Агент-ориентированная демографическая модель России и перспективы создания национальной системы демографического моделирования

👨‍🔬 Эксперт в области математического и компьютерного моделирования социально-экономических процессов, директор  Центрального экономико-математического института РАН, а также руководитель нашей лаборатории, Альберт Бахтизин, в рамках заседания Президиума РАН рассказал о разработанной в ЦЭМИ РАН агент-ориентированной демографической модели России — она даст возможность рассмотреть социумы на уровне отдельных агентов.

❇ О преимуществах такого подхода и о возможности создания унифицированной демографической модели для принятия государственных решений — смотрите в коротком видео.

🖥 Посмотреть полную запись заседания Президиума РАН и заслушать выступления демографов можно здесь 👉по ссылке.
Использованы материалы Российской академии наук.

💬Telegram | 📺Rutube |📓Дзен | 📝ВК

📅 С 12 по 15 ноября 2025 года в Национальном центре «Россия» в Москве состоится форум «Цифровые решения» – ключевая площадка для обсуждения цифровой трансформации в стране.

⚡ Актуальные вопросы развития телекоммуникаций, связи, производства оборудования и разработки ПО в России, самые новые технологии. Никаких сухих цифр и скучных отчётов, только интересные факты и подробности о работе с «цифрой» в России.

Подробнее 👉здесь

Эксперимент по сборке отечественных чипов Baikal M прекращен в Калининградской области

📅 Трехлетний эксперимент по корпусированию российских
процессоров Baikal M в Калининградской области официально завершен. Компании «Байкал Электроникс» и GS Nanotech сообщили, что добились «довольно позитивных результатов», но столкнулись с простой и суровой проблемой – для продолжения работы у них нет кристаллов.

⚡ Эксперимент в Калининградской области признали успешным: процент годных процессоров достиг 85%, что является хорошим показателем для такой сложной задачи. Однако развивать успех не стали – банально не из чего. Кристаллов на рынке либо нет, либо их катастрофически не хватает.

Подробнее 👉здесь

💬Telegram | 📺Rutube |📓Дзен | 📝ВК

В связи с последними новостями

В Китае создан сервер искусственного интеллекта, имитирующий работу мозга, размером с мини-холодильник

🇨🇳 Китайские учёные представили то, что они называют «первым в мире вычислительным устройством, вдохновлённым мозгом», — суперкомпьютер на основе искусственного интеллекта под названием BIE-1, созданный по образцу работы человеческого мозга. Хотя это утверждение о первом в мире устройстве не совсем соответствует действительности, BIE-1 всё же демонстрирует впечатляющие показатели нейроморфной производительности. Сообщается, что он оснащён 1152 ядрами процессора и 4,8 ТБ памяти, при этом потребляя на 90% меньше энергии, чем стандартные серверные системы для центров обработки данных с искусственным интеллектом.

🖥 BIE-1 выделяется на фоне современных компьютеров, созданных по принципу работы мозга, своими размерами и заявленной производительностью. В то время конкуренты – Hala Point и SpiNNaker 2 – представляют собой традиционное серверное оборудование, занимающее несколько серверных стоек для полного развертывания, BIE-1 — это автономная машина, работающая от стандартного сетевого питания.

⚙ Исследователи утверждают, что машина достигает скорости обучения 100 000 токенов в секунду и скорости вывода 500 000 токенов в секунду. Чтобы представить эти огромные цифры в контексте, флагманский ИИ-сервер Nvidia Blackwell GB200 NVL72 заявляет скорость вывода 1,5 миллиона токенов в секунду.

Подробнее 👉здесь

💬Telegram | 📺Rutube |📓Дзен | 📝ВК

Роботы, которые обучаются непосредственно на месте работы: AgiBot впервые внедрила обучение с подкреплением в реальном мире на производстве

🏢 Компания AgiBot, специализирующаяся на разработке воплощённого интеллекта, объявила о первом в мире успешном применении своей технологии обучения с подкреплением в реальных условиях (RW-RL)
на производственной линии Longcheer Technology.

⏳ Традиционные системы автоматизации требуют длительной настройки. Решение AgiBot позволяет роботам учиться напрямую через реальные взаимодействия, а не по заранее заданным сценариям.

⚙ Система обучения с подкреплением в реальных условиях позволяет роботам осваивать новые навыки за считанные минуты, а не за недели. После развертывания они сохраняют стабильность промышленного уровня и непрерывно выполняют задачи без снижения производительности. Технология AgiBot также позволяет роботам автономно адаптироваться к вариациям деталей и производственным допускам, обеспечивая стабильную точность. Эта адаптивность делает систему идеальной для гибких многопрофильных производственных линий.

