподаватели,
исследовательские
команды
Компании, которые участвуют
в решении социально значимых задач
или занимаются экологизацией
Студенты технических
специальностей и опытные
разработчики
Научные организации,
учёные и исследователи

3. Какие критерии у наших проектов

Какие критерии у наших проектов
• Значимость
• Технологичность
• Научность
• Сроки
• Масштабируемость
3

4. Какие критерии у наших проектов

Какие критерии у наших проектов
Значимость
Технологичность
Научность
Полезен для общества,
понятен каждому
Может быть реализован
с помощью технологий
Яндекса
Имеет научную базу
Сроки
Масштабируемость
Сроки и цели ясны,
а результат применим
Решение можно масштабировать для задач в других
индустриях, бизнесе
4

5. Процесс, понятный каждому

1
2
3
Предложение идеи
Оценка проекта
Создание команды
Инициатор приходит
к нам с задачей
Смотрим, соответствует
ли проект критериям отбора
и можно ли его реализовать.
Решение сообщим
в течение 14 дней
Когда проект прошёл отбор,
начинаем работу: подбираем
методику, привлекаем
партнёров, формируем
команду, выделяем ресурсы
4
5
Работа над проектом
Поддержка и развитие
Команда центра реализует проект
вместе с вами. Полученные
результаты выложим в опенсорс
и поможем анонсировать проект
Совместно с экспертами
адаптируем решения
для других отраслей
и рынков
5

6. Процесс, понятный каждому

Предложение
идеи
Оценка
проекта
Создание
команды
Работа
над проектом
Поддержка
и развитие
Инициатор приходит
к нам с задачей
Смотрим,
соответствует ли
проект критериям
отбора и можно ли
его реализовать.
Решение сообщим
в течение 14 дней
Когда проект прошёл
отбор, начинаем
работу: подбираем
методику, привлекаем партнёров,
формируем команду,
выделяем ресурсы
Команда центра
реализует проект
вместе с вами.
Полученные
результаты выложим
в опенсорс и поможем анонсировать
проект
Совместно
с экспертами
адаптируем
решения для других
отраслей и рынков
1
2
3
4
5
6

7.

МРТ
детей
Расследования
причин
пожаров
ЛЭК
Байкал
Барсы
Спина
бифида
Чистый
берег
Сервис
для выявления
врачами патологии
ЦНС плода на УЗИ
Нейросети
для помощи
в планировании
уборки мусора
на побережьях
Барс
REC
Оценка
объёма мозга
у новорождённых
Сервис
по ускорению
расследования
причин пожаров
Сервис
для ускорения
клинических
исследований
Нейросеть
для экомониторинга Байкала
Нейросеть
для обработки
данных
с фотоловушек

8. ИИ для анализа развития мозга новорождённых

ИИ для анализа развития
мозга новорождённых
Задача
Создать инструмент для измерения объёмов белого
и серого вещества младенцев
Решение
Собрали и разметили датасет с МРТ-исследований, обучили нейросеть
для выполнения задачи, создали сервис, способный анализировать
МРТ-исследования и определять объёмы белого и серого вещества
Результат
Создание инструмента с точностью сегментации выше 90%, который даёт врачам
возможность за несколько минут получать данные о развития мозга новорождённых.
Сервис позволяет определять группы риска развития ДЦП и других неврологических
заболеваний, а также назначать ранние программы терапии и реабилитации
ШАД
yandex.cloud/
ru/special/
ai-brain-children
СПбГПМУ
8

9. ИИ для расследования причин пожаров

ИИ для расследования
причин пожаров
Задача
Разработать решение, которое помогает сотрудникам МЧС сократить рутину
при оформлении протоколов
Решение
Первый в стране проект, в котором искусственный интеллект помогает дознавателям быстрее
и точнее расследовать причины огня — от возгораний в жилых помещениях до пожаров
на промышленных объектах. Решение создано на базе технологий Yandex Cloud и обучается
на фотографиях и протоколах реальных происшествий
Результат
yandex.cloud/ru/
special/fires
Теперь на описание места происшествия уходит всего несколько секунд вместо 40–60 минут, которые
раньше требовались дознавателю. Технологии в основе сервиса позволяют не упустить все важные
детали и неочевидные нюансы на месте составления протокола, а также повысить объективность
расследований
9

10. Уловимые частицы

предотвращения последствий
пеплопадов
12 м/с
Задача
Разработать решение, которое помогает отслеживать распространение
пепла и быстрее устранять последствия выбросов вулканов
Решение
Сервис с использованием нейросетей, в котором первая модель оценивает класс выброса,
его высоту и передаёт эту информацию в модель рассеивания частиц. Вторая модель
формирует таблицу с данными о времени выброса, его координатах, высоте и значении
концентрации облака. Сервис работает в формате интерактивной карты, где можно
наблюдать за облаком, отслеживать и прогнозировать его передвижение
Результат
Сервис позволяет отследить и предсказать распространение пепла на 24 часа вперёд.
Инструмент поможет административным службам, МЧС и учёным-геофизикам быстрее
предотвращать последствия пеплопада на Камчатке
Геофизическая служба РАН
yandex.cloud/
ru/special/
kamchatka
ШАД
10

11. Байкал

Задача
Создать технологию, помогающую анализировать пробы воды:
определять и классифицировать содержащиеся в ней микроорганизмы
Решение
Создали алгоритм классификации проб планктона, обучили
нейросеть различать виды байкальского зоопланктона
Результат
С помощью разработанной модели помогли учёным сократить время
на анализ проб воды в тысячи раз. Выложили модель в опенсорс —
специалисты по всему миру могут использовать нейросеть
для разработки собственных систем мониторинга водоёмов
Maritime AI
yandex.cloud/
ru/special/baikal
НИИ биологии ИГУ
11

