Новая платформа с ИИ для учёных
🔍 Сбер запустил новую облачную платформу с искусственным интеллектом «ИИ для науки» (AI for Science). Разработка может автоматизировать рутинные этапы исследований и объединять научные коллективы в едином цифровом пространстве.
🖥 Платформа состоит из текстового редактора, ИИ-инструментов и сервиса для совместной работы учёных. Это упрощает написание научных текстов, обмен данными, заметками и результатами между членами научной команды.
🤖 Одно из главных преимуществ сервиса — ИИ-агенты, способные сами вести работу, прорабатывать гипотезы и готовить полноценные исследования. Это поможет научным руководителям сократить затраты сил и времени на рутинные задачи.
Подробнее 👉здесь
💬Telegram | 📺Rutube |📓Дзен | 📝ВК
🔍 Сбер запустил новую облачную платформу с искусственным интеллектом «ИИ для науки» (AI for Science). Разработка может автоматизировать рутинные этапы исследований и объединять научные коллективы в едином цифровом пространстве.
🖥 Платформа состоит из текстового редактора, ИИ-инструментов и сервиса для совместной работы учёных. Это упрощает написание научных текстов, обмен данными, заметками и результатами между членами научной команды.
🤖 Одно из главных преимуществ сервиса — ИИ-агенты, способные сами вести работу, прорабатывать гипотезы и готовить полноценные исследования. Это поможет научным руководителям сократить затраты сил и времени на рутинные задачи.
Подробнее 👉здесь
💬Telegram | 📺Rutube |📓Дзен | 📝ВК
⚡7👍4❤2🤔1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Это я иду на обед, хотя на работу пришёл с опозданием, успел только выпить кофе. Возвращаться, если честно, не планирую:
😁8👍4❤3🔥3⚡1💯1
Где показать свой научный фильм? На фестивале!
🔥 Открыт приём заявок на участие в VI Международном Фестивале актуального научного кино, который пройдёт в Москве с 29 марта по 12 апреля 2026 года.
🏆 По итогам показов международное жюри определит победителя в номинации «Лучший фильм», а зрители выберут, кому достанется приз зрительских симпатий.
📆 Заявки на VI Международный Фестиваль актуального научного кино принимаются до 25 января 2026 года.
🌐 Сам фестиваль проходит в рамках инициативы «Наука как искусство» Десятилетия науки и технологий и является важным инструментом популяризации научных достижений.
Подробнее 👉здесь
💬Telegram | 📺Rutube |📓Дзен | 📝ВК
🔥 Открыт приём заявок на участие в VI Международном Фестивале актуального научного кино, который пройдёт в Москве с 29 марта по 12 апреля 2026 года.
🏆 По итогам показов международное жюри определит победителя в номинации «Лучший фильм», а зрители выберут, кому достанется приз зрительских симпатий.
📆 Заявки на VI Международный Фестиваль актуального научного кино принимаются до 25 января 2026 года.
🌐 Сам фестиваль проходит в рамках инициативы «Наука как искусство» Десятилетия науки и технологий и является важным инструментом популяризации научных достижений.
Подробнее 👉здесь
💬Telegram | 📺Rutube |📓Дзен | 📝ВК
❤5🔥4⚡2👍2
Мы вместе с вами провожаем очень плодотворный и ошеломительный 2025й год! Год выдался по настоящему трудоемким, богатым на события и эмоции. Он проверил нашу Команду на прочность и позволил лучше понять на что мы способны и ярче подсветил наши заветные цели! Наш ТОП событий уходящего года:
Ключевые цифры. Опубликовано 18 публикаций: 1 ед. Q1 (Scopus), 5 ед. УБС-1 и УБС-2, 13 ед. ВАК. Из них 3 Книги, 2 программы ЭВМ. Более 300 человек стали слушателями наших Мастер-классов, более 50 из них создали свои модели. Проведено более 10 различных мероприятия с разным уровнем сложности от школьных мастер-классов до международных конференций 😅
Достижения года. Отмечаем самые яркие:
1. Научились добывать золото, вместе с коллегами из Республики Узбекистан, предприятие АО "НГМК". А после этого создали Цифровой двойник завода.
2. Напечатали 2 основные книги в рамках развития компьютерного имитационного моделирования.
3. Создали 5 прототипов имитационных моделей в области социально-экономического направления.
4. Провели свой Первый выпускной в Школе на проспекте Вернадского - наши 4 междисциплинарные команды. Ребята мы всегда с вами на связи!
5. Набрали 7 проектных команд для звездного выпуска в 2026 году.
6. Департамент образования и науки г. Москвы официально включил наш проект в "Академические классы".
7. Четверо из нас стали Экспертами школьных проектов в рамках конкурса «Наука для жизни».
8. РОСМИМ стал дважды финалистом конкурса "Моя страна - Моя Россия" (300 лучших проектов со всей России), опередив 70 тысяч заявок.
9. Выпустили лимитированную брендированную продукцию от РОСМИМ.
10. Десятый пункт, но не последний по значимости! ФИЛЬМ о просветительской и образовательной деятельности проекта
Студенты года. Сразу несколько наших коллег повысили свой уровень квалификации и получили дипломы бакалавра и магистра. Сердечно поздравляем Аксенову Елену, Шеремет Алену, Читая Нино и Черненко Дмитрия!
