Квантовая угроза Bitcoin и Ethereum: 256-битную криптографию можно взломать за минуты
Новое исследование, опубликованное Google Quantum AI, демонстрирует, что криптография на эллиптических кривых (ECC, технология, лежащая в основе Bitcoin, Ethereum и большинства современных блокчейнов и криптовалют), уязвима к атакам квантовых компьютеров гораздо сильнее, чем считалось ранее. И что времени на её взлом требуется куда меньше.
Авторы работы — Ryan Babbush и команда из Google Quantum AI и других институтов — провели детальные ресурсные оценки для решения 256-битной задачи дискретного логарифма на эллиптической кривой secp256k1 (именно эта кривая используется в Bitcoin и Ethereum).
Результаты коротко
Согласно расчётам, алгоритм Шора может взломать 256-битный ECDLP с использованием:
- ≤ 1200 логических кубитов (низкозатратный по кубитам вариант) и ≤ 90 млн ворот Тоффоли или
- ≤ 1450 логических кубитов (низкозатратный по воротам вариант) и ≤ 70 млн ворот Тоффоли.
На архитектуре сверхпроводящих кубитов с ошибкой 10⁻³ и планарной связностью эти схемы могут быть выполнены менее чем за 500 000 физических кубитов и занять примерно 9–12 минут.
Авторы подтверждают свои оценки с помощью доказательства с нулевым разглашением, не раскрывая полную схему атаки, чтобы избежать преждевременного использования.
Что всё это значит для криптовалют
- Bitcoin: Можно реализовать onspend-атаки на транзакции в публичном мемпуле (вероятность успеха ~41 % при 10-минутном блоке). Также уязвимы at-rest-активы — около 1,7 млн BTC в P2PK-скриптах и значительная часть средств в других уязвимых скриптах.
- Ethereum: Высокий риск для смарт-контрактов, ключей администраторов, Proof-of-Stake валидаторов и механизма Data Availability Sampling (KZG-коммитменты).
- Другие блокчейны, использующие ECC, тоже под угрозой.
Что ещё важно — квантово-релевантные компьютеры (CRQC) могут появиться в ближайшие годы, так что окно для перехода на постквантовую криптографию (PQC) ощутимо сужается.
Что со всем этим делать
С учётом развития технологий (как квантовых, так и ИИ), время, когда можно будет перестать считать блокчейн чем-то сверхзащищённым и незыблемым, наступит довольно скоро. И к нему хорошо бы быть готовым.
Вот что авторы исследования предлагают сделать уже сейчас:
- срочно переводить блокчейны на постквантовые криптосистемы.
- принимать промежуточные меры: приватные мемпулы, commit-reveal схемы, отказ от повторного использования ключей.
- для «спящих» (dormant) активов предлагаются политико-правовые решения, включая «digital salvage».
Работа отмечает, что угроза квантовых атак на ECC уже ни разу не гипотетическая, а реальная.
Поэтому требует немедленных действий от всего криптосообщества.
#Техрадар
💙 ВКонтакте | 👋 INVENTORUS
Новое исследование, опубликованное Google Quantum AI, демонстрирует, что криптография на эллиптических кривых (ECC, технология, лежащая в основе Bitcoin, Ethereum и большинства современных блокчейнов и криптовалют), уязвима к атакам квантовых компьютеров гораздо сильнее, чем считалось ранее. И что времени на её взлом требуется куда меньше.
Авторы работы — Ryan Babbush и команда из Google Quantum AI и других институтов — провели детальные ресурсные оценки для решения 256-битной задачи дискретного логарифма на эллиптической кривой secp256k1 (именно эта кривая используется в Bitcoin и Ethereum).
Результаты коротко
Согласно расчётам, алгоритм Шора может взломать 256-битный ECDLP с использованием:
- ≤ 1200 логических кубитов (низкозатратный по кубитам вариант) и ≤ 90 млн ворот Тоффоли или
- ≤ 1450 логических кубитов (низкозатратный по воротам вариант) и ≤ 70 млн ворот Тоффоли.
На архитектуре сверхпроводящих кубитов с ошибкой 10⁻³ и планарной связностью эти схемы могут быть выполнены менее чем за 500 000 физических кубитов и занять примерно 9–12 минут.
Авторы подтверждают свои оценки с помощью доказательства с нулевым разглашением, не раскрывая полную схему атаки, чтобы избежать преждевременного использования.
Что всё это значит для криптовалют
- Bitcoin: Можно реализовать onspend-атаки на транзакции в публичном мемпуле (вероятность успеха ~41 % при 10-минутном блоке). Также уязвимы at-rest-активы — около 1,7 млн BTC в P2PK-скриптах и значительная часть средств в других уязвимых скриптах.
- Ethereum: Высокий риск для смарт-контрактов, ключей администраторов, Proof-of-Stake валидаторов и механизма Data Availability Sampling (KZG-коммитменты).
- Другие блокчейны, использующие ECC, тоже под угрозой.
Что ещё важно — квантово-релевантные компьютеры (CRQC) могут появиться в ближайшие годы, так что окно для перехода на постквантовую криптографию (PQC) ощутимо сужается.
Что со всем этим делать
С учётом развития технологий (как квантовых, так и ИИ), время, когда можно будет перестать считать блокчейн чем-то сверхзащищённым и незыблемым, наступит довольно скоро. И к нему хорошо бы быть готовым.
Вот что авторы исследования предлагают сделать уже сейчас:
- срочно переводить блокчейны на постквантовые криптосистемы.
- принимать промежуточные меры: приватные мемпулы, commit-reveal схемы, отказ от повторного использования ключей.
- для «спящих» (dormant) активов предлагаются политико-правовые решения, включая «digital salvage».
Работа отмечает, что угроза квантовых атак на ECC уже ни разу не гипотетическая, а реальная.
Поэтому требует немедленных действий от всего криптосообщества.
#Техрадар
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
✍16
INVENTORUS и eLIBRARY.RU заключили соглашение о создании единой среды для анализа научно-технической информации
Научная электронная библиотека eLIBRARY.RU и INVENTORUS договорились о сотрудничестве. Стороны подписали соответствующий меморандум на конференции Science Analytics 2026. Партнерство предполагает объединение данных о российских научных публикациях с инструментами ИИ-аналитики.
Для российской науки это означает движение к новой модели работы с научной информацией. Если раньше исследователи и R&D-команды были вынуждены использовать несколько несвязанных инструментов, то сейчас речь идет о формировании более цельной информационной среды.
Новая связка позволит сократить время на поиск и обработку данных, а также упростить выявление научных и технологических трендов, значимых связей и перспективных направлений исследований.
#СобытияINVENTORUS
💙 ВКонтакте | 👋 INVENTORUS
Научная электронная библиотека eLIBRARY.RU и INVENTORUS договорились о сотрудничестве. Стороны подписали соответствующий меморандум на конференции Science Analytics 2026. Партнерство предполагает объединение данных о российских научных публикациях с инструментами ИИ-аналитики.
Для российской науки это означает движение к новой модели работы с научной информацией. Если раньше исследователи и R&D-команды были вынуждены использовать несколько несвязанных инструментов, то сейчас речь идет о формировании более цельной информационной среды.
Сегодня уже недостаточно просто иметь доступ к информации. Важно уметь быстро превращать ее в выводы и решения. Именно в этом мы видим смысл новой исследовательской инфраструктуры, — отметил основатель и генеральный директор INVENTORUS Евгений Елфимов.
Мы видим конкретные точки интеграции наших продуктов и понимаем, что можем создать вместе нечто большее, чем каждый по отдельности. Наша цель - инфраструктура, которая реально изменит качество работы с научной информацией в России, — прокомментировал Геннадий Еременко, генеральный директор НЭБ eLIBRARY.
Новая связка позволит сократить время на поиск и обработку данных, а также упростить выявление научных и технологических трендов, значимых связей и перспективных направлений исследований.
#СобытияINVENTORUS
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🏆21✍17🎉17❤10🤩7
INVENTORUS и Аналитический центр международных научно-технологических и образовательных программ договорились о совместной работе
Сложности геополитической мировой обстановки затронули и взаимодействие по линии науки и технологий на международном уровне. Сотрудничество ученых, исследователей, разработчиков, особенно со странами БРИКС, реализация совместных проектов, программ и мероприятий остаются крайне важными для мировой науки в целом.