12. Снежные барсы

REC
Задача
Обработать большой массив данных с фотоловушек,
обнаружить и классифицировать животных
Решение
Разработали нейросеть, которая обрабатывает
снимки с фотоловушек
Результат
Модель распознаёт 10 видов животных на изображениях
с фотоловушек, включая снежных барсов. Благодаря этому
решению время обработки снимков сократилось
с нескольких недель до нескольких часов
yandex.cloud/
ru/blog/posts/
2023/10/irbis
Национальный парк «Сайлюгемский»
Институт зоологии Республики Казахстан
12

13. Спина бифида

Задача
Повысить процент выявления патологии Спина бифида (Spina bifida) на ранних сроках
беременности с помощью ультразвуковых исследований и искусственного интеллекта
Решение
Собрали и разметили датасет, обучили несколько нейросетей для работы
над задачей, создали сервис, способный анализировать ультразвуковые
снимки и выявлять патологию на ранних сроках беременности
Результат
Веб-приложение выявляет признаки патологии Спина бифида и других патологий
ЦНС и оценивает качество УЗИ-снимков, предоставляя врачам второе мнение. Сервис
обрабатывает изображения в реальном времени, что ускоряет диагностику и помогает
врачам быстрее принимать решения по лечению. Выложили модель в опенсорс
НМИЦ Кулакова
yandex.cloud/
ru/blog/posts/
2024/08/
spina-bifida
Фонд «Спина бифида»
13

14. Чистый берег

Задача
С помощью нейросетей помогать службам экологического контроля
и волонтёрам упростить сбор отходов на побережьях
Решение
Создали и обучили нейросеть, определяющую объём, массу
и вид мусора на побережьях с помощью съёмки с БПЛА
Результат
Нейросеть анализирует больше данных и обрабатывает
снимки за минуты вместо часов просмотра человеком.
Повысили эффективность уборки в 4 раза, сократили расходы.
Создали инструмент для аналитики загрязнений
ШАД
Кроноцкий заповедник
yandex.cloud/
ru/special/
ai-uborka
ДВФУ
14

15. Локальные этические комитеты

Задача
С помощью нейросетей помочь врачам в обработке и проверке
документов для проведения локальных этических комитетов
Решение
Создали сервис на основе YandexGPT,
определяющий ошибки в пакете документов
на проведение локального этического комитета
Результат
Нейросеть анализирует больше данных и документов
за минуты, даёт рекомендации по изучению информации.
Сократили время принятия решения в 4–5 раз
ШАД
yandex.cloud/
ru/blog/localethics-committee
НМИЦ онкологии им. Н. Н. Петрова
15

16. Поиск новых солнц

Задача
Астрофизики вместе с Yandex Cloud автоматизировали анализ
данных и создали крупнейший каталог вспышек на карликовых звёздах.
Он поможет учёным лучше понять природу звёздных и солнечных вспышек
Решение
Команда SNAD использует алгоритмы машинного обучения
Random forest и CatBoost для поиска вспышек среди всех
кривых блеска, собранных ZTF за несколько лет. Затем учёные
проверяют найденные события, чтобы убедиться в их достоверности
Результат
Команда проекта автоматизировала поиск вспышек
с помощью алгоритмов машинного обучения, используя данные
астрономического обзора ZTF и космической обсерватории TESS
SNAD
yandex.cloud/
ru/blog/posts/
2024/10/
stars-snad
ГАИ им. П. К. Штернберга при МГУ
16

17. Bauman Racing Team

Задача
Студенческая гоночная команда МГТУ им. Н. Э. Баумана одна
из первых в России проектирует беспилотные гоночные автомобили
для международных соревнований Formula Student. Нужно было создать
систему автономного вождения беспилотного болида с возможностью
распознавать объекты на трассе с помощью нейросетей
Результат
Участники команды обучили четыре сети архитектуры YOLOv5
в Compute Cloud и выбрали оптимальный вариант с точки зрения
быстродействия и качества детекции, получив в сжатые сроки
и без посторонней помощи точные и эффективные инструменты
для решения задач распознавания объектов на трассе
yandex.cloud/
ru/cases/
baumanracing
МГТУ им. Н. Э. Баумана
17

18. ИИ для оптимизации маршрутов

ИИ для оптимизации
маршрутов
Задача
В пиковые месяцы посещаемость Большого петергофского дворца превышает 3000 человек
в сутки, что создаёт высокую нагрузку на входные зоны
Решение
Yandex Cloud и IT-компания GlowByte разработали и внедрили интерактивное приложение
для проектирования маршрутов. Система развёрнута в облачной среде Yandex Cloud и использует
платформу DataSphere для запуска сложных расчётов и проведения имитационного моделирования.
Решение позволяет с учётом заданных ограничений и приоритетов генерировать десятки тысяч
возможных маршрутов и вариантов размещения ключевых зон: рамок досмотра, бахильных,
гардеробов и других
clck.ru/3Sivp2
Результат
Приложение позволило построить оптимальные маршруты и найти варианты увеличения
пропускной способности музея
18

19. Присоединяйтесь!

Объединяем людей и технологии
для решения важных задач
Канал в Telegram:
t.me/ycsocialtech
Анна Лемякина
Директор по национальным
и стратегическим проектам,
Yandex Cloud
Сайт:
yandex.cloud/ru/
social-tech