Василий Чеушев

Разработка архитектуры, методологии, компонентов цифровых продуктов Университета, анализ массивов данных; проектирование NLP-методик, инструментов, сервисов; наставничество.

Разработана система анализа и приёмки цифровых следов обучения. В ней в 2021-24 гг. принимались цифровые следы обучения по федеральным программам «Персональные цифровые сертификаты», «Цифровые профессии», «Искусственный интеллект», «Код будущего». Разработал архитектуру системы, реализовал на PostgreSQL техпроцессы, обучил специалиста для эксплуатации и дальнейшего развития системы (включая обучение с нуля PostgreSQL).

Разработал ряд NLP-компонентов техпроцессов, связанных с вышеуказанными программами: анализ поступающих учебных программ, их классификация по заданным областям, проверка соответствия заявленной теме, нахождение похожих курсов и повторных подач заявок, семантический поиск курсов и т.п.
Анализ массивов рефлексий по результатам обучения, в том числе извлечение из них знаний об учебных курсах.

Создал прототип подсистемы интеллектуального поиска компаний, семантической навигации, подбора похожих компаний и т.п. для сервиса «Радар» Платформы НТИ. Система демонстрирует очень высокое качество, точность и интеллектуальные возможности, несопоставимо более высокие, чем ранее созданная на основе Elasticsearch.

Поскольку в ряде проектов на старте отсутствовала возможность применить автоматическое обучение (не было не только размеченных массивов, но и нужных классификаторов/таксономий), разработал ряд методик и инструментов автоматизированного построения таксономий и словарей областей интереса, включая инструменты работы с большими массивами текстов без их индексирования.

Технология получила мощный толчок в развитии, разрешён ряд «тонких моментов» в анализе текстов и сопоставлении подсетей нейросемантической гиперсети, существенно увеличены скорость обработки, управляемость параметрами результатов, точность и качество.

Проектирование аналитических, рекомендательных компонентов, интеллектуальных функций для информационных систем Правительства Москвы.

В развитие предшествующих своих наработок и технологий хорошо отработаны методология и технология обучения (по комплексу источников первичных данных) для целей ... и собственно многоканальные "живой семантический поиск" и индивидуальные рекомендации в реальном времени

Проекты:

- классификация и направление по органам рассмотрения обращений граждан в органы власти Москвы;

- вопросно-ответная система, ориентированная на сайт mos.ru;

- интеллектуальные компоненты для информационной системы инновационно-производственного кластера Москвы: семантический поиск, рекомендации партнёров/поставщиков/потребителей, поиск похожих компаний по комплексу критериев, ...

Аналитика клиентской базы, проектирование аналитических инструментов, развёртывание data- аналитического центра и data- аналитической инфраструктуры компании.
Помимо регулярной аналитики клиентской базы и финансовых потоков создал с применением Wolfram Mathematica ряд высокоинформативных динамических отчётов для периодического предоставления "картины происходящего" бизнес-руководителям

Уволился из-за ликвидации компании (отзыв лицензии Банком России)

Проектирование архитектоники и ключевой функциональности аналитической подсистемы продукта компании.
Приобрёл  отличный опыт проектирование сложных архитектур и реализации сложных высокоскоростных запросов к большим массивам данных на PosgreSQL.
Уволился из-за ликвидации компании

Целями деятельности руководимой мной группы (в составе НИЛ ИТС, о которой говорится ниже) были:
- исследование новых сложных задач информационной аналитики и поиск решений - как системных в целом, так и частных для реализации сложных интеллектуальных функций;
- разработка методов и алгоритмов, архитектуры системы и её сложной взаимосвязанной функциональности;
- макетирование системных решений;
- реализация функциональности в форме АПИ для включения в продукты компании или создания таких продуктов.
Успешно реализован ряд проектов в области аналитики данных различной природы и в особенности - больших массивов и потоков текстов, в ряде случаев очень трудной для анализа природы - далёкий от литературного язык, чрезвычайно высокая зашумлённость, вплоть до активного противодействия различными способами распознаванию текста (последнее - например, в таможенных декларациях для противодействия обнаружению провоза запрещённых по различным критериям товаров).
Некоторые из реализованных проектов:
- идентификация автора печатного текста;
- анализ социальных сетей;
- обнаружение представляющих интерес зависимостей в потоке финансовых данных;
- анализ журналов активности с целью обнаружения угроз информационной безопасности;
- анализ таможенных деклараций с целью обнаружения запрещённых по разным условиям товаров (проект для Таможенного Комитета РФ);
- многофункциональная система аналитики больших массивов и потоков текстов (многолетний проект с множественными выходами в продукты, для разных заказчиков);
- технология и система быстрого формирования онтологий предметных областей (в том числе для усиления предыдущей системы).
В первые месяцы нашей работы в этой сфере мы пытались применять известные решения, в частности, несколько лингвистических процессоров, нейронные сети и другие. Результаты достигались "обычные" для таких подходов, тогда как от нас требовались результаты "прорывные". В упомянутых условиях реальных текстов, подлежащих анализу, лингвистические процессоры ожидаемо давали сбой.
Всё это подтолкнуло меня к поиску принципиально новых подходов, и такой подход был найден. Он заключается в создании средств искусственного интеллекта не на основе математического аппарата, созданного кем-то и сильно отстающего от передовых результатов наук о мозге, а в техническом переложении комплекса передовых знаний, полученных непосредственно из наук о мозге, системных учений о мозге и результатов исследований вплоть до новейших, ещё далёких от переложения в матаппарат (например, так называемая «Единая теория мозга и разума», создаваемая академиком К.В.Анохиным непосредственно в настоящее время) - самостоятельно генерируя на основе этих знаний методы, алгоритмы, формулы и т.д. адекватно специфике и контексту поставленной конкретной задачи и создаваемой системы.
Этот путь привёл нас к успеху, и данный подход реализовался в комплексе методов, архитектур, алгоритмов, формул во всех последующих проектах, не только для данной компании, он развивается мной и в настоящее время, постоянно совершенствуясь и обогащаясь в новых проектах, в частности - упомянутых выше для компании Pronoun, ДИТ Москвы.

