Награждены лучшие учёные и исследовательские проекты Сбера
29 января 2026 года, 15:36
Сбер назвал имена учёных и исследовательские проекты, которые стали лауреатами ежегодной R&D-премии, сообщает пресс-служба компании.
Премия в области R&D для исследователей компании вручается с 2023 года. Она призвана поощрить сотрудников, которые внесли значимый личный вклад в развитие науки и технологий или уже реализовали командные исследовательские проекты. В этом году общее количество заявок увеличилось в 1,5 раза по сравнению с прошлым годом.
Научная деятельность занимает особое место в компании, где исследователи — ведущие учёные — страны создают самые технологичные продукты и сервисы. Благодаря их наработкам организация сохраняет статус одной из ведущей научно-технологической компании как в России, так и за рубежом.
Награды по итогам 2025 года вручались в четырёх номинациях: «R&D-прорыв года», «R&D-прорыв года. Партнеры», «Лучший исследователь года», «Научная статья года».
«R&D-прорыв года»
Премии в командной номинации вручили за лучший реализованный исследовательский проект с наибольшим потенциалом для бизнеса, технологической и научной новизной.
Победителем стал проект команды блока «Риски» за разработку технологии обучения крупных моделей на транзакционных данных. Это инновационная методика, сочетающая генеративное предобучение трансформера на огромных транзакционных датасетах и спектральный контроль качества модели. Такой подход обеспечивает существенный финансовый эффект за счёт повышения точности предсказания риск-драйверов в задачах кредитного скоринга. Второе место получила совместная исследовательская команда блоков «Технологии» и «Сервисы» за создание платформы, повышающей уровень защищённости Сбера, а также формирование кибергигиены в любых организациях. Третье место досталось блоку «Технологическое развитие» за единую AI-модель, позволяющую всесторонне понимать клиентов и предлагать им оптимальные продукты исходя из общей значимости каждого товара.
«R&D-прорыв года. Партнёры»
Премии вручили за лучший реализованный исследовательский проект командами — партнёрами банка. Лауреатов также выбрала экспертная комиссия. Победительницей стала команда разработчиков проекта «NavioSim». Это фотореалистичный симулятор для тестирования, валидации высокоавтономного транспорта (ВАТС) и обучения нейросетевых моделей системы автономного вождения. Он обеспечивает работу во всех контурах тестирования (SIL/VIL/HIL), реалистичную модель мира и кинематическую модель транспортных средств.
Второе место было присуждено команде SberDevices за разработку алгоритмов умного кольца Sber, третье место — команде СберТеха за исследование и разработку технологии Cloud Development Environment и реализацию на её основе продукта GigaIDE Cloud.
«Лучший исследователь года»
Премия в этой номинации вручается исследователям внутренних research-команд за личный вклад в науку и развитие технологий, формирование исследовательского сообщества и поддержку имиджа компании как технологического лидера в публичном поле. Лауреатами премии стали Алёна Финогенова, Александр Капитонов и Игорь Фёдоров.
«Научная статья года»
В этой номинации награды присуждаются коллективу авторов, чьи публикации получили наибольшее признание научного сообщества.
- Подноминация «Научная статья года. Конференции». Победителем стала статья Kandinsky 3: Text-to-Image Synthesis for Multifunctional Generative Framework. В ней авторы представили новую модель генерации изображений Kandinsky 3, основанную на технологии латентной диффузии, которая обеспечивает высокий уровень качества и фотореализм. Второе место — статья о повышении безопасности систем ИИ, работающих с представлениями молекул (понимание языковых моделей в химии). Третье место — статья о первом мультимодальном медицинском ассистенте GigaDoc, который сочетает диалоговые возможности больших языковых моделей со специализированными медицинскими моделями.
- Подноминация «Научная статья года. Журналы». Победителем стала статья ImproveYourVideos: Architectural Improvements for Text-to-Video Generation Pipeline. В статье описаны новые методы оптимизации архитектуры моделей преобразования текста в видео через улучшение временных слоёв трансформеров, разработку ускоренной интерполяции кадров и адаптацию автоэнкодера MoVQ, демонстрируя значительное повышение качества и производительности генерации видео. Второе место — статья, в которой представлено исследование критериев оптимального управления движением роботов среди людей с учётом неопределённости предсказания поведения пешеходов в виртуальных и реальных условиях. Третье место — статья о генерации текста из таблиц путём адаптации диффузионной модели.
