R&D-директор и научный руководитель
Выбрать перспективный кандидат, объяснить эффект и спланировать следующий эксперимент.
TKK / TOPOLOGICAL KNOWLEDGE KERNEL
Вычислительный AI.
Там, где важны точность, достоверность и объяснимость.
Графо-топологический движок и семейство локальных моделей для критических отраслей.
- Математический расчёт
- Проверяемое объяснение
- Локальный контур
ЛОКАЛЬНАЯ МОДЕЛЬTKK / PHARMA
Механизм действия · кандидаты · рискиСценарии применения
Схема взаимосвязей; числовой прогноз требует данных и проверки.От гена до турбины
Моделируем сложные живые системы — для здоровья и активного долголетия. Инженерные системы — для производительности и надёжности.
Применения TKK01 /ДЛЯ КОГО
Для тех, кто отвечает за результат
Производители, исследовательские команды и инвесторы в отраслях с высокой стоимостью ошибки.
Технолог и технический директор
Повысить стабильность качества, увидеть изменение режима и снизить риск отказа.
CTO, AI-директор и разработчик
Встроить вычислительное ядро в существующий продукт, аналитику или цифровой двойник.
Инвестор, владелец и член совета директоров
Проверить научные и технические основания проекта, риски и эффективность решения.
02 /КОГДА ЦЕНА ОШИБКИ ВЫСОКА
Данные есть. Целостной картины не хватает
В СИТУАЦИИ, КОГДА
Информация разрозненна
Документы, датчики, эксперименты и изображения находятся в разных системах. Связи теряются между источниками.
Истории недостаточно
Редких событий мало, разметка неполна. Большую специализированную модель сложно обучить и проверить.
Ресурсы ограничены
Вычислительная инфраструктура и ручной анализ стоят дорого; важные гипотезы проверяются слишком долго.
А СТОЯТ ЗАДАЧИ
Ускорить исследования. Снизить неопределённость. Повысить надёжность
- Сократить лишние эксперименты и затраты
- Создать новый продукт или найти новое применение
- Повысить качество и стабильность производства
- Раньше увидеть риск и понять его основания
- Обосновать решение перед командой и инвестором
03 /ТЕХНОЛОГИЯ TKK
Сначала модель и расчёт. Затем объяснение
TKK — Topological Knowledge Kernel. Встраиваемое вычислительное ядро, которое анализирует структуру связей и поведение конкретной системы.
Как устроена технологияРазнородные данные
Документы и базы знаний, датчики, результаты исследований, изображения и инженерные схемы.
Локальную модель
Сущности, состояния, отношения и переходы. Учитываем предметный контекст, качество данных и ограничения.
Структуру и сценарии
Связность и изменения, ранжирование гипотез, последствия воздействия, риски и неопределённость.
Обоснованное решение
Источники и путь к выводу. Экспертная или экспериментальная проверка и следующий шаг.
Выбрать перспективное
Молекулы, штаммы, исследовательские гипотезы и варианты следующего эксперимента.
Объяснить изменение
Гипотезы первопричин, связи процесса и признаки деградации оборудования.
Проверить сценарий
Цифровая модель, последствия изменений и потенциальные нежелательные эффекты.
Подготовить доказательства
Результаты и источники для технического DD, исследовательского решения и отчётных материалов.
GRS KNOWLEDGE UNIVERSE
Фрагмент графа знаний пилота ИФАР: соединение GRS
Для препарата по лечению сердечно-сосудистых заболеваний, который проходит сейчас третью клиническую фазу испытаний.
Трёхмерная карта графа знаний GRS.
04 /ОТРАСЛЕВЫЕ РЕШЕНИЯ
Одно ядро. Своя модель для каждой задачи
Выберите отрасль: задачи, данные и результат пилота зависят от конкретной системы.
Все отрасли01 / PHARMAФункциональный прототип
От молекулы к обоснованной исследовательской гипотезе
Связываем соединения, мишени, сигнальные пути и фенотипы в локальную модель. Рассчитываем сценарии воздействия, ранжируем кандидатов и выделяем риски для экспериментальной проверки.
СоединениеМишеньСигнальный путьФенотипЭффект / риск
ЗАДАЧИ
- Выбрать молекулы для следующего эксперимента
- Исследовать механизм действия и потенциальные off-target эффекты
- Найти гипотезы новых показаний
ДЛЯ КОГО
R&D-директора, руководители drug discovery и доклинических исследований, фармакологи и инвестиционные команды.
05 /ОСОБЕННОСТИ ПОДХОДА
Решение, которое можно разобрать и проверить
| Задача | Генеративный подход | Предиктивный ML | TKK |
|---|---|---|---|
| Основа результата | Генерация ответа по контексту | Обученная зависимость признаков и цели | Локальная модель связей, состояний и расчёт |
| Недостаток разметки | Можно работать с текстовым контекстом | Часто ограничивает обучение и оценку | Структурный анализ без размеченных отказов; прогноз требует проверки |
| Проверка вывода | Нужна отдельная проверка источников и фактов | Метрики и интерпретация модели | Данные, путь расчёта, неопределённость и предметный эталон |
| Интеграция | Ассистент и текстовый интерфейс | Модель под конкретную задачу | Вычислительный слой внутри существующего процесса |
Подходы могут дополнять друг друга: TKK использует ML и инженерные правила там, где это помогает задаче; LLM может объяснить рассчитанный результат.