Отечественные компании, учитывая реалии современности, разрабатывают новые механизмы взаимодействия, создают новые инициативы для укрепления позиций на международной научно-технической арене. Консолидация наработок, знаний и опыта INVENTORUS и Аналитического центра МНиОП призваны расширить совместную работу в рамках сотрудничества со странами БРИКС, включая вектор социо-гуманитарных наук.
Соглашение о долгосрочном партнерстве между организациями подписано на конференции Science Analytics 2026. Синергия компетенций и практического опыта позволит совместно разрабатывать новые механизмы взаимодействия, реализовывать совместные проекты и программы, организовывать мероприятия в области международного научно-технологического сотрудничества. Соглашение поддержит деятельность Рабочей группы БРИКС по исследованиям в области социальных и гуманитарных наук.
Подробнее на сайте.
#СобытияINVENTORUS
💙 ВКонтакте | 👋 INVENTORUS
Сложности геополитической мировой обстановки затронули и взаимодействие по линии науки и технологий на международном уровне. Сотрудничество ученых, исследователей, разработчиков, особенно со странами БРИКС, реализация совместных проектов, программ и мероприятий остаются крайне важными для мировой науки в целом.
Отечественные компании, учитывая реалии современности, разрабатывают новые механизмы взаимодействия, создают новые инициативы для укрепления позиций на международной научно-технической арене. Консолидация наработок, знаний и опыта INVENTORUS и Аналитического центра МНиОП призваны расширить совместную работу в рамках сотрудничества со странами БРИКС, включая вектор социо-гуманитарных наук.
Соглашение о долгосрочном партнерстве между организациями подписано на конференции Science Analytics 2026. Синергия компетенций и практического опыта позволит совместно разрабатывать новые механизмы взаимодействия, реализовывать совместные проекты и программы, организовывать мероприятия в области международного научно-технологического сотрудничества. Соглашение поддержит деятельность Рабочей группы БРИКС по исследованиям в области социальных и гуманитарных наук.
Подробнее на сайте.
#СобытияINVENTORUS
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
✍18🎉17🤩11⚡7❤4
Миссия Genesis получит от Минэнерго США 293 миллиона долларов
На сегодня это одна из самых значительных инвестиций США в развитие ИИ с прицелом на решение стратегических научно-технических задач страны.
Что такое миссия Genesis
Это инициатива, направленная на активное использование ИИ для совершения прорывных исследований в передовом производстве, ядерной энергетике, квантовой науке, биотехнологиях и иных высоконаучных областях. Запущена в ноябре 2025 по инициативе Дональда Трампа. Задача минимум довольно амбициозна — как минимум удвоить достижения американской науки за последние 10 лет.
Эксперты сравнивают Genesis по значимости с Манхэттенским проектом или с миссией Apollo, но уже в эпоху ИИ.
Объявленное Минэнерго финансирование активно приглашает междисциплинарные команды использовать как существующие, так и новые, ещё не вышедшие в широкую эксплуатацию модели ИИ и нейросетевые фреймворки для того, чтобы с их помощью решать самые актуальные национальные вызовы.
Планируется, что средства будут потрачены не только на поиск прорывных идей и их реализацию, но и на создание качественно новых форм сотрудничества между частным сектором, университетами и благотворительными организациями.
Всего в списке 26 технологических вызовов, среди которых:
- Передовое производство и микропроизводство
- Биотехнологии и биомедицина
- Критические материалы и их альтернативы
- Ядерная энергетика и термоядерный синтез
- Квантовая информационная наука
- Безопасность энергосистем
- Ускорение открытия новых материалов и лекарств
- Применение ИИ для моделирования сложных физических систем
Особый фокус на конвергенции ИИ и квантовых вычислений, а также на создании «agentic AI» — автономных ИИ-агентов, способных самостоятельно планировать и проводить эксперименты.
Что подобного есть у нас
Полного аналога Genesis в России, к сожалению, нет — речь именно о единой всеобъемлющей миссии с единым руководством. Зато есть ряд разрозненных инициатив, например:
- Федеральный проект «Искусственный интеллект» (продлён до 2030)
- Государственная программа «Научно-технологическое развитие Российской Федерации» (до 2030 года)
- Инициативы в области термоядерного синтеза
Какой подход в итоге окажется более выигрышным (единая миссия с одним центром или набор распределённых нацпрограмм) — покажет время.
И, само собой, объём финансирования.
#ИИвнауке
💙 ВКонтакте | 👋 INVENTORUS
На сегодня это одна из самых значительных инвестиций США в развитие ИИ с прицелом на решение стратегических научно-технических задач страны.
Что такое миссия Genesis
Это инициатива, направленная на активное использование ИИ для совершения прорывных исследований в передовом производстве, ядерной энергетике, квантовой науке, биотехнологиях и иных высоконаучных областях. Запущена в ноябре 2025 по инициативе Дональда Трампа. Задача минимум довольно амбициозна — как минимум удвоить достижения американской науки за последние 10 лет.
Эксперты сравнивают Genesis по значимости с Манхэттенским проектом или с миссией Apollo, но уже в эпоху ИИ.
Объявленное Минэнерго финансирование активно приглашает междисциплинарные команды использовать как существующие, так и новые, ещё не вышедшие в широкую эксплуатацию модели ИИ и нейросетевые фреймворки для того, чтобы с их помощью решать самые актуальные национальные вызовы.
Планируется, что средства будут потрачены не только на поиск прорывных идей и их реализацию, но и на создание качественно новых форм сотрудничества между частным сектором, университетами и благотворительными организациями.
Всего в списке 26 технологических вызовов, среди которых:
- Передовое производство и микропроизводство
- Биотехнологии и биомедицина
- Критические материалы и их альтернативы
- Ядерная энергетика и термоядерный синтез
- Квантовая информационная наука
- Безопасность энергосистем
- Ускорение открытия новых материалов и лекарств
- Применение ИИ для моделирования сложных физических систем
Особый фокус на конвергенции ИИ и квантовых вычислений, а также на создании «agentic AI» — автономных ИИ-агентов, способных самостоятельно планировать и проводить эксперименты.
Что подобного есть у нас
Полного аналога Genesis в России, к сожалению, нет — речь именно о единой всеобъемлющей миссии с единым руководством. Зато есть ряд разрозненных инициатив, например:
- Федеральный проект «Искусственный интеллект» (продлён до 2030)
- Государственная программа «Научно-технологическое развитие Российской Федерации» (до 2030 года)
- Инициативы в области термоядерного синтеза
Какой подход в итоге окажется более выигрышным (единая миссия с одним центром или набор распределённых нацпрограмм) — покажет время.
И, само собой, объём финансирования.
#ИИвнауке
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
✍15❤8
Платформа интеллектуальной аналитики INVENTORUS и система онлайн-проверки текстов на уникальность «Антиплагиат» подписали соглашение о сотрудничестве
Мероприятие прошло в рамках конференции Science Analytics 2026.
Соглашение предусматривает развитие взаимодействия в области работы с научной и исследовательской информацией. В рамках партнерства стороны планируют обмениваться данными и расширять возможности поиска и анализа научных материалов, в том числе за счет использования уникальных массивов публикаций и источников, доступных на платформе INVENTORUS.
Сотрудничество также ориентировано на развитие международного направления и формирование совместных решений, которые могут быть востребованы университетами, исследовательскими командами и заказчиками НИР и НИОКР.
— отметил основатель и генеральный директор INVENTORUS Евгений Елфимов.
— сказал исполнительный директор «Антиплагиат» Евгений Лукьянчиков.
Стороны отмечают, что соглашение станет основой для дальнейшего взаимодействия в сфере научной аналитики и развития совместных инициатив.
#СобытияINVENTORUS
💙ВКонтакте | 👋 INVENTORUS
Мероприятие прошло в рамках конференции Science Analytics 2026.
Соглашение предусматривает развитие взаимодействия в области работы с научной и исследовательской информацией. В рамках партнерства стороны планируют обмениваться данными и расширять возможности поиска и анализа научных материалов, в том числе за счет использования уникальных массивов публикаций и источников, доступных на платформе INVENTORUS.
Сотрудничество также ориентировано на развитие международного направления и формирование совместных решений, которые могут быть востребованы университетами, исследовательскими командами и заказчиками НИР и НИОКР.
