От автоматизации кредитных решений до жестового управления: инновационные решения, меняющие мир

В Кузбасском политехе завершилась XVII Всероссийская научно-практическая конференция «Россия молодая». Результаты своих научных работ студенты презентовали на направлении «Искусственный интеллект и управление данными» секции «Информационные системы и технологии». Участники обсудили, как современные алгоритмы помогают автоматизировать рутинные процессы, и насколько разными могут быть сферы применения искусственного интеллекта.

Студент института информационных технологий, машиностроения и автотранспорта КузГТУ Павел Речкин под руководством доцента кафедры прикладных информационных технологий Ярославны Славолюбовой работал над решением проблемы, с которой сталкиваются микрофинансовые организации при обработке большого потока онлайн-заявок: как одновременно оценивать кредитный риск заёмщика и проверять, не является ли заявка мошеннической.

Сегодня эти две задачи, как правило, решаются раздельно, разными инструментами, а итоговое решение не всегда учитывает всю совокупность факторов риска. Предложенный подход объединяет обе модели в единую логику. Сначала по значению вероятности дефолта срабатывает первичный фильтр — отсекаются заявки с неприемлемым уровнем риска. Оставшиеся проходят оценку и по кредитной, и по антифрод-модели, после чего непрерывные оценки преобразуются в дискретные грейды.

Ключевой элемент метода — матрица решений, где по одной оси откладывается грейд кредитного риска, а по другой — уровень фрод-риска. Каждой ячейке матрицы соответствует определённый сценарий проверки: от полностью автоматического одобрения до максимального ручного контроля. Исторические данные позволяют настроить пороги так, чтобы найти баланс между объёмом одобренных заявок и уровнем потерь. Технически такая схема реализуется в виде таблицы правил и может работать в режиме, близком к реальному времени, делая кредитный конвейер более прозрачным и управляемым.

Ещё один интересный проект представили студенты четвёртого курса Никита Кормин и Григорий Красных (научный руководитель — старший преподаватель Екатерина Глебова). Их работа звучит довольно технологично, но по сути отвечает на простой вопрос: можно ли играть в компьютерную игру без клавиатуры и мыши — только с помощью жестов?

Авторы разработали веб-приложение, в котором управление происходит движением руки перед обычной веб-камерой. Система «смотрит» на пользователя, распознаёт положение руки и, в частности, направление указательного пальца, а затем превращает это движение в команды для игры. Например, если палец направлен вправо — персонаж движется вправо, если вверх — вверх и так далее.

Работает это так: камера захватывает видео, программа анализирует изображение и определяет ключевые точки руки — вплоть до отдельных пальцев. Затем система вычисляет направление указательного пальца и передаёт эту информацию в игру в режиме реального времени. При этом разработчики отдельно предусмотрели сглаживание движений — чтобы курсор или персонаж не «дёргался» из-за мелких колебаний руки.

Важно, что всё это происходит практически без задержек — около 100 миллисекунд, что для игр считается очень хорошим показателем. Пользователь просто двигает рукой перед камерой, а игра сразу реагирует.

Отдельный плюс разработки — её универсальность. Игре не нужно «знать», что ею управляют жестами: она просто получает команды, как будто это нажатия кнопок. Это значит, что такую систему можно встроить практически в любое веб-приложение.

По сути, студенты показали, как технологии компьютерного зрения и искусственного интеллекта могут менять привычный способ взаимодействия с техникой. Если раньше для управления нужны были устройства — мышь, клавиатура, геймпад, — то теперь достаточно камеры и жестов.

В перспективе авторы планируют доработать систему: повысить точность распознавания, сделать её устойчивой к разному освещению и снизить нагрузку на устройство. Но уже сейчас проект демонстрирует, как игровые технологии постепенно становятся более «естественными» и ближе к человеку — буквально реагируя на движение руки.

Студент четвёртого курса Казанского национального исследовательского технического университета им. А. Н. Туполева – КАИ Исломаддин Нормахмадов разработал интеллектуальную систему, которая сама создаёт и проверяет задания по программированию, используя большие языковые модели, в частности OpenAI. Научный руководитель — доцент КНИТУ-КАИ Рустэм Сабитов.

Автор подчеркнул, что традиционные способы оценки — письменные работы или устные ответы — отнимают много времени и сильно зависят от субъективного мнения преподавателя. Особенно это заметно в обучении программированию, где нужно оценить не только теорию, но и умение писать работающий код.

Разработанная платформа генерирует задания трёх типов: тесты с вариантами ответов, открытые вопросы и практические задачи, требующие написания программного кода. После выполнения задания система не просто выдаёт оценку, а анализирует код, выявляет типовые ошибки и формирует персонализированные рекомендации. Сложность заданий адаптируется под уровень конкретного пользователя — таким образом реализуется индивидуальная образовательная траектория.

Архитектурно решение построено по модульному принципу: связка FastAPI и React, база данных MySQL, а генерация заданий и их проверка выполняются через API с последующей обработкой на серверной стороне. Такой подход позволяет снизить нагрузку на преподавателей и дать студентам быструю обратную связь.