06 /ДОКАЗАТЕЛЬСТВА
Задача. Метод. Результат. Границы применения
Результаты пилота, исследования на открытых данных и прототипы — с указанием стадии и следующего шага валидации.
Исследования и публикацииФармацевтика01
Завершённый исследовательский пилотИФАР: механизм действия соединения GRS
Модель сигнального пути sGC–cGMP, сопоставление соединений и гипотезы биологических эффектов.
206 483сущности в графе
19 574соединения для сравнения
Энергетика02
Исследование на открытом benchmarkПрогноз ресурса двигателя на NASA C-MAPSS
Совместная динамика 21 сенсорного канала преобразована в состояния и структурные индикаторы деградации.
21сенсорный канал
33 циклаMAE комбинированного предиктора
Биопроизводство03
Прототип на симуляционных данныхФерментация: увидеть разрыв связей процесса
Анализ партий пенициллина: связи между датчиками, фазы процесса и гипотезы причин снижения выхода.
100симуляционных партий
31датчик процесса
Legal Tech04
Прототип предметной моделиЮридический корпус как модель аргументации
Связи между документами, фактами и нормами помогают находить релевантные позиции и проверять основания.
Источникипроверяемая трасса
Аргументысвязная позиция
Публикуем математические и инженерные наработки, чтобы результаты можно было изучить и воспроизвести.
Статья на HabrОткрытый код DSA07 /ПРОДУКТЫ
От вычислительного ядра к рабочему сценарию
Готовый открытый инструмент и предметные продукты, доступные для пилотной проверки.
Все продуктыTKK BioTech
Функциональный прототипМеханизм действия, ранжирование кандидатов и риски. Локальная модель конкретной молекулы, биомишени или биологической системы.
Посмотреть продуктTKK Energy
Прототип · доступен для пилотаEnergy Predictor для деградации и ресурса, ИТС-аналитика и контур Energy Auditor для цифровых конфигураций и документации.
Посмотреть продуктTKK Legal
Прототип · доступен для пилотаЛокальная модель судебного корпуса: документы, факты, нормы и цепочки аргументов для проверки юридической командой.
Посмотреть продуктDisk Sparse Adam
Открытый пакет · MITOut-of-Core оптимизатор для PyTorch. Состояния разреженного оптимизатора хранятся на SSD, в память загружается активный батч.
Посмотреть продукт08 /О КОМПАНИИ
Исследуем сложное. Помогаем принимать решения
Lobachevsky AI разрабатывает вычислительный AI для бизнеса, науки и государства. Наша миссия — превращать разрозненные знания в проверяемые модели живых и инженерных систем.
Работаем над технологиями для здоровья, активного долголетия, производительности и надёжности. Развиваем собственную математическую и инженерную основу для технологического суверенитета в критических отраслях.
Миссия и команда
Сооснователь · CEOСергей Верещака
Инженер, серийный предприниматель, аспирантура МГТУ им. Н.Э. Баумана, бизнес-школа СКОЛКОВО. Управление, стратегия, партнёрства и коммерциализация технологий.
Сооснователь · CTOМаксим Хотинский
Автор и архитектор TKK, ML-инженер. Математические методы, графовые модели, топологический анализ и эффективные вычисления.
Индустриальная экспертизаРоман Соловьёв
Создание и масштабирование биотехнологических производств. Постановка промышленных задач, организация пилотов и внедрение.
Научная экспертизаСветлана Камалова
Кандидат биологических наук, доцент СибГМУ. Фармацевтическая технология, биотехнология и программы экспериментальной валидации.
Научный консультантВениамин Абрамович Хазанов
Молекулярный и клинический фармаколог. Основатель группы ИФАР. Более 20 публикаций, десятки патентов: РФ, США, ЕС, Китай, Индия, ЕАЭС.
Научный консультантГерман Карнуп
Руководство инженерными и ML-командами, цифровизация производств и программно-аппаратные комплексы. МФТИ, аспирант; MLOps, PyTorch, системы производственной телеметрии.
Научный консультантДенис Айвазов
Проектные B2B-продажи сложных технологических решений и запуск направлений с нуля. Выпускник МФТИ, генеральный директор АНО «Физтех.Про», публичный спикер.
Команда разработчиков, инженеров, ученых
09 /ПАРТНЁРЫ И НАУЧНАЯ КООПЕРАЦИЯ
Соединяем расчёт с предметной экспертизой
ИФАРЗавершённый исследовательский пилот GRS
НИУ «БелГУ»Проработка НИОКР и лабораторной валидации
Инженерная кооперация
Научные связи
Лабораторный контур
Инфраструктурная экосистема10 /ПИЛОТ / С ЧЕГО НАЧАТЬ
Проверим ценность на вашей задаче
Начинаем с ограниченной постановки, а не со всего предприятия. Объём и сроки определяем после оценки данных.