Мы рассматриваем это партнерство шире, чем технологическую интеграцию двух решений. Речь идет о повышении зрелости всей среды научной и исследовательской работы, где ценность имеют не только скорость доступа к знаниям, но и прозрачность, корректность и доверие к конечному результату
— отметил основатель и генеральный директор INVENTORUS Евгений Елфимов.
Наука и исследовательская среда — одни из ключевых факторов развития страны, и поэтому здесь особенно важно развивать инфраструктуру, которая помогает быстро находить качественные и релевантные источники. Для нас сотрудничество с INVENTORUS — это прежде всего возможность взаимного обогащения данных и расширения поисковой базы. Будем развиваться в этом направлении и далее, для этого за взаимодействие с академическим сообществом со стороны «Антиплагиат» будет отвечать научный руководитель компании Борис Тхориков
— сказал исполнительный директор «Антиплагиат» Евгений Лукьянчиков.
Стороны отмечают, что соглашение станет основой для дальнейшего взаимодействия в сфере научной аналитики и развития совместных инициатив.
#СобытияINVENTORUS
💙ВКонтакте | 👋 INVENTORUS
🎉15✍14👍13🤩5🏆4❤3
ИИ очень далёк от настоящего интеллекта. И новые исследования это подтверждают
Когда мы говорим о каких-либо тестах для ИИ, чаще всего вспоминают старый добрый тест Тьюринга. Но скорость развития нейросетей (равно как и качество их обучения) явственно намекают, что тестов для адекватной оценки их возможностей нужно куда больше.
В середине марте международная группа учёных представила самый сложный на сегодняшний день тест для искусственного интеллекта — Humanity’s Last Exam (HLE), он же «Последний тест человечества».
За столь громким названием кроется набор из 2500 вопросов, специально созданный, чтобы проверить не просто поверхностные способности моделей, а именно глубину понимания, контекст и специализированные экспертные знания.
Привычные для отрасли бенчмарки (Massive Multitask Language Understanding, MMLU), уже де-факто почти исчерпали себя: самые продвинутые модели показывают на них результаты выше 90%, этого уже достаточно, чтобы создавать новые тесты, где машина будет набирать меньше процентов. Поэтому авторы HLE поставили перед собой задачу — создать тест, который современные ИИ-системы вообще не смогут пройти успешно.
Последний тест человечества
Тест создавался совместными усилиями около тысячи экспертов из разных областей науки и гуманитарных дисциплин: математики, физики, биологии, истории, лингвистики, медицины и многих других. Каждый вопрос был тщательно отобран и проверен: если модель могла на него ответить, то вопрос сразу удаляли и заменяли его более сложным.
Чтобы правильно ответить на такие вопросы, модель должна уметь не просто искать информацию в сети, но и обладать настоящим экспертным пониманием.
Вот примеры задач
- перевод древних надписей на пальмирском языке,
- идентификация мельчайших анатомических структур у птиц,
- анализ произношения библейского иврита,
- сложные математические и компьютерные задачи высшего уровня.
73 вопроса (второе место по количеству) подготовил доктор Тунг Нгуен (Tung Nguyen), который специализировался на математике и компьютерных науках.
Результаты тестирования
Даже самые мощные на сегодня модели при прохождении этого теста показали крайне низкие результаты:
- GPT-4o — 2,7%
- Claude 3.5 Sonnet — 4,1%
- OpenAI o1 — 8%
- Лучшие модели (Gemini 3.1 Pro, Claude Opus и др.) — 40–50%
Так что даже передовые системы ИИ пока далеки от уровня живого эксперта в узких специализированных областях.
Что тут главное
Доктор Тунг Нгуен подчёркивает:
Тест сделали не для того, чтобы «победить» ИИ, а чтобы точно оценивать его реальные возможности и ограничения. Без таких инструментов политики, разработчики и общество рискуют неверно оценивать, на что же ИИ действительно способен.
#ИИвнауке
💙 ВКонтакте | 👋 INVENTORUS
Когда мы говорим о каких-либо тестах для ИИ, чаще всего вспоминают старый добрый тест Тьюринга. Но скорость развития нейросетей (равно как и качество их обучения) явственно намекают, что тестов для адекватной оценки их возможностей нужно куда больше.
В середине марте международная группа учёных представила самый сложный на сегодняшний день тест для искусственного интеллекта — Humanity’s Last Exam (HLE), он же «Последний тест человечества».
За столь громким названием кроется набор из 2500 вопросов, специально созданный, чтобы проверить не просто поверхностные способности моделей, а именно глубину понимания, контекст и специализированные экспертные знания.
Привычные для отрасли бенчмарки (Massive Multitask Language Understanding, MMLU), уже де-факто почти исчерпали себя: самые продвинутые модели показывают на них результаты выше 90%, этого уже достаточно, чтобы создавать новые тесты, где машина будет набирать меньше процентов. Поэтому авторы HLE поставили перед собой задачу — создать тест, который современные ИИ-системы вообще не смогут пройти успешно.
Последний тест человечества
Тест создавался совместными усилиями около тысячи экспертов из разных областей науки и гуманитарных дисциплин: математики, физики, биологии, истории, лингвистики, медицины и многих других. Каждый вопрос был тщательно отобран и проверен: если модель могла на него ответить, то вопрос сразу удаляли и заменяли его более сложным.
Чтобы правильно ответить на такие вопросы, модель должна уметь не просто искать информацию в сети, но и обладать настоящим экспертным пониманием.
Вот примеры задач
- перевод древних надписей на пальмирском языке,
- идентификация мельчайших анатомических структур у птиц,
- анализ произношения библейского иврита,
- сложные математические и компьютерные задачи высшего уровня.
73 вопроса (второе место по количеству) подготовил доктор Тунг Нгуен (Tung Nguyen), который специализировался на математике и компьютерных науках.
Результаты тестирования
Даже самые мощные на сегодня модели при прохождении этого теста показали крайне низкие результаты:
- GPT-4o — 2,7%
- Claude 3.5 Sonnet — 4,1%
- OpenAI o1 — 8%
- Лучшие модели (Gemini 3.1 Pro, Claude Opus и др.) — 40–50%
Так что даже передовые системы ИИ пока далеки от уровня живого эксперта в узких специализированных областях.
Что тут главное
Доктор Тунг Нгуен подчёркивает:
Когда ИИ показывает высокие результаты на обычных тестах, легко подумать, что он приближается к человеческому уровню понимания. Но HLE напоминает нам: интеллект — это не просто распознавание паттернов, а глубина, контекст и специализированные знания
Тест сделали не для того, чтобы «победить» ИИ, а чтобы точно оценивать его реальные возможности и ограничения. Без таких инструментов политики, разработчики и общество рискуют неверно оценивать, на что же ИИ действительно способен.
#ИИвнауке
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
✍14🔥9
OpenAI купила популярное технологическое медиа
2 апреля 2026 года OpenAI объявила о покупке TBPN (Technology Business Programming Network), которое считается, пожалуй, чуть ли не самым влиятельным и популярным шоу о бизнесе и технологиях в Кремниевой долине. Сделка стала первым медиаприобретением в истории OpenAI.
Technology Business Programming Network — это трёхчасовое живое шоу, ежедневно выходящее на YouTube и X. Ведут его экс-основатели стартапов Джон Куган и Джорди Хейс. Гости шоу по большей части это топ-менеджеры крупных компаний, включая Марка Цукерберга, Сатью Наделлу, Марка Бенёффа и Сэма Альтмана. Обычно они активно обсуждают новости ИТ-отрасли, делятся инсайдами и иногда объявляют о принятых в их компаниях важных решениях, либо анонсируют новые продукты.
Довольно быстро шоу набрало очень концентрированную ЦА среди профи Кремниевой долины, и всё благодаря откровенным разговорам в формате «мы тут все свои». The Wall Street Journal недавно почитали, что TBPN только в этом году планирует заработать более 30 млн долларов.
OpenAI обещает, что позволит TBPN сохранить полную редакционную независимость: ведущие всё так же будут сами выбирать и гостей, и темы. Шоу продолжит работать как отдельный бренд, а OpenAI поможет его масштабировать.
А вот подчиняться медиа теперь будет Крису Лехейну — это главный политический стратег OpenAI. Альтман в своём посте отметил, что TBPN — его любимое технологическое шоу, и выразил уверенность, что после покупки ведущие не станут как-то предвзято относиться к OpenAI. Фиджи Симо, глава направления AGI deployment в OpenAI, заявила, что TBPN поможет компании «доносить влияние ИИ на повседневную жизнь людей» более понятным языком.
