V. Перспективные методы искусственного интеллекта

58. Разработка методов в направлении создания универсального (сильного) искусственного интеллекта.

59. Поиск новых методов и подходов к решению задач, в том числе способных обучаться в условиях искажения, отсутствия или утраты актуальности исторических данных или превышать возможности существующих методов машинного обучения и математического моделирования.

60. Разработка автономных интеллектуальных агентов, в том числе на основе обучения с подкреплением, а также мультиагентных систем с искусственным интеллектом.

61. Использование квантовых вычислителей в целях ускорения решения задач искусственного интеллекта (в том числе отбор из многомерных распределений, комбинаторная оптимизация).

62. Разработка алгоритмов квантового машинного обучения, библиотек и инструментов для реализации практических задач.

63. Синтез (генерация) трехмерных, двухмерных изображений и видеообъектов с сохранением узнаваемости, в том числе для воссоздания трехмерных сцен и их стилей на основе двухмерных изображений и видеозаписей, создания реалистичных цифровых аватаров, включая использование в производстве видеопродукции, в интерфейсах устройств и обучении.

64. Использование искусственного интеллекта для проектирования сложных объектов (систем, роботов, алгоритмов), в том числе для сквозного проектирования аппаратной и программной части, алгоритмов работы, для использования в интеллектуальных системах автоматизированного проектирования для проектирования алгоритмов и технических устройств.

65. Разметка данных при помощи искусственного интеллекта, в том числе для автоматизации подготовки данных для прикладных задач.

66. Управление данными при помощи искусственного интеллекта (например, интеграция, обогащение, контроль качества), в том числе через системы объединения данных из различных источников (цифровой профиль, единый источник знаний из объединенных информационных систем, геомаркетинговые сервисы, системы управления основными данными), системы повышения качества и постоянности данных.

67. Автоматизация обучения нейронных сетей (автоматизированное машинное обучение, включая эволюционные алгоритмы), в том числе в целях удешевления или упрощения процесса разработки модели.

68. Комбинация моделей на основе данных с "классическими" моделями, а также комплексирование различных методов искусственного интеллекта, в том числе при его использовании в плохо формализуемых прикладных областях (включая создание гибридных моделей).

69. Обучение в ходе деятельности или по аналогии (включая создание моделей).

70. Первичная обработка (верификация) данных и мониторинг качества данных (включая создание моделей).

71. Семантический динамический анализ и комплексирование мультимодальных данных из различных источников, включая видеозаписи, текст, голос, с учетом их контекста.

72. Интерпретируемые модели искусственного интеллекта и методы генерации обоснований автоматически принимаемых решений (включая создание объяснимого искусственного интеллекта).

73. Обработка сильно зашумленных сигналов (включая создание систем обработки сильно зашумленных сигналов).

74. Повышение энергоэффективности за счет энергоэффективных когнитивных систем.

75. Обеспечение защиты от целенаправленных деструктивных воздействий на этапах обучения и функционирования (включая создание систем искусственного интеллекта).

76. Обеспечение обоснованной защиты данных обучающей выборки от компрометации (последующего извлечения из обученной модели) (включая создание систем искусственного интеллекта).

77. Оценка предвзятости систем искусственного интеллекта, в том числе оценка статистических отклонений в выводах (включая разработку методов).

78. Анализ мультимедийных материалов с целью выявления признаков внесения изменений и фальсификаций, а также установления даты, времени и места съемки, диагностики и идентификации аудио-, фото- и видеорегистрирующей аппаратуры и программно-аппаратных средств обработки мультимедийной информации.

79. Выявление уязвимостей и недекларированных возможностей в программном обеспечении и операционных системах.

80. Восстановление утраченной информации на машинных носителях информации.

81. Управление, которое учитывает физические процессы, происходящие с объектом, в том числе управление движением воздушного и наземного транспорта (включая создание систем искусственного интеллекта).

82. Динамическое адаптивное управление и ориентация отдельного объекта в сложных или недетерминированных условиях, в том числе для систем управления автономными объектами, систем управления объектом, учитывающих отставание сигналов.

83. Централизованное управление группой (роем) объектов.

84. Децентрализованное управление группой (роем) однородных объектов.

85. Децентрализованное управление группой (роем) неоднородных объектов (включая инфраструктуру).

86. Повышение эффективности расчетов в системах с искусственным интеллектом (разработка аппаратных ускорителей и программно-аппаратных решений).

87. Обогащение и улучшение качества больших объемов данных, получаемых с устройств и из других информационных систем.

88. Моделирование угроз информационной безопасности на базе технологии искусственного интеллекта.