📈 После успешного пилотного проекта AgiBot и Longcheer планируют расширить применение RW-RL на производство потребительской электроники и автомобильных компонентов. Их цель — создание модульных, легко развертываемых роботизированных решений, которые быстро интегрируются в существующие заводские системы.

Подробнее 👉здесь

💬Telegram | 📺Rutube |📓Дзен | 📝ВК

Фотоника и первый в истории лазер

👨‍🎓 Начало фотоники положил Альберт Эйнштейн. В 1916 году он выдвинул теорию индуцированного (вынужденного) излучения. Проще говоря, теория объясняла процесс генерации нового фотона при переходе квантовой системы (атома, ядра и т. д.) между двумя состояниями (с более высокого на более низкий энергетический уровень) под воздействием индуцирующего фотона. Однако это осталось только теорией и долгое время не могло найти практического применения.

📜 Теория Эйнштейна заинтересовала двух советских физиков Александра Прохорова и Николая Басова, а также одного американского – Чарльза Таунса. Они одновременно и независимо друг от друга создали изобретение, которые позже получили название «мазер» (аббревиатура от словосочетания Microwave Amplification by Stimulated Emission of Radiation). Разные источники утверждают, что разработка Таунса (1953), Прохорова и Басова (1954) являлась «первой в мире», однако все они получили за свою работу Нобелевскую премию в 1964 году.

⚙ Принцип работы мазера заключается в следующем: устройство создаёт стройный пучок микроволн за счет эффекта вынужденного излучения. Сначала внешняя энергия «накачивает» среду, переводя ее частицы в возбужденное состояние, а затем случайный фотон инициирует цепную реакцию, заставляя возбуждённые частицы одновременно излучать абсолютно идентичные фотоны – с одинаковой частотой, фазой и направлением движения; этот усиленный в оптическом резонаторе поток синхронных волн и формирует тот самый узконаправленный микроволновый луч.

А вот как из мазера получился лазер, в каких сефрах его применяют и где находится самый мощный лазер в мире вы узнаете в нашем 👉Дзене

💬Telegram | 📺Rutube |📓Дзен | 📝ВК

Исследование показало, что инструменты искусственного интеллекта для прогнозирования землетрясений прогнозируют риск повторных толчков за секунды

🖊 Новое исследование показывает, что инструменты прогнозирования землетрясений на основе искусственного интеллекта способны предсказывать риск афтершоков за секунды после первого толчка. Исследователи утверждают, что модели машинного обучения способны предсказывать, где и сколько афтершоков произойдет после землетрясения, практически в режиме реального времени.

🔎 Группа проанализировала способность моделей ИИ прогнозировать количество повторных толчков в течение 24 часов после землетрясений магнитудой 4 и выше. Они сравнили эффективность своих моделей ИИ с наиболее широко используемой системой прогнозирования, известной как модель последовательности афтершоков эпидемического типа (ETAS).

⚡ По словам команды, хотя оба типа моделей демонстрируют схожую эффективность при прогнозировании риска афтершоков, модели ETAS потребовалось гораздо больше времени для получения результатов.

Подробнее 👉здесь

💬Telegram | 📺Rutube |📓Дзен | 📝ВК

План Google по космическим вычислениям

🌐 Солнце производит в 100 триллионов раз больше энергии, чем всё человечество производит за всё время. На орбите солнечные панели могут быть в восемь раз производительнее своих наземных аналогов, генерируя энергию практически непрерывно и без необходимости использования мощных аккумуляторов. Эти факты побудили группу исследователей Google задаться вопросом: а что, если лучшее место для масштабирования искусственного интеллекта — вовсе не Земля, а космос?

⚙ Проект Suncatcher, новейшая космическая миссия Google, предполагает создание созвездий спутников, работающих на солнечной энергии и оснащенных процессорами, соединенными лазерными оптическими линиями связи. Эта концепция решает одну из самых насущных проблем ИИ – огромные энергетические потребности крупномасштабных систем машинного обучения.

🛰 Предлагаемая система будет работать на низкой околоземной солнечно-синхронной орбите, где спутники практически постоянно находятся под солнечным светом. Такой выбор орбиты позволяет максимально увеличить сбор солнечной энергии при минимальных требованиях к аккумуляторам.

Подробнее 👉здесь

💬Telegram | 📺Rutube |📓Дзен | 📝ВК

Квантовые компьютеры будущего могут использовать звук, а не свет

⚡ В то время как многие планы создания квантовых компьютеров предполагают передачу данных с помощью частиц света, известных как фотоны, исследователи из Школы молекулярной инженерии имени Прицкера Чикагского университета (UChicago PME) обращаются к звуку. Они продемонстрировали детерминированный фазовый контроль фононов — крошечных механических колебаний, которые в гораздо большем масштабе можно было бы считать звуком.