Почему это имеет значение для отрасли
Это не просто очередная новость про слияние и поглощение и не какое-то очередное приобретение медиа-активов. Судя по всему, OpenAI активно ищет новые каналы коммуникации как с обществом, так и с бизнесом в условиях растущего внимания к этическим и социальным последствиям использования ИИ в разных областях жизни. Покупка такого шоу (повторимся, самого влиятельного и популярного) позволит компании лучше контролировать свой нарратив и при этом оставаться в центре технологической повестки.
#Техрадар
💙 ВКонтакте | 👋 INVENTORUS
2 апреля 2026 года OpenAI объявила о покупке TBPN (Technology Business Programming Network), которое считается, пожалуй, чуть ли не самым влиятельным и популярным шоу о бизнесе и технологиях в Кремниевой долине. Сделка стала первым медиаприобретением в истории OpenAI.
Technology Business Programming Network — это трёхчасовое живое шоу, ежедневно выходящее на YouTube и X. Ведут его экс-основатели стартапов Джон Куган и Джорди Хейс. Гости шоу по большей части это топ-менеджеры крупных компаний, включая Марка Цукерберга, Сатью Наделлу, Марка Бенёффа и Сэма Альтмана. Обычно они активно обсуждают новости ИТ-отрасли, делятся инсайдами и иногда объявляют о принятых в их компаниях важных решениях, либо анонсируют новые продукты.
Довольно быстро шоу набрало очень концентрированную ЦА среди профи Кремниевой долины, и всё благодаря откровенным разговорам в формате «мы тут все свои». The Wall Street Journal недавно почитали, что TBPN только в этом году планирует заработать более 30 млн долларов.
OpenAI обещает, что позволит TBPN сохранить полную редакционную независимость: ведущие всё так же будут сами выбирать и гостей, и темы. Шоу продолжит работать как отдельный бренд, а OpenAI поможет его масштабировать.
А вот подчиняться медиа теперь будет Крису Лехейну — это главный политический стратег OpenAI. Альтман в своём посте отметил, что TBPN — его любимое технологическое шоу, и выразил уверенность, что после покупки ведущие не станут как-то предвзято относиться к OpenAI. Фиджи Симо, глава направления AGI deployment в OpenAI, заявила, что TBPN поможет компании «доносить влияние ИИ на повседневную жизнь людей» более понятным языком.
Почему это имеет значение для отрасли
Это не просто очередная новость про слияние и поглощение и не какое-то очередное приобретение медиа-активов. Судя по всему, OpenAI активно ищет новые каналы коммуникации как с обществом, так и с бизнесом в условиях растущего внимания к этическим и социальным последствиям использования ИИ в разных областях жизни. Покупка такого шоу (повторимся, самого влиятельного и популярного) позволит компании лучше контролировать свой нарратив и при этом оставаться в центре технологической повестки.
#Техрадар
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
✍18🎉7🔥6
Meta-Harness. Новая система автоматически оптимизирует «обвязку» для больших языковых моделей
Производительность современных LLM сильно зависит не только от самих весов модели, но и от качества этой обвязки. Если сильно упрощать, обвязка — это системная оболочка, которая управляет «интеллектом» ИИ-модели, направляя её на решение конкретных задач. Именно она и превращает модель в функционального рабочего агента и даёт ему доступ к инструментам, управление контекстом, проверку выполнения задач и другие функции. И даже небольшое изменение в том, как именно мы строим промпт, управляем памятью или организуем цепочку вызовов, может дать прирост производительности до 6 раз на одном и том же бенчмарке.
В марте 2026 года исследователи из Стэнфорда и MIT представили Meta-Harness — систему, которая автоматически ищет и улучшает код, окружающий большую языковую модель (LLM). Этот код называют harness (обвязка) — именно он определяет, какую информацию хранить, когда её извлекать и как именно подавать модели на вход.
До создания этой системы обвязку почти всегда писали вручную: специалисты изучали ошибки модели, создавали новые эвристики и перебирали небольшое число вариантов. Автоматизация этого процесса была сложной задачей, так как существующие методы оптимизации текста работали с сильно сжатой обратной связью: они запоминали только последние результаты, использовали только числовые оценки или короткие саммари.
Как работает Meta-Harness
Meta-Harness — это «внешний цикл», ищущий лучшие варианты обвязки. Вместо того чтобы просто сжимать весь опыт в одно короткое сообщение, система хранит полную историю предыдущих попыток в файловой системе.
Каждый раз, когда проверяется новый вариант harness, происходит вот что:
- сохраняется исходный код,
- записываются все логи выполнения (prompts, вызовы инструментов, ответы модели, обновления состояния),
- фиксируются оценки производительности.
Предлагающий агент получает доступ к этой файловой системе и может в любой момент прочитать нужные файлы с помощью обычных команд (grep, cat и подобного). Выходит, что он видит не стандартное для таких случаев сжатое резюме, а реальные трассы выполнения предыдущих кандидатов.
Благодаря этому агент может:
- анализировать, почему предыдущие версии обвязки провалились,
- находить причинно-следственные связи между ранними решениями и поздними ошибками,
- предлагать точечные правки или полные переписывания кода.
Meta-Harness превзошла лучший ручной метод (ACE) на 7,7 процентных пункта, при этом используя в 4 раза меньше токенов контекста. Лучшие предыдущие оптимизаторы текста (OpenEvolve, TTT-Discover) она догнала уже после 4 оценок вместо 60.
Почему это работает лучше предыдущих подходов
Главное отличие Meta-Harness — в объёме и качестве обратной связи. Если раньше оптимизаторы работали с 100–30 000 токенов на итерацию, то здесь один запуск оценки может генерировать до 10 миллионов токенов диагностической информации. Агент сам решает, что именно ему нужно прочитать, и может анализировать реальные трассы выполнения, а не только итоговые баллы.
Это позволяет находить причинно-следственные связи, которых не видно при сжатом представлении опыта.
Можно лишь в очередной раз отметить, что ИИ-гонка и не собирается снижать скоростей. Теперь вместо того чтобы вручную перебирать варианты обвязки, система может самостоятельно находить эффективные стратегии хранения, извлечения и представления информации для модели.
В перспективе такие подходы могут заметно снизить существующую зависимость от ручного труда инженеров и ускорить развитие сложных LLM-систем.
#ИИвнауке
💙 ВКонтакте | 👋 INVENTORUS
Производительность современных LLM сильно зависит не только от самих весов модели, но и от качества этой обвязки. Если сильно упрощать, обвязка — это системная оболочка, которая управляет «интеллектом» ИИ-модели, направляя её на решение конкретных задач. Именно она и превращает модель в функционального рабочего агента и даёт ему доступ к инструментам, управление контекстом, проверку выполнения задач и другие функции. И даже небольшое изменение в том, как именно мы строим промпт, управляем памятью или организуем цепочку вызовов, может дать прирост производительности до 6 раз на одном и том же бенчмарке.
В марте 2026 года исследователи из Стэнфорда и MIT представили Meta-Harness — систему, которая автоматически ищет и улучшает код, окружающий большую языковую модель (LLM). Этот код называют harness (обвязка) — именно он определяет, какую информацию хранить, когда её извлекать и как именно подавать модели на вход.
До создания этой системы обвязку почти всегда писали вручную: специалисты изучали ошибки модели, создавали новые эвристики и перебирали небольшое число вариантов. Автоматизация этого процесса была сложной задачей, так как существующие методы оптимизации текста работали с сильно сжатой обратной связью: они запоминали только последние результаты, использовали только числовые оценки или короткие саммари.
Как работает Meta-Harness
Meta-Harness — это «внешний цикл», ищущий лучшие варианты обвязки. Вместо того чтобы просто сжимать весь опыт в одно короткое сообщение, система хранит полную историю предыдущих попыток в файловой системе.
Каждый раз, когда проверяется новый вариант harness, происходит вот что:
- сохраняется исходный код,
- записываются все логи выполнения (prompts, вызовы инструментов, ответы модели, обновления состояния),
- фиксируются оценки производительности.
Предлагающий агент получает доступ к этой файловой системе и может в любой момент прочитать нужные файлы с помощью обычных команд (grep, cat и подобного). Выходит, что он видит не стандартное для таких случаев сжатое резюме, а реальные трассы выполнения предыдущих кандидатов.
