Новость 1
22 октября 2026
ТГУ третий год подряд участвует в масштабном исследовании развития искусственного интеллекта в России: аналитики вуза вместе с коллегами из компании-партнёра «Киберия» собирают большие данные, а анализирует эту информацию нейросеть, созданная «Билайн AI». Итог анализа — рейтинг регионов, который показывает, какие субъекты РФ наиболее активно применяют ИИ по конкретным категориям.
Как начался этот проект и чем полезна карта развития ИИ в стране — в нашем материале.
Старт
Сотрудничество команд Института анализа больших данных и искусственного интеллекта ТГУ, «Киберии» и «Билайн AI»началось в 2023 году со знакомства на мероприятии в Москве, где ТГУ (тогда — лаборатория прикладного анализа ТГУ) получил награду за работу с данными. К тому моменту у «Билайна» уже вышел первый рейтинг компаний в сфере ИИ, и томичи предложили объединить усилия и изучить с помощью новых больших данных, как искусственный интеллект развивается в регионах и образовании.
Сотрудничество команд Института анализа больших данных и искусственного интеллекта ТГУ, «Киберии» и «Билайн AI»началось в 2023 году со знакомства на мероприятии в Москве, где ТГУ (тогда — лаборатория прикладного анализа ТГУ) получил награду за работу с данными. К тому моменту у «Билайна» уже вышел первый рейтинг компаний в сфере ИИ, и томичи предложили объединить усилия и изучить с помощью новых больших данных, как искусственный интеллект развивается в регионах и образовании.
«Инициатива исходила от команды ТГУ, и нас очень увлекла эта идея. От первого разговора до первого совместного проекта прошло меньше года. Для меня это хороший пример того, как знакомство людей, увлечённых своим делом, быстро вырастает в серьёзное партнёрство», — рассказывает заместитель директора по искусственному интеллекту и цифровым продуктам «Билайна» Нина Матвиенко.
По её словам, для такого проекта важно, чтобы партнёр разделял замысел и был готов вкладываться в его реализацию. Формат, в котором результаты рейтинга определяются с помощью искусственного интеллекта, требует большой работы: сформировать методологию, собрать данные, очистить их, подготовить модель машинного обучения, проверить результаты.
«Здесь нужна заинтересованная команда, готовая пройти весь этот путь вместе. При этом мы изучили научный и образовательный ландшафт. Томск — один из признанных центров науки и образования, а у команды ТГУ есть серьёзные компетенции в анализе больших данных и машинном обучении. Есть и вычислительная база: институт использует мощности суперкомпьютера СКИФ Cyberia. Всё это вместе и определило наш выбор партнёра», — отмечает Нина Матвиенко.
Большие данные
В 2024 году нейросеть от «Билайна» обучили на более чем 1 млн записей, предоставленных ТГУ и «Киберией». Роль томской команды — содержательная проверка данных и результатов. В датасет вошли данные из открытых источников: из вакансий в регионах, научных публикаций, интернет-запросов по теме ИИ, русскоязычных публикаций в соцмедиа, тематических форумов и публичных русскоязычных сообщений во «ВКонтакте» и Telegram. Регионы оценивали по четырём критериям: индекс интереса, спрос на рынке труда, вклад в развитие науки и присутствие в инфополе.
В 2024 году нейросеть от «Билайна» обучили на более чем 1 млн записей, предоставленных ТГУ и «Киберией». Роль томской команды — содержательная проверка данных и результатов. В датасет вошли данные из открытых источников: из вакансий в регионах, научных публикаций, интернет-запросов по теме ИИ, русскоязычных публикаций в соцмедиа, тематических форумов и публичных русскоязычных сообщений во «ВКонтакте» и Telegram. Регионы оценивали по четырём критериям: индекс интереса, спрос на рынке труда, вклад в развитие науки и присутствие в инфополе.
В 2025 году для обучения нейросети использовали более 4,5 млн записей, в 2026 — более 6 млн. После первого рейтинга добавили пятую категорию для оценки регионов — образовательное предложение, в том числе благодаря опыту томской команды.
«Для индекса, который оценивает в том числе образование и науку, необходимо глубокое понимание того, как устроена эта среда. Коллеги из Томска круглый год работают внутри научного и образовательного сообщества. Они могут заметить аномалию, увидеть, где результат требует дополнительной проверки, распознать возможный информационный вброс, предложить пересмотреть источник или обработку данных. За каждой итоговой позицией региона стоит и эта большая экспертная работа. Именно она даёт нам уверенность в результатах, которые мы публикуем. Поэтому вклад томской команды действительно сложно переоценить», — комментирует Нина Матвиенко.
Практическая польза
Каждый год исследование охватывает 85 субъектов России. С лидерами «Индекса развития ИИ в регионах России 2026 года» можно ознакомиться по ссылке
Каждый год исследование охватывает 85 субъектов России. С лидерами «Индекса развития ИИ в регионах России 2026 года» можно ознакомиться по ссылке
По мнению составителей рейтинга, для региона победа — это признание работы его команд и возможность сделать свои достижения заметнее. Как отмечает директор Института анализа больших данных и ИИ ТГУ Вячеслав Гойко, субъекты России прошли стадию «увлечения» искусственным интеллектом и перешли к его прикладному внедрению, при этом университеты играют ключевую роль, формируя среду для новых технологий и компетенций.
Нина Матвиенко подчёркивает важность практической ценности рейтинга — после награждения у регионов остаётся понятный материал, с которым можно работать дальше: «В нём собраны выводы, сильные стороны регионов и изменения их позиций год к году. Это рабочий инструмент для региональных органов власти, отвечающих за цифровое развитие, науку и образование. Отчёт помогает понять, какие направления стоит усиливать, где есть пробелы и чему можно поучиться у других регионов. Эти данные могут стать основой для конкретных решений и корректировки региональной стратегии в области ИИ».