Программа для обучения нейросети для экстраполяции данных трассировки лучей методом федеративного обучения

«Программа для обучения нейросети для экстраполяции данных трассировки лучей методом федеративного обучения» включено в реестр российского ПО: реестровая запись № 32664, решение Экспертного совета (протокол № 157пр от 06.03.2026). Правообладатель — НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ "ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ", НИУ "ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ", ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ, НИУ ВШЭ, ВШЭ. Заявление № 350448 от 05.02.2026.

Статус: Включено в реестр · Этап: В реестре · ПО

Номер заявления: № 350448, зарегистрировано 05.02.2026
Правообладатель: НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ "ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ", НИУ "ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ", ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ, НИУ ВШЭ, ВШЭ
Реестровая запись: Реестровая запись №32664 от 18.03.2026
Классы ПО: 04.06 Средства разработки программного обеспечения на основе нейротехнологий и искусственного интеллекта; 12.10 Программное обеспечение для решения отраслевых задач в области информации и связи

О продукте

Программа предоставляет возможность создания объекта базовой станции, а также заданное количество объектов пользовательских устройств. Объект базовой станции имеет функции агрегации весов, полученных от локальных пользовательских моделей, обновления и передачи агрегированных весов на пользовательские устройства. Также класс содержит функцию оценки текущей точности модели нейронной сети. Объект пользовательского устройства содержит функции чтения и подготовки данных к обучению, запуска обучения нейронной сети, передачи весов модели на базовую станцию. Программа предоставляет пользователю возможность параметризации модели нейронной сети и возможность построения графика точности работы уже обученной нейронной сети. Основной функцией программы является возможность запуска обучения нейронной сети методом федеративного обучения, которое подразумевает обучение локальных моделей на пользовательских устройствах, последующую передачу весов модели на базовую станцую, агрегацию весов модели базовой станцией с последующей передачей обновленных параметров модели пользовательским устройствам.

Что умеет

Программа предоставляет пользователю возможность конфигурировать количество пользовательских устройств, архитектуру модели нейронной сети, устанавливать количество итераций федеративного обучения, обучать нейронную сеть методом федеративного обучения, сохранять обученную модель и строить графики для оценки точности полученной модели. Список решаемых прикладных задач: 1) загрузка данных из моделирования трассировки лучей, представленных в виде кадров
2) конфигурация архитектуры нейросети
3) обучение модели нейронной сети для экстраполяции данных методом с использованием федеративного обучения
4) построение графиков для оценки точность обучения нейронной сети
5) запуск сохраненной нейросети для экстраполяции данных в сценариях с использованием федеративного обучения

Свидетельство Роспатента: № 2024688637 от 29.11.2024
Код ОКПД 2: 58.29.14 Средства разработки инструментальные и программное обеспечение языков программирования на электронном носителе
ИНН правообладателя: 7714030726
Государство регистрации: Россия
Документация: niit.hse.ru
Стоимость и лицензия: niit.hse.ru

По карточке заявления на сайте реестра, обновлена там 29.01.2026.

Решения Экспертного совета

Включить в реестр — протокол № 157пр от 06.03.2026, голосование: за 23, против 0, воздержались 0; поручение оператору от 18.03.2026
- Класс программного обеспечения: Средства разработки программного обеспечения на основе нейротехнологий и искусственного интеллекта, Программное обеспечение для решения отраслевых задач в области информации и связи
- Специальный признак об отнесении программного обеспечения к сфере искусственного интеллекта: Устанавливать

История заявления

18.03.2026 — реестровая запись № 32664
06.03.2026 — решение Экспертного совета: Включить в реестр (протокол № 157пр)
05.02.2026 — появилось в списке со статусом «Включено в реестр»

Другие продукты правообладателя

SmartMLOps – система размещения и управления сервисами искусственного интеллекта — Готовится экспертная оценка
Адаптированная LLM для сферы науки, технологий и инноваций — Включено в реестр
Программа для обучения нейросети и ее применения для интерполяции данных моделирования трассировки лучей — Включено в реестр
Информационная система онлайн доступа к внешним научно-информационным ресурсам («Сезам») — Включено в реестр
Личный кабинет проектной работы — Включено в реестр
Информационная система онлайн доступа к внешним научно-информационным ресурсам («Сезам») — Отказ во включении в реестр
АСОНИКА-К-РЭС — Включено в реестр
Фреймворк корпусов языков России — Включено в реестр

Все заявления — НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ "ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ", НИУ "ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ", ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ, НИУ ВШЭ, ВШЭ