Благодаря этому агент может:
- анализировать, почему предыдущие версии обвязки провалились,
- находить причинно-следственные связи между ранними решениями и поздними ошибками,
- предлагать точечные правки или полные переписывания кода.
Meta-Harness превзошла лучший ручной метод (ACE) на 7,7 процентных пункта, при этом используя в 4 раза меньше токенов контекста. Лучшие предыдущие оптимизаторы текста (OpenEvolve, TTT-Discover) она догнала уже после 4 оценок вместо 60.
Почему это работает лучше предыдущих подходов
Главное отличие Meta-Harness — в объёме и качестве обратной связи. Если раньше оптимизаторы работали с 100–30 000 токенов на итерацию, то здесь один запуск оценки может генерировать до 10 миллионов токенов диагностической информации. Агент сам решает, что именно ему нужно прочитать, и может анализировать реальные трассы выполнения, а не только итоговые баллы.
Это позволяет находить причинно-следственные связи, которых не видно при сжатом представлении опыта.
Можно лишь в очередной раз отметить, что ИИ-гонка и не собирается снижать скоростей. Теперь вместо того чтобы вручную перебирать варианты обвязки, система может самостоятельно находить эффективные стратегии хранения, извлечения и представления информации для модели.
В перспективе такие подходы могут заметно снизить существующую зависимость от ручного труда инженеров и ускорить развитие сложных LLM-систем.
#ИИвнауке
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
✍19👨💻8👀8👍5🤔3❤2
INVENTORUS — победитель Data Fusion AWARDS 2026 в номинации «Технологии Data Fusion: ИИ в масштабах страны»
🏆 Премия Data Fusion AWARDS (организаторы: CNews, ВТБ и ИИ МГУ) — одна из ключевых наград в области работы с данными, искусственного интеллекта и машинного обучения в России.
Наша победа в номинации «ИИ в масштабах страны» подтверждает высокий уровень технологической зрелости компании и значимый вклад в развитие национальной ИИ-инфраструктуры. Номинация отмечает проекты, демонстрирующие масштабируемость решений, инновационность подходов и их влияние на развитие отрасли в целом.
— отметил основатель и генеральный директор INVENTORUS Евгений Елфимов
Конкурс Data Fusion AWARDS проводится при участии ведущих игроков рынка и научного сообщества и ориентирован на развитие технологий анализа больших данных, стимулирование внедрения ИИ и укрепление взаимодействия между бизнесом, наукой и государством.
Подробнее на нашем сайте
#СобытияINVENTORUS
💙 ВКонтакте | 👋 INVENTORUS
🏆 Премия Data Fusion AWARDS (организаторы: CNews, ВТБ и ИИ МГУ) — одна из ключевых наград в области работы с данными, искусственного интеллекта и машинного обучения в России.
Наша победа в номинации «ИИ в масштабах страны» подтверждает высокий уровень технологической зрелости компании и значимый вклад в развитие национальной ИИ-инфраструктуры. Номинация отмечает проекты, демонстрирующие масштабируемость решений, инновационность подходов и их влияние на развитие отрасли в целом.
Спасибо организаторам Data Fusion AWARDS за высокую оценку нашей работы. Этот результат, прежде всего, заслуга команды. Заслуга людей, которые стоят за продуктом и ежедневно развивают его. Я горжусь нашей командой — это действительно общая победа
— отметил основатель и генеральный директор INVENTORUS Евгений Елфимов
Конкурс Data Fusion AWARDS проводится при участии ведущих игроков рынка и научного сообщества и ориентирован на развитие технологий анализа больших данных, стимулирование внедрения ИИ и укрепление взаимодействия между бизнесом, наукой и государством.
Подробнее на нашем сайте
#СобытияINVENTORUS
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
50🎉29❤🔥18✍14
IT-компании ставят на паузу ряд проектов из-за вопросов с VPN
На неделе один из источников в ИТ-отрасли сообщил, что после совещания в Минцифры и усиленной блокировки ряда VPN-сервисов крупные компании начали приостанавливать ряд проектов. Главной проблемой называют затруднение работы специалистов уровня Senior, которые находятся в других странах, но продолжают оттуда работать на российские компании.
Проблема в том, что при блокировках популярных VPN-сервисов под раздачу попадают в том числе и протоколы, которые компании используют для защищённой связи и доступа к корпоративным ресурсам из внешней сети, что может вызвать сложности не только у специалистов, работающих из других стран, но даже и у обычных удалёнщиков, работающих из городов России.
Кроме этого, инициатива с массовым запретом VPN ставит под угрозу и ряд госзаказов.
Специалисты отмечают, что подобный фактически запрет на работу с Senior-ами, находящимися в других странах, может сильно затормозить и переход критической инфраструктуры на отечественное ПО, а значит — поставить под угрозу технологический суверенитет.
Судя по новостям последних пары дней, ведомство уже прорабатывает вместе с компаниями список из разрешённых VPN-сервисов, чтобы обеспечить их стабильную работу в текущих условиях.
#ТехнологическоеЛидерство
💙 ВКонтакте | 👋 INVENTORUS
На неделе один из источников в ИТ-отрасли сообщил, что после совещания в Минцифры и усиленной блокировки ряда VPN-сервисов крупные компании начали приостанавливать ряд проектов. Главной проблемой называют затруднение работы специалистов уровня Senior, которые находятся в других странах, но продолжают оттуда работать на российские компании.
Проблема в том, что при блокировках популярных VPN-сервисов под раздачу попадают в том числе и протоколы, которые компании используют для защищённой связи и доступа к корпоративным ресурсам из внешней сети, что может вызвать сложности не только у специалистов, работающих из других стран, но даже и у обычных удалёнщиков, работающих из городов России.
Кроме этого, инициатива с массовым запретом VPN ставит под угрозу и ряд госзаказов.
Специалисты отмечают, что подобный фактически запрет на работу с Senior-ами, находящимися в других странах, может сильно затормозить и переход критической инфраструктуры на отечественное ПО, а значит — поставить под угрозу технологический суверенитет.
Судя по новостям последних пары дней, ведомство уже прорабатывает вместе с компаниями список из разрешённых VPN-сервисов, чтобы обеспечить их стабильную работу в текущих условиях.
#ТехнологическоеЛидерство
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
✍14👀9😱6🤔5🤨5❤3👨💻3
Русское географическое общество применит ИИ-ассистента «Никола» для подготовки экспедиционных программ
Русское географическое общество (РГО) и INVENTORUS начали сотрудничество в области применения искусственного интеллекта для научных экспедиций.
В пилоте, с помощью возможностей ИИ-ассистента «Никола», будут рассматриваться арктические территории, бассейны крупных рек России и малоизученные природные экосистемы. Система способна анализировать глобальные данные по изменениям природной среды, гидрологии и состоянию экосистем Арктики.
Подробнее читайте на нашем сайте.
#СобытияINVENTORUS
💙 ВКонтакте | 👋 INVENTORUS
Русское географическое общество (РГО) и INVENTORUS начали сотрудничество в области применения искусственного интеллекта для научных экспедиций.
В пилоте, с помощью возможностей ИИ-ассистента «Никола», будут рассматриваться арктические территории, бассейны крупных рек России и малоизученные природные экосистемы. Система способна анализировать глобальные данные по изменениям природной среды, гидрологии и состоянию экосистем Арктики.
«Совместная работа с РГО откроет нам новые возможности для применения интеллектуальной аналитики в науке. Сегодня объем научно-технической информации растет экспоненциально. ИИ помогает в разработке исследовательских программ. Важно, что проверка данных, которые выдает «Никола», строится по многоуровневой модели. Во-первых, ассистент работает с массивом мировой информации в базе данных InventoCORE (98% покрытия мировых научных знаний). Во-вторых, система позволяет соотнести выводы с конкретными материалами, на которых они основаны. Это принципиально важно для научной среды, где проверяемость важнее скорости. В-третьих, результаты ИИ-аналитики проходят экспертную оценку со стороны специалистов», — отметил основатель и генеральный директор Inventorus Евгений Елфимов.
Подробнее читайте на нашем сайте.