🔈 Рассеивая фонон на сверхпроводящем кубите — квантовом эквиваленте «бита» данных, из которого состоит обычный компьютер, — и управляя электрическим взаимодействием, исследователи смогли детерминированно управлять фазой фонона. Это означает, что они могут передавать данные, основанные на фононах, через квантовый компьютер, свободный от случайности, которая по своей природе всегда будет препятствовать платформам, основанным на фотонах.

💻 Теоретически это может привести к созданию систем, столь же быстрых и мощных, как лучшие квантовые компьютеры, но столь же предсказуемых, как обычный ноутбук.

Подробнее 👉здесь

💬Telegram | 📺Rutube |📓Дзен | 📝ВК

Какой ПК можно будет собрать в 2026 году

Один чип вместо тысяч серверов, или глобальный конкурент Nvidia

🌐 Пока все обсуждали, насколько мощнее стали новые GPU, возникла другая проблема: большие модели не помещаются туда, где их пытаются запускать. Дата-центры дорожают, пропускные сети упираются в физические пределы, а зависимость от облака становится стратегическим риском.

⏹ Cerebras Systems – компания, которая пошла против главного правила полупроводниковой индустрии. Вместо того чтобы нарезать кремниевую пластину на сотни маленьких чипов и затем пытаться соединить их проводами, они оставили её целой. Так появился Wafer Scale Engine – самый большой процессор в истории человечества размером с обеденную тарелку. Это инженерное решение создано с одной целью: убрать коммуникационный налог. Пока конкуренты строят сложные кластеры, где данные теряют время в пути между серверами, Cerebras предлагает систему, где память и вычисления слиты в единый монолит.

⚡Ключевое различие между Nvidia и Cerebras Systems состоит в принципе работы с памятью. Nvidia опирается на память стандарта HBM3e, что обеспечивает огромное количество памяти в ее чипе (288 ГБ). Однако HBM-память расположена рядом с вычислительным кристаллом, а не внутри него. Это создает неизбежную задержку при обращении к данным. Более того, данный тип памяти сложно масштабируется, что позволяет компании фактически монополизировать ее поставки.

🔰 Главное конкурентное преимущество Cerebras заключается в радикальном выходе из ситуации: благодаря гигантской площади их чипа Wafer Scale Engine, вся память интегрирована непосредственно в его структуру (SRAM). Это и устраняет задержку в передачи данных, и выводит компанию из-под удара глобального дефицита HBM, делая их архитектуру единственной, неуязвимой для ресурсной блокады со стороны Nvidia.

⚙ Несмотря на маленький объем WSE (44 ГБ), вся память интегрирована непосредственно в вычислительные ядра. Это обеспечивает феноменальную пропускную способность в 21 Петабайт в секунду, что примерно в 2600 раз превышает показатели топовых решений Nvidia и полностью компенсирует небольшой объем памяти по сравнению с конкурентом.

Подробнее 👉здесь

💬Telegram | 📺Rutube |📓Дзен | 📝ВК

​📅 Сегодня публикуем радостную новость, посвященную успехам нашей большой команды. Антон Воскобойников, член команды РОСМИМ и студент 3 курса ГАУГН стал обладателем престижной награды - Премии Правительства РФ в группе "Науки об обществе".

🏆 Большие результаты приходят с большим трудом 💪 Получение премии стало возможным благодаря упорству, отличным учебным показателям, работе в команде РОСМИМ и научной составляющей. Антон является соавтором двух монографий, которые были выпущены в 2024 и 2025гг.!

Программно-аналитическиерешения и концепции имитационных моделей молодых ученых ЦЭМИ РАН для государственного администрирования социально-экономических процессов

Трехуровневая система подготовки междисциплинарных ИТ-специалистов: НИИ – ВУЗ – ШКОЛА

🎤 Антон поделился своими впечатлениями после получения премии, ловите его комментарий:

Еще с первого курса я начал работать в лаборатории компьютерного моделирования социально-экономических процессов
ЦЭМИ РАН под руководством Евдокимова Дмитрия Сергеевича. Мне была интересна тема агент-ориентированного моделирования, и со временем научный руководитель предложил мне написать собственную главу для коллективной монографии. Я с энтузиазмом принял этот вызов. Участие в этой работе стало для меня значимым опытом и тем достижением, которое я указал в заявке на стипендию.

💬Telegram | 📺Rutube |📓Дзен | 📝ВК