Вкратце, результаты в целом:
- архитектуры баз знаний, методы и алгоритмы управления знаниями;
- анализ больших массивов данных, выявление неявных зависимостей, закономерностей - в различных задачах под заказанные требования и условия;
- структурирование в больших массивах данных, экстрагирование знаний, семантическая навигация;
- выявление нетипичной активности любого вида в базах регистрации активности по многим параметрам (например, в журналах безопасности); выявление угроз информационной безопасности на этой основе;
- аналитика из области финансовой разведки.

Анализ больших массивов и потоков текстов (в том числе с большим уровнем шума):
Методы, алгоритмы, инструменты (оригинальные решения, не основанные на классических методах компьютерной лингвистики, без применения лингвистического процессора):
- структурирования: кластеризация (тематическая, сюжетная, ... - под заказанные требования), классификация (в том числе многоуровневая иерархическая со свободной компоновкой подразделов); другие виды сложных кластеризаций и классификаций;
- 2 собственных высокоэффективных метода кластеризации в огромных массивах, (1) в массиве объектов (например, текстов) и (2) в массиве связей между объектами (например, чтобы выявить группы авторов, пишущих на схожие темы);
- экстрагирования знаний: выявление ключевых слов, связок слов, построение аннотаций, сниппетов, дайджестов, более сложных экстрактов текстовых кластеров;
- семантической навигации: поиск похожих текстов, кластеров, предложений и т.д., отправителей сообщений, других элементов семантической сети;
- автоматического построения "смыслоаналоговых рядов" по массиву текстов и одному или нескольким "затравочным" термам (например, по названию города - список городов, по фамилии президента - список президентов и т.п.) - без каких-либо априорных знаний;
- определение автора печатного текста по стилеметрическим признакам;
- разработана технология автоматизации построения онтологий предметной области и компонентов лингво-семантического обеспечения: базовые стратегий, методы, комплекс инструментов высокоэффективной "интеллектуальной" поддержки деятельности эксперта.
Решения в области анализа текстов обладают несколько иным набором характеристик, чем основанные на лингвистическом процессоре (высокая скорость, нечувствительность к лингвистической корректности, любой язык, ...).

Разработана технология создания баз знаний и различных приложений, основанных на базах знаний, в том числе обучающих.
Хороший опыт проектирования мониторинговых систем, в том числе корпоративных.
Создан язык программирования XPL, очень удобный и высокоэффективный для проектирования сложных динамических веб-приложений.
Разработана уникальная платформа обучающих систем на основе баз знаний. Многоцелевая платформа и учебные комплексы по 15 предметам, созданные на основе нашей технологии баз знаний были поставлены во все школы Беларуси, отдельные комплексы, в том числе "Русский язык", продавались в Москве и Санкт-Петербурге.
С февраля 2009 года - сотрудничество с московской компанией и разработки в области информационной аналитики, о которых сказано выше

Распознавание образов, в том числе изображений, текста, рукописных символов, исследования почерка и подписи.
Проработка в ряде проектов и защита кандидатской диссертации «Контекстная поддержка в системах понимания документов».
Разработка контекстных моделей естественного языка (учёная степень присуждена в том числе за метод синтеза таких моделей).
Логическое проектирование. Применение информационно-теоретического метода к синтезу реализаций логических функций, схем, СБИС. Много публикаций на эту тему, преимущественно международных, на английском языке.
Разработка метода анализа и оптимизации на основе теории информации (написал книгу по этим своим разработкам).
Разработка обучающих систем.
Участие в международных конференциях, трёхмесячная работа по гранту в университете в Германии.