#СобытияINVENTORUS
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
51✍16🎉14
Россия запускает собственное оборудование для производства микроэлектроники
Топология выпускаемых микросхем — от 90 до 180 нанометров
Речь идёт о специалистах НИИТМ и НИИМЭ, входящих в группу «Элемент» — учёные начали разработку кластерного оборудования для нанесения алюминиевой металлизации на пластины диаметром 200 миллиметров. Это первое отечественное оборудование такого типа, планируется, что машина получит 8 модулей, а её рабочие характеристики позволят выпускать различные микросхемы для нужд микроэлектроники с топологией от 90 до 180 нанометров. Именно этой топологией по большей части сейчас и представлен рабочий сегмент, формирующий спрос, но вот наличие мощностей и оборудования раньше было слабым местом. Теперь это меняется.
Для микроэлектроники страны это довольно важный шаг. У зарубежных производителей уже не первый год есть топология в 3 нанометра для выпуска потребительской электроники, от смартфонов до более серьёзного промышленного оборудования. Россия в текущих условиях не участвует в гонке, направленной на уменьшение топологии — задача стоит в логике закрытия реального спроса, то есть здесь и сейчас выпускать именно то, что нужно промышленности. Фактически сейчас мы наблюдаем, как в стране выстраивают собственную линейку ключевого оборудования для сборки своего производственного контура и обеспечения актуальных нужд отрасли.
В конце 2025 НИИТМ и НИИМЭ сообщали о разработке кластерных систем для выпуска интегральных микросхем по топологии 65 нм на пластинах диаметром 200 и 300 мм.
Окончание работ запланировано на сентябрь 2030. Специалисты считают, что после создания установки и оценки её работы она станет востребована не только заводами внутри России, но и за её пределами.
На стороне НИИТМ — разработка конструкторской документации и макеты ключевых узлов, опытные образцы и испытания.
#ТехнологическоеЛидерство
💙 ВКонтакте | 👋 INVENTORUS
Топология выпускаемых микросхем — от 90 до 180 нанометров
Речь идёт о специалистах НИИТМ и НИИМЭ, входящих в группу «Элемент» — учёные начали разработку кластерного оборудования для нанесения алюминиевой металлизации на пластины диаметром 200 миллиметров. Это первое отечественное оборудование такого типа, планируется, что машина получит 8 модулей, а её рабочие характеристики позволят выпускать различные микросхемы для нужд микроэлектроники с топологией от 90 до 180 нанометров. Именно этой топологией по большей части сейчас и представлен рабочий сегмент, формирующий спрос, но вот наличие мощностей и оборудования раньше было слабым местом. Теперь это меняется.
Для микроэлектроники страны это довольно важный шаг. У зарубежных производителей уже не первый год есть топология в 3 нанометра для выпуска потребительской электроники, от смартфонов до более серьёзного промышленного оборудования. Россия в текущих условиях не участвует в гонке, направленной на уменьшение топологии — задача стоит в логике закрытия реального спроса, то есть здесь и сейчас выпускать именно то, что нужно промышленности. Фактически сейчас мы наблюдаем, как в стране выстраивают собственную линейку ключевого оборудования для сборки своего производственного контура и обеспечения актуальных нужд отрасли.
В конце 2025 НИИТМ и НИИМЭ сообщали о разработке кластерных систем для выпуска интегральных микросхем по топологии 65 нм на пластинах диаметром 200 и 300 мм.
Окончание работ запланировано на сентябрь 2030. Специалисты считают, что после создания установки и оценки её работы она станет востребована не только заводами внутри России, но и за её пределами.
На стороне НИИТМ — разработка конструкторской документации и макеты ключевых узлов, опытные образцы и испытания.
#ТехнологическоеЛидерство
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
10✍16🔥16❤🔥9🎉9😱1🥱1🤓1👀1
Российские учёные создали «светящиеся кристаллы» для глубокой визуализации в живых организмах
Учёные Национального научного центра морской биологии имени А. В. Жирмунского ДВО РАН в составе международной коллаборации разработали уникальные металлоорганические каркасы (Ln-MOF) на основе редкоземельных элементов группы лантаноидов. Такие кристаллы светятся в инфракрасном диапазоне и эффективно преобразовывают свет.
Де-факто в биологических моделях впервые продемонстрировано четырёхфотонное преобразование. Это открывает новые возможности для более глубокого и безопасного наблюдения за процессами внутри живых организмов, причём проводить такие наблюдения можно будет неинвазивно, без повреждения тканей и с минимальным фоновым шумом.
Дело в том, что кристаллы обладают идеальной упорядоченной структурой. При облучении инфракрасным лазером (невидимым глазу) они ярко светятся зелёным или красным светом, который легко регистрируется.
У новых материалов есть ряд положительных отличий от тех же наночастиц:
- полностью стабильны в водной среде,
- нетоксичны,
- позволяют точно настраивать цвет свечения благодаря изменению соотношения лантаноидов.
Учёные начали эксперименты на аквариумных рыбках — они ввели кристаллы Danio rerio, это классика для доклинических испытаний лекарств. Результаты оказались впечатляющими: кристаллы равномерно распределились по тканям рыбок, не вызвали никакого токсикологического эффекта и продолжали ярко светиться зелёным и красным светом. Причём свечение было заметно даже невооружённым глазом прямо через тело рыбки.
«Это открывает двери к визуализации через плотные ткани — без повреждения клеток и без фонового шума от тканей», — подчеркнул один из авторов работы, ведущий научный сотрудник ННЦМБ ДВО РАН Вячеслав Дячук.
Где это ещё может пригодиться:
- в области персонализированной медицины,
- для ранней диагностики онкологических заболеваний,
- для проведения мониторинга нейродегенеративных болезней в реальном времени,
- для точной адресной доставки лекарственных препаратов.
Подобный подход, позволяющий воочию увидеть течение какого-либо процесса внутри организма, может стать новым направлением в медицине. Конечно, он не заменит профильные и точечные исследования (КТ и МРТ), но имеет все шансы встать в один ряд с неинвазивными способами наблюдения за здоровьем. А наличие заметно светящихся кристаллов, к тому же безвредных для организма, может помочь науке создать и другие способы их применения.
#ТехнологическоеЛидерство
💙 ВКонтакте | 👋 INVENTORUS
Учёные Национального научного центра морской биологии имени А. В. Жирмунского ДВО РАН в составе международной коллаборации разработали уникальные металлоорганические каркасы (Ln-MOF) на основе редкоземельных элементов группы лантаноидов. Такие кристаллы светятся в инфракрасном диапазоне и эффективно преобразовывают свет.
Де-факто в биологических моделях впервые продемонстрировано четырёхфотонное преобразование. Это открывает новые возможности для более глубокого и безопасного наблюдения за процессами внутри живых организмов, причём проводить такие наблюдения можно будет неинвазивно, без повреждения тканей и с минимальным фоновым шумом.
Дело в том, что кристаллы обладают идеальной упорядоченной структурой. При облучении инфракрасным лазером (невидимым глазу) они ярко светятся зелёным или красным светом, который легко регистрируется.
У новых материалов есть ряд положительных отличий от тех же наночастиц:
- полностью стабильны в водной среде,
- нетоксичны,
- позволяют точно настраивать цвет свечения благодаря изменению соотношения лантаноидов.
Учёные начали эксперименты на аквариумных рыбках — они ввели кристаллы Danio rerio, это классика для доклинических испытаний лекарств. Результаты оказались впечатляющими: кристаллы равномерно распределились по тканям рыбок, не вызвали никакого токсикологического эффекта и продолжали ярко светиться зелёным и красным светом. Причём свечение было заметно даже невооружённым глазом прямо через тело рыбки.
«Это открывает двери к визуализации через плотные ткани — без повреждения клеток и без фонового шума от тканей», — подчеркнул один из авторов работы, ведущий научный сотрудник ННЦМБ ДВО РАН Вячеслав Дячук.
Где это ещё может пригодиться:
- в области персонализированной медицины,
- для ранней диагностики онкологических заболеваний,
- для проведения мониторинга нейродегенеративных болезней в реальном времени,
- для точной адресной доставки лекарственных препаратов.
Подобный подход, позволяющий воочию увидеть течение какого-либо процесса внутри организма, может стать новым направлением в медицине. Конечно, он не заменит профильные и точечные исследования (КТ и МРТ), но имеет все шансы встать в один ряд с неинвазивными способами наблюдения за здоровьем. А наличие заметно светящихся кристаллов, к тому же безвредных для организма, может помочь науке создать и другие способы их применения.
