Идея проекта:
Создание интеллектуальной системы анализа документов, которая автоматически извлекает, структурирует и интерпретирует информацию из разнородных текстовых источников — договоров, счетов, актов, технической документации, нормативных актов, научных публикаций, деловой переписки и сканированных бумажных документов. Система объединяет OCR/компьютерное зрение для извлечения текста и таблиц, NLP/LLM-модули для распознавания сущностей, связей, шаблонов и смысловых конструкций, а также механизм построения графа знаний и семантического поиска по корпусу документов. Это позволяет автоматизировать рутинную работу с документами, ускорять принятие решений, выявлять скрытые закономерности и риски, что критически важно для юридических фирм, финансовых организаций, промышленных предприятий, государственных органов и научных учреждений.

Цель на акселератор:
Сформировать и верифицировать работающий прототип интеллектуальной системы анализа документов, который принимает на вход минимум 3–4 типа реальных документов (например, договоры, счета, акты и сканы), автоматически извлекает ключевые сущности (стороны, суммы, даты, реквизиты, условия), строит связи между ними, обеспечивает семантический поиск и формирует аналитические сводки, демонстрируя точность извлечения и корректность связей не ниже заданного порога, а также подготовить архитектуру решения для масштабирования на другие типы документов и пилотного внедрения.

Задачи для достижения цели:

1. Разработка архитектуры и ядра системы анализа документов: спроектировать модульную архитектуру (модуль загрузки и OCR, модуль предобработки текста, NLP/LLM-ядро, модуль извлечения сущностей и связей, граф знаний, модуль семантического поиска, слой визуализации и API), выбрать стек технологий (Python, transformers, LLM-фреймворки, RAG, OCR-движки, графовые базы данных) и реализовать базовый сценарий прохождения документа от загрузки до аналитического результата.
2. Разработка ИИ-модулей извлечения, связывания и интерпретации информации: настроить пайплайн извлечения сущностей (NER), связей (relation extraction), табличных и структурированных данных, обучить и валидировать модели для классификации документов, выявления шаблонов, условий и рисков, построить граф знаний и обеспечить семантический поиск по корпусу документов.
3. Создание системы верификации и визуализации: разработать методику оценки точности (precision/recall/F1 по сущностям и связям, полнота извлечения, доля ложных срабатываний, качество семантического поиска) в сравнении с ручным анализом и эталонной разметкой, создать интерактивный дашборд для отображения исходного документа, извлечённых сущностей, графа связей, результатов поиска и аналитических сводок.
4. Анализ применимости и подготовка бизнес-кейса: провести анализ чувствительности системы к качеству документов и типу домена, определить сценарии использования (Use Cases) для юридических фирм, финансовых организаций, промышленных предприятий, госорганов и научных учреждений, проработать требования к защите конфиденциальных данных, сформировать roadmap развития продукта за пределами акселератора.

Ожидаемые результаты:

1. Рабочий прототип (MVP) интеллектуальной системы анализа документов: программный комплекс, который принимает разнородные документы, автоматически извлекает сущности и связи, строит граф знаний, обеспечивает семантический поиск и формирует аналитические сводки через API или веб-интерфейс.
2. Отчёт по верификации точности: документ, содержащий метрики (precision/recall/F1 по сущностям и связям, полнота извлечения, качество семантического поиска, сокращение времени анализа) и сравнение с ручным анализом и эталонной разметкой.
3. Интерактивный демонстрационный дашборд: визуальный интерфейс, отображающий исходный документ, извлечённые сущности, граф связей, результаты семантического поиска и аналитические сводки, готовый для показа инвесторам, партнёрам и заказчикам.
4. Пакет проектной документации: архитектурная схема решения, описание бизнес-модели, анализ рынка интеллектуальной обработки документов, требования к защите конфиденциальных данных и план дальнейшего развития (roadmap) на 6–12 месяцев.

Проект «Интеллектуальный анализ документов» соотносится с национальным проектом технологического лидерства «Микроэлектроника» через уровень «Системы управления с применением искусственного интеллекта (робототехника)» и элемент «Процессоры с встроенными ускорителями ИИ» , что соответствует косвенной связи, поскольку система использует вычислительную технику и ИИ-обработку данных для OCR-распознавания, извлечения сущностей и связей, построения графа знаний и семантического поиска по корпусу документов, но не создаёт саму микроэлектронную компонентную базу.

Дополнительно проект соотносится:

• с НПТЛ «Микроэлектроника» через уровни «Устройства обработки видеоинформации», «Твердотельные накопители, модули памяти» и «Аналитическое оборудование (экология, медицина, биология, химия)» — тип связи косвенная, поскольку система использует видеопроцессоры с ускорителями ИИ, твердотельные накопители и модули памяти для хранения и обработки документов, а также может обрабатывать документацию аналитического оборудования;
• с НПТЛ «Беспилотные авиационные системы» через уровень «Вычислители, фотонные интегральные информационные системы» — тип связи косвенная, поскольку система использует методы анализа больших данных и ИИ-обработки для извлечения знаний из больших объёмов документов;
• с НПТЛ «Новые технологии сбережения здоровья» через уровень «Медицинские изделия» — тип связи обеспечивающая, поскольку система может применяться для анализа медицинских документов (заключения, выписки, протоколы), повышая эффективность работы медицинских организаций;
• с НПТЛ «Научное приборостроение и расходные материалы» через уровень «Прочие аналитические системы (для анализа жидкостей, газов и мониторинга окружающей среды)»— тип связи косвенная, поскольку система может обрабатывать документацию, связанную с аналитическим оборудованием для анализа жидкостей и газов;
• с НПТЛ «Технологическое обеспечение продовольственной безопасности» через уровень «Селекция и генетика в растениеводстве» — тип связи косвенная, поскольку система использует аналогичные подходы машинного обучения и баз данных для предиктивной аналитики и извлечения знаний.

На страницу проекта