ДЛЯ СТАРТА НУЖНЫ
Обсудить пилот- Конкретная задача и ожидаемый результат.
- Описание доступных данных.
- Предметный эксперт вашей команды.
- 01
Формулируем решение
Выбираем один объект и вопрос: что нужно определить, изменить или проверить. Фиксируем критерии успеха и текущий способ решения.
- 02
Проверяем данные
Изучаем источники, полноту, качество и доступ. Согласуем защищённый контур, предметные ограничения и участие эксперта.
- 03
Строим локальную модель
Связываем сущности, состояния и события. Выполняем структурный анализ, сценарные расчёты или ранжирование гипотез.
- 04
Сравниваем и валидируем
Проверяем на известных событиях и отложенных данных. Сопоставляем с текущей аналитикой, экспертом или экспериментом.
- 05
Принимаем решение о внедрении
Передаём результаты, объяснения, ограничения и оценку эффекта. Согласуем интеграцию и масштабирование после подтверждения KPI.
11 /ОБСУДИТЬ ЗАДАЧУ
Что вы хотите решить?
Расскажите о задаче, данных и решении, которое нужно принять. Подготовим предметный разговор о применимости TKK.
info@lobachevsky.ai
Для пилотов, интеграции и совместных исследований.
12 / LOBACHEVSKY LAB
Предложить исследованиеПриглашаем исследовательские команды
Ищем учёных, разработчиков и лидеров направлений для проверки гипотез, воспроизведения результатов и совместного НИОКР на ядре TKK.
13 /ВОПРОСЫ И ОТВЕТЫ
От данных до внедрения
01Как собираются данные?
Начинаем с доступных источников: выгрузок, документов, датчиков, лабораторных и отраслевых баз. Проверяем идентификаторы, версии, пропуски и контекст. Формат обмена и доступ согласуем до пилота; локальный контур позволяет сохранять конфиденциальные данные у заказчика.
02Почему результату можно доверять?
Расчёт связан с исходными данными и маршрутом анализа. Для результата показываем основания, неопределённость и ограничения. Проверяем его на отложенных данных, известных событиях и независимом экспертном либо экспериментальном эталоне. Доверие определяется этой проверкой, а не общей обещанной точностью.
03Для кого и в каких отраслях применяется TKK?
Для технологов, инженеров, программистов, исследователей, R&D-директоров, руководителей цифровизации, инвестиционных команд, членов совета директоров и владельцев. Основные направления — фарма, медицина, биотехнологии, биопроизводство, АПК, энергетика, процессная промышленность, GEO, Legal Tech и финансы.
04Когда технология особенно полезна?
Когда результат зависит от множества связанных факторов, данные разрозненны, редких событий мало, а ошибка дорого стоит. Особенно полезна постановка с конкретным решением и экспертом, который может проверить вывод. При полном отсутствии наблюдений сначала определяем, какие данные или эксперименты нужны.
05Какие сценарии можно проверить в пилоте?
Ранжирование молекул и исследовательских гипотез, анализ механизма и рисков, диагностика оборудования, причины нестабильности серии, выбор следующего эксперимента, структурный поиск по документам и пространственным данным. Зрелость сценариев различается и указана на отраслевых страницах.
06Чем TKK отличается от LLM и обычного ML?
TKK формализует сущности, связи и состояния и выполняет расчёт в локальной модели. LLM может помочь извлечь информацию или объяснить рассчитанный результат. Структурный анализ может работать без размеченных отказов; прогнозные модели при необходимости требуют обучения, настройки и калибровки.
07В какой процесс встраивается решение?
В существующие R&D-платформы, LIMS/ELN, SCADA, historian, MES, ТОиР, аналитические сервисы и цифровые двойники. Через API или согласованный обмен данными добавляем вычислительный слой к текущему процессу. Формат on-premise, Docker или edge выбирается под задачу.
08Где создаётся бизнес-ценность?
В точке принятия решения: какие кандидаты проверить, почему изменился процесс, какое оборудование обследовать, какие риски учесть. Потенциальный эффект — меньше лишних экспериментов и ручного анализа, стабильнее качество и быстрее проверка гипотез. Величину эффекта измеряем относительно текущего процесса в пилоте.
09Можно ли использовать результат для клинической или регуляторной отчётности?
Результаты и источники могут поддержать подготовку и проверку материалов. Автоматизация регуляторных документов — отдельный сценарий для совместной разработки и валидации с предметными экспертами. Итоговые клинические, регуляторные и производственные решения проходят установленную экспертную проверку.
10Как начать и что потребуется от нашей команды?
Опишите одну задачу, целевой результат и доступные данные. Со стороны заказчика нужен предметный эксперт. После предварительной оценки согласуем объект, источники, критерии успеха, сроки и объём работ. Первый результат — заключение о применимости и дизайн пилота.