#ТехнологическоеЛидерство
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
10✍16🔥12❤🔥8🏆7👍1👀1
В Общественной палате РФ обсудили роль университетов БРИКС в устойчивом развитии
На площадке Общественной палаты Российской Федерации, состоялся круглый стол «Рейтинг БРИКС: роль университетов в глобальном переходе к устойчивому развитию». Мероприятие объединило представителей академического сообщества, государственных институтов, бизнеса и международных организаций.
Поводом для дискуссии стал опубликованный 23 марта ESG-рэнкинг ведущих университетов стран БРИКС. Несмотря на высокое представительство университетов стран БРИКС в международных рейтингах, их вклад в устойчивое развитие до настоящего времени был недостаточно системно изучен.
Эксперты отметили, что высшая школа становится ключевым драйвером «зеленой» трансформации. Университеты не только реализуют образовательные программы и научные исследования, но и формируют региональную повестку развития, управляют инфраструктурой и выступают центрами компетенций в области устойчивого развития.
Подробнее здесь
📺 Запись трансляции также доступна по ссылке
#СобытияINVENTORUS
💙 ВКонтакте | 👋 INVENTORUS
На площадке Общественной палаты Российской Федерации, состоялся круглый стол «Рейтинг БРИКС: роль университетов в глобальном переходе к устойчивому развитию». Мероприятие объединило представителей академического сообщества, государственных институтов, бизнеса и международных организаций.
Поводом для дискуссии стал опубликованный 23 марта ESG-рэнкинг ведущих университетов стран БРИКС. Несмотря на высокое представительство университетов стран БРИКС в международных рейтингах, их вклад в устойчивое развитие до настоящего времени был недостаточно системно изучен.
Эксперты отметили, что высшая школа становится ключевым драйвером «зеленой» трансформации. Университеты не только реализуют образовательные программы и научные исследования, но и формируют региональную повестку развития, управляют инфраструктурой и выступают центрами компетенций в области устойчивого развития.
Подробнее здесь
#СобытияINVENTORUS
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
✍15🔥10👏8🏆4🕊2
Корейские инженеры создали сверхтонкую камеру с панорамным обзором без выступающих объективов
Сейчас выходят всё новые и новые смартфоны, конкурирующие друг с другом в том числе в плане толщины, а особенно — толщины камерного блока. Соревнование без шуток идёт за каждый миллиметр, но, кажется, помощь пришла оттуда, откуда не ждали — из медицинской отрасли. А мимо такой новости мы пройти не смогли.
Исследователи из Корейского института передовых наук и технологий (KAIST) представили камеру толщиной менее одного миллиметра, способную снимать с углом обзора 140 градусов. Главная особенность — отсутствие выступающих линз, что решает давнюю проблему миниатюризации оптики для компактных устройств.
Готовый образец получился толщиной всего лишь в 0,94 мм.
Чем это отличается от привычной оптики
Там для для достижения большого поля зрения требуется сразу несколько линз, которые и увеличивают толщину устройства. Корейские учёные обратились, как это частенько бывает в науке, к биологическому прототипу — глазу паразитического насекомого Xenos peckii. Обычные фасеточные глаза насекомых обеспечивают широкий обзор, но страдают низким разрешением, тогда как однолинзовые системы дают чёткую картинку при узком угле. Уникальная зрительная система Xenos peckii сочетает преимущества обоих подходов: несколько простых глазков собирают фрагменты сцены, а затем объединяют их в единое целое.
В созданной камере эту функцию выполняет массив эллипсоидных микролинз, каждая из которых захватывает изображение под своим углом. И уже затем полученные фрагменты программно сшиваются в одно чёткое изображение без оптических искажений. Благодаря точному расчёту формы линз и траекторий световых лучей специалистам удалось полностью устранить размытие по краям кадра — резкость остаётся равномерной от центра до периферии даже при съёмке на близких дистанциях.
По словам авторов проекта, традиционный компромисс между компактностью камеры и качеством изображения можно преодолеть, заимствуя эволюционные решения природы. Коммерческий выпуск новинки запланирован на следующий год.
Что в этом важного для отрасли
Разработчики считают, что технология будет востребована в медицинских эндоскопах, микророботах и носимых медицинских устройствах — другими словами, везде, где каждый миллиметр пространства для оптики на счету. Возможно, и в будущих смартфонах — тоже.
#Техрадар
💙 ВКонтакте | 👋 INVENTORUS
Сейчас выходят всё новые и новые смартфоны, конкурирующие друг с другом в том числе в плане толщины, а особенно — толщины камерного блока. Соревнование без шуток идёт за каждый миллиметр, но, кажется, помощь пришла оттуда, откуда не ждали — из медицинской отрасли. А мимо такой новости мы пройти не смогли.
Исследователи из Корейского института передовых наук и технологий (KAIST) представили камеру толщиной менее одного миллиметра, способную снимать с углом обзора 140 градусов. Главная особенность — отсутствие выступающих линз, что решает давнюю проблему миниатюризации оптики для компактных устройств.
Готовый образец получился толщиной всего лишь в 0,94 мм.
Чем это отличается от привычной оптики
Там для для достижения большого поля зрения требуется сразу несколько линз, которые и увеличивают толщину устройства. Корейские учёные обратились, как это частенько бывает в науке, к биологическому прототипу — глазу паразитического насекомого Xenos peckii. Обычные фасеточные глаза насекомых обеспечивают широкий обзор, но страдают низким разрешением, тогда как однолинзовые системы дают чёткую картинку при узком угле. Уникальная зрительная система Xenos peckii сочетает преимущества обоих подходов: несколько простых глазков собирают фрагменты сцены, а затем объединяют их в единое целое.
В созданной камере эту функцию выполняет массив эллипсоидных микролинз, каждая из которых захватывает изображение под своим углом. И уже затем полученные фрагменты программно сшиваются в одно чёткое изображение без оптических искажений. Благодаря точному расчёту формы линз и траекторий световых лучей специалистам удалось полностью устранить размытие по краям кадра — резкость остаётся равномерной от центра до периферии даже при съёмке на близких дистанциях.
По словам авторов проекта, традиционный компромисс между компактностью камеры и качеством изображения можно преодолеть, заимствуя эволюционные решения природы. Коммерческий выпуск новинки запланирован на следующий год.
Что в этом важного для отрасли
Разработчики считают, что технология будет востребована в медицинских эндоскопах, микророботах и носимых медицинских устройствах — другими словами, везде, где каждый миллиметр пространства для оптики на счету. Возможно, и в будущих смартфонах — тоже.
#Техрадар
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
✍15🔥7👍6🤔4👀2❤1🤓1
Эксперт Google: у ИИ никогда не будет сознания
Нашли на сайте DeepMind исследование, которым хотим с вам и поделиться. Его автор, Александр Лерхнер, довольно безапелляционно отвергает саму идею о так называемом вычислительном функционализме — убеждении, будто бы сознание в любом случае возникает из правильной абстрактной структуры обработки информации, вне зависимости от физической составляющей.
Он подводит нас к тому, что почти все современные дискуссии об ИИ-сознании базируются на глобальной ошибке — ошибке абстрагирования. То есть все мы ошибочно полагаем, будто символическая обработка информации (то, чем и занимаются нейросети) является внутренним физическим процессом реального мира. На самом деле абстракция — это всегда карта, а не территория.
Для превращения непрерывной физики в дискретные символы (биты, ноль и единица) необходим наблюдатель. Сознательный агент, который может«алфавитизировать» реальность вокруг. Человек это может, машина — нет. Другими словами, Александр уверен: абстракция требует предварительного сознания. То есть возникновение сознания из абстракции невозможно. А ИИ и есть абстракция.
Вот ещё пример: даже если ИИ идеально имитирует поведение сознательного существа, это не делает его сознательным — точно так же, как математическая формула гравитации не обладает реальным весом.
Какой главный вывод можно из этого сделать? Если искусственное (или просто отличное от нашего, человеческого) сознание и появится, то точно не из алгоритмов и кода.
И вряд ли эта новая система вообще будет цифровой — она должна быть физической.
А как вы думаете, может ли у современных ИИ-моделей с их развитием и обучением появиться сознание?
#Техрадар
💙 ВКонтакте | 👋 INVENTORUS
Нашли на сайте DeepMind исследование, которым хотим с вам и поделиться. Его автор, Александр Лерхнер, довольно безапелляционно отвергает саму идею о так называемом вычислительном функционализме — убеждении, будто бы сознание в любом случае возникает из правильной абстрактной структуры обработки информации, вне зависимости от физической составляющей.
