обзор сервиса

HYPER.RnD

Сервис подбора научных школ РФ под научно-технический проект, работающий как слаженная команда ИИ-агентов. На основе описания проекта система декомпозирует задачу на подзадачи, подбирает институты РАН, профильные лаборатории и научные группы под каждую из них и строит roadmap кооперации: кто, что и в каком порядке делает, какая инфраструктура нужна и под какие программы финансирования проект подходит.

задача

От проекта — к команде исполнителей

Сервис отвечает на два вопроса: кем и как реализовать научный проект силами научных школ РФ. Декомпозиция, поиск школ, выстраивание цепочки кооперации и проверка достаточности данных проходят автоматически. Эксперт подключается только тогда, когда система сама запрашивает уточнение по проекту.

конвейер

Шесть стадий одного прогона

Документы в индекс

Сервис принимает документы в форматах DOCX, PDF, PPTX, включая сканы и материалы с формулами. Содержание автоматически разбирается по разделам, формируется сводный индекс проекта: задача, технические параметры, методология, ожидаемые результаты, состав команды и сроки.

Поиск научных школ

Агенты ищут исполнителей в РФ: институты РАН, профильные лаборатории, научные группы и ведущих исследователей по теме проекта. Поиск идёт через открытый веб и граф знаний CAVE — с опорой на реальные публикации, гранты и доступное оборудование.

Гипотезы реализуемости

Сервис формулирует гипотезы реализуемости из технического описания: на какие подзадачи бьётся проект, какие компетенции и установки критичны, где возможны риски межинститутской кооперации. Каждая гипотеза проверяется фактами из открытых источников и российских научных баз. Запросы выполняются преимущественно на русском.

Подбор и roadmap

Параллельный разбор по семи направлениям: обзор технологий и решений (state of the art), декомпозиция проекта на подзадачи, подбор научных школ РФ под каждую, цепочка кооперации (кто что делает и в каком порядке), необходимая инфраструктура (ЦКП, уникальные научные установки), программы финансирования (мегагранты, РНФ, НОЦ, Приоритет-2030) и сводный roadmap реализации. Каждое направление прорабатывается отдельным агентом со своим веб-исследованием.

Проверка достаточности данных

Чек-лист готовится одним агентом: указаны ли конкретные институты по ключевым подзадачам, определены ли требования к оборудованию и его доступность в РФ, ясна ли цепочка кооперации, подобраны ли программы финансирования. Верификатор проходит по пунктам; недостающие данные фиксируются явно. Уточняющие вопросы по проекту — опционально (по умолчанию прогон автономный).

Итоговый пакет

На выходе: итоговый документ (подобранные школы РФ + roadmap кооперации) в форматах MD и PDF, готовая презентация в PPTX и PDF. Изображения для слайдов готовятся автоматически. Каждый существенный факт сопровождается ссылкой на источник; пробелы (если школа по подзадаче не найдена) показываются явно.

производительность

Числа одного прогона

~25 мин

полный цикл от документа до презентации

параллельных агентов в подборе и roadmap

формата на выходе: MD, PDF, PPTX, PDF-слайды

30+

настраиваемых параметров без изменений кода

дисциплина

Контроль качества

Честные пробелы: Если по подзадаче научная школа не найдена — это отмечается явно, без выдуманных названий организаций.
Раздельные роли: Чек-лист достаточности данных готовит один агент, верификатор работает отдельно. У них разные роли и задачи.
Уточняющие раунды: Опциональные итерации по спорным пунктам, прежде чем закрепить вердикт.

Авто или эксперт: Сервис либо отвечает сам по контексту проекта, либо передаёт вопрос эксперту. Режим переключается одним флагом.
Провенанс: Каждый существенный факт сопровождается ссылкой на документ или внешний источник.
Аудит и изоляция: Каждый прогон выполняется в собственной сессии с полным журналом шагов.

интерфейсы

Три способа подключения

Веб-интерфейс

Загрузка документов, наблюдение за прогрессом, ответы на уточняющие вопросы, выгрузка результатов.

Программный API

Программный доступ для интеграций: запуск сессий, чтение состояния, выгрузка артефактов.

Командная строка

Автономный режим для пакетных прогонов и встраивания в собственные процессы.

на перспективу

Граф знаний

Агенты сервиса опираются на граф знаний CAVE. Научные группы, институты, их оборудование, совместные публикации и коллаборации связываются в общую структуру — это помогает находить исполнителей и косвенные связи, которых нет в открытом вебе.

Накопленный граф позволяет точнее подбирать научные школы под подзадачи и обоснованнее выстраивать цепочку кооперации.

итог

Что в сухом остатке

Скорость: Часы экспертной работы по поиску исполнителей укладываются в один автоматический прогон.
Конкретность: На выходе — названия институтов, лабораторий и групп РФ, а не общие рассуждения.
Прозрачность: Каждый вывод обоснован, каждый факт сопровождается ссылкой, каждый шаг записывается в журнал.
Автономность: Авторежим доводит конвейер до конца без участия человека. Эксперт подключается только по запросу системы.

Мультиязычность: Приоритет русскоязычных источников для исполнителей в РФ, с возможностью международного контекста.
Гибкость: Более 30 параметров через настройки. Состав направлений и секции итогового документа меняются без изменений кода.
Фокус на РФ: Подбор институтов РАН, вузов и НИИ, инфраструктуры (ЦКП, УНУ) и программ финансирования в российском контуре.
Развитие: Накопление графа знаний с каждым прогоном делает последующий подбор точнее.