Он подводит нас к тому, что почти все современные дискуссии об ИИ-сознании базируются на глобальной ошибке — ошибке абстрагирования. То есть все мы ошибочно полагаем, будто символическая обработка информации (то, чем и занимаются нейросети) является внутренним физическим процессом реального мира. На самом деле абстракция — это всегда карта, а не территория.
Для превращения непрерывной физики в дискретные символы (биты, ноль и единица) необходим наблюдатель. Сознательный агент, который может«алфавитизировать» реальность вокруг. Человек это может, машина — нет. Другими словами, Александр уверен: абстракция требует предварительного сознания. То есть возникновение сознания из абстракции невозможно. А ИИ и есть абстракция.
Вот ещё пример: даже если ИИ идеально имитирует поведение сознательного существа, это не делает его сознательным — точно так же, как математическая формула гравитации не обладает реальным весом.
Какой главный вывод можно из этого сделать? Если искусственное (или просто отличное от нашего, человеческого) сознание и появится, то точно не из алгоритмов и кода.
И вряд ли эта новая система вообще будет цифровой — она должна быть физической.
А как вы думаете, может ли у современных ИИ-моделей с их развитием и обучением появиться сознание?
#Техрадар
💙 ВКонтакте | 👋 INVENTORUS
✍13💯9🤓6🤩5👨💻3❤2👍2🔥2😢1
Мегатренды 2026 — главное из обширного исследования
На выходных мы изучили прогноз ключевых трендов на 2026 от экспертов из Ассоциации «Индустриальные инновации», «Газпром нефти», Газпромбанка и «Северстали». Это довольно объёмный документ, который разом охватывает возможности развития и нефтегазовой отрасли, и финтеха, и промышленности.
Ожидаемо, многое (если практически не всё) в перспективах развития всех указанных отраслей связано с внедрением ИИ.
Кратко перескажем вам основные тренды, актуальные на 2026 (их девять)
1. Новые типы связи и их внедрение в бизнес
6G, Wi-Fi 7, граничные вычисления (Edge), OpenRAN.
2. Повсеместное внедрение ИИ в бизнес-процессы
Речь не столько об автоматизации рутины, сколько о трансформации бизнес-моделей с помощью передовых ИИ-моделей, способных решать сложные когнитивные задачи.
Фокус — GAN-сети, физический и агентный ИИ, AGI.
3. Рост специализированной робототехники и автономности БАС
Отмечается, что техника теперь — это активный участник процесса.
Поэтому ключевые направления тут: нанороботы и антропоморфные роботы.
4. Прикладное применение квантовых технологий
Основной драйвер — увеличение числа кубитов, которое расширяет возможности квантовых вычислений.
В фокусе: квантовое моделирование, квантовые сенсоры и вычисления, Quantum RL.
5. Новые принципы защиты данных
Заметен активный уход от старых подходов к безопасности к парадигме нулевого доверия, Zero Trust.
Ключевые направления: гибридное шифрование, мультимодальная аутентификация, постквантовая криптография.
6. Новые методы вычислений и микроэлектроника
На место универсальных процессоров для всего и сразу приходят специализированные вычислительные платформы, оптимизированные под конкретные задачи.
В фокусе: нейроинтерфейсы, пространственные вычисления, Edge AI.
7. Расширение возможностей биотехнологий
Живые системы становятся объектом точного проектирования, а медицина переходит к персонализированному, предиктивному и превентивному подходам.
Главное тут: синтетические микроорганизмы и биосенсоры.
8. Слияние цифрового и физического миров
ИИ теперь не просто строит точные модели, но и умеет предсказывать поведение систем, выявлять уязвимости и принимать решения в реальном времени.
В фокусе: иммерсивные симуляторы.
9. Диверсификация источников энергии
ИИ нужны особенные дата-центры, так что особое внимание — интеграция «зелёной» энергетики в индустрию дата-центров.
В фокусе: малые модульные реакторы, гибридные энергосистемы.
Что это значит для науки и отраслей
Само собой, ИИ теперь внедряют примерно во все отрасли. И вопрос уже не в том, внедрять ИИ или нет, а в том, как именно и с какми целями.
На наш взгляд, самым главным трендом из описанных будет именно вопрос энергоснабжения — потребляет ИИ весьма и весьма много, а мощности небезграничны. Например, в Москве и Санкт-Петербурге они уже практически исчерпаны, и подключать новые ИИ-ориентированные ЦОДы будет банально некуда. Крупные интеграторы и строители ЦОДов уже рассматривают площадки вне столичного региона, чтобы обеспечить растущие потребности ИИ в энергетике.
А что касается науки — новых ИИ-решений для промышленности, биотехнологий, финтеха и медицины будет становиться все больше, как и новых патентов. О чём мы и продолжим вам рассказывать
PS Если хотите тоже изучить исследование целиком — все 146 страниц можно посмотреть тут.
#Техрадар
💙 ВКонтакте | 👋 INVENTORUS
На выходных мы изучили прогноз ключевых трендов на 2026 от экспертов из Ассоциации «Индустриальные инновации», «Газпром нефти», Газпромбанка и «Северстали». Это довольно объёмный документ, который разом охватывает возможности развития и нефтегазовой отрасли, и финтеха, и промышленности.
Ожидаемо, многое (если практически не всё) в перспективах развития всех указанных отраслей связано с внедрением ИИ.
Кратко перескажем вам основные тренды, актуальные на 2026 (их девять)
1. Новые типы связи и их внедрение в бизнес
6G, Wi-Fi 7, граничные вычисления (Edge), OpenRAN.
2. Повсеместное внедрение ИИ в бизнес-процессы
Речь не столько об автоматизации рутины, сколько о трансформации бизнес-моделей с помощью передовых ИИ-моделей, способных решать сложные когнитивные задачи.
Фокус — GAN-сети, физический и агентный ИИ, AGI.
3. Рост специализированной робототехники и автономности БАС
Отмечается, что техника теперь — это активный участник процесса.
Поэтому ключевые направления тут: нанороботы и антропоморфные роботы.
4. Прикладное применение квантовых технологий
Основной драйвер — увеличение числа кубитов, которое расширяет возможности квантовых вычислений.
В фокусе: квантовое моделирование, квантовые сенсоры и вычисления, Quantum RL.
5. Новые принципы защиты данных
Заметен активный уход от старых подходов к безопасности к парадигме нулевого доверия, Zero Trust.
Ключевые направления: гибридное шифрование, мультимодальная аутентификация, постквантовая криптография.
6. Новые методы вычислений и микроэлектроника
На место универсальных процессоров для всего и сразу приходят специализированные вычислительные платформы, оптимизированные под конкретные задачи.
В фокусе: нейроинтерфейсы, пространственные вычисления, Edge AI.
7. Расширение возможностей биотехнологий
Живые системы становятся объектом точного проектирования, а медицина переходит к персонализированному, предиктивному и превентивному подходам.
Главное тут: синтетические микроорганизмы и биосенсоры.
8. Слияние цифрового и физического миров
ИИ теперь не просто строит точные модели, но и умеет предсказывать поведение систем, выявлять уязвимости и принимать решения в реальном времени.
В фокусе: иммерсивные симуляторы.
9. Диверсификация источников энергии
ИИ нужны особенные дата-центры, так что особое внимание — интеграция «зелёной» энергетики в индустрию дата-центров.
В фокусе: малые модульные реакторы, гибридные энергосистемы.
Что это значит для науки и отраслей
Само собой, ИИ теперь внедряют примерно во все отрасли. И вопрос уже не в том, внедрять ИИ или нет, а в том, как именно и с какми целями.
На наш взгляд, самым главным трендом из описанных будет именно вопрос энергоснабжения — потребляет ИИ весьма и весьма много, а мощности небезграничны. Например, в Москве и Санкт-Петербурге они уже практически исчерпаны, и подключать новые ИИ-ориентированные ЦОДы будет банально некуда. Крупные интеграторы и строители ЦОДов уже рассматривают площадки вне столичного региона, чтобы обеспечить растущие потребности ИИ в энергетике.
А что касается науки — новых ИИ-решений для промышленности, биотехнологий, финтеха и медицины будет становиться все больше, как и новых патентов. О чём мы и продолжим вам рассказывать
PS Если хотите тоже изучить исследование целиком — все 146 страниц можно посмотреть тут.
#Техрадар
💙 ВКонтакте | 👋 INVENTORUS
15✍16🔥12❤9🤓4👨💻2