География года. Москва, Санкт-Петербург, Сочи. Причем именно в Сочи мы посетили V Конгресс молодых ученых в "Сириусе". А в Питере, Петербуржский Международный Экономический Форум (ПМЭФ-2025)
Новый опыт года. В 2025 году мы стали одними из разработчиков "Стратегии эффективного водопользования АО «Навоийский горно-металлургический комбинат» напериод до 2040 г. и более длительную перспективу". Это был действительно необычный опыт.
Мероприятие года. Мы провели самый крутой выпускной для учеников 10-х классов проекта РОСМИМ и Школы на проспекте Вернадского.
Все благодаря вам. Ваша неиссякаемая мощь и поддержка - родные, наставники друзья, коллеги
С наступающим Новым годом!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤15🏆6🎄3☃1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Когда пришел в себя 2 января, доел салаты с новогоднего стола и запил выдохшейся колой
👍5❤2😁2
Разум в машине: российские ученые научили робота ориентироваться в многоэтажных зданиях и пользоваться лифтом
👨🎓 Коллектив ученых из МФТИ и Института искусственного интеллекта AIRI разработал новую систему, которая позволяет колесным роботам самостоятельно перемещаться между этажами зданий, используя обычный пассажирский лифт. Их подход, получивший название LaMDEN, объединяет построение подробной трехмерной карты окружения и возможности больших языковых моделей для планирования сложных действий.
⚡ Эта разработка — важный шаг на пути к созданию по-настоящему автономных сервисных роботов, способных эффективно работать в сложной человеческой среде, от офисов и больниц до жилых комплексов.
⚙ В основе предложенной ими разработки LaMDEN лежат два ключевых компонента. Сначала робот, используя данные с RGB-D камеры, которая воспринимает не только цвет, но и глубину пространства, строит так называемый граф трехмерной сцены. Когда граф сцены построен, в дело вступает второй компонент — большая языковая модель (LLM), схожая с технологией, лежащей в основе ChatGPT. Она выступает в роли «мозга», или внутреннего планировщика. Получив от человека высокоуровневую команду, например: «отправляйся к столу на третьем этаже», языковая модель декомпозирует эту сложную цель в последовательность простых, элементарных действий, понятных роботу.
Подробнее 👉здесь
💬Telegram | 📺Rutube |📓Дзен | 📝ВК
👨🎓 Коллектив ученых из МФТИ и Института искусственного интеллекта AIRI разработал новую систему, которая позволяет колесным роботам самостоятельно перемещаться между этажами зданий, используя обычный пассажирский лифт. Их подход, получивший название LaMDEN, объединяет построение подробной трехмерной карты окружения и возможности больших языковых моделей для планирования сложных действий.
⚡ Эта разработка — важный шаг на пути к созданию по-настоящему автономных сервисных роботов, способных эффективно работать в сложной человеческой среде, от офисов и больниц до жилых комплексов.
⚙ В основе предложенной ими разработки LaMDEN лежат два ключевых компонента. Сначала робот, используя данные с RGB-D камеры, которая воспринимает не только цвет, но и глубину пространства, строит так называемый граф трехмерной сцены. Когда граф сцены построен, в дело вступает второй компонент — большая языковая модель (LLM), схожая с технологией, лежащей в основе ChatGPT. Она выступает в роли «мозга», или внутреннего планировщика. Получив от человека высокоуровневую команду, например: «отправляйся к столу на третьем этаже», языковая модель декомпозирует эту сложную цель в последовательность простых, элементарных действий, понятных роботу.
Подробнее 👉здесь
💬Telegram | 📺Rutube |📓Дзен | 📝ВК
zanauku.mipt.ru
Журнал «За науку»: Разум в машине: российские ученые научили робота ориентироваться в многоэтажных зданиях и пользоваться лифтом
Новый подход LaMDEN объединяет построение подробной трехмерной карты окружения и возможности больших языковых моделей для планирования сложных действий
⚡5🔥5💯5❤1
Орбита стала новой шахтой: спутники с ИИ ускоряют добычу лития и меняют карту сырьевых зон
🛰 В мировой космической отрасли происходят перемены, которые ещё несколько лет назад казались авантюрой. Алгоритмы, работающие автономно на орбите, начинают выполнять задачи, требовавшие огромных команд аналитиков. А одно из последних открытий уже заставило пересмотреть подходы к разведке полезных ископаемых.
🤖 Переход к использованию искусственного интеллекта стал естественным этапом развития спутниковой геоинформатики. Австралийская компания Fleet Space разработала технологию Geodes, которая позволяет объединять данные радиочастотного зондирования, гравиметрии и машинного анализа в единый поток. Такой подход снимает часть нагрузки с исследовательских групп и позволяет ускорить интерпретацию сигналов.
⚙ Когда Fleet Space начала исследование района Джеймс-Бей в канадской провинции Квебек, никто не ожидал по-настоящему прорывного результата. Речь идёт о территории, которая считается перспективной, но малоизученной из-за сложного рельефа и высокой стоимости наземной разведки, однако, по результатам анализа было выявлено крупное месторождение лития. Главная особенность подхода Fleet Space заключается в способности интегрировать спутниковые данные и выводы машинного анализа без участия человека на раннем этапе. Спутники улавливают сигналы с поверхности и из подповерхностных структур, обрабатывают их прямо на орбите и формируют готовые модели.
Подробнее 👉здесь
💬Telegram | 📺Rutube |📓Дзен | 📝ВК
🛰 В мировой космической отрасли происходят перемены, которые ещё несколько лет назад казались авантюрой. Алгоритмы, работающие автономно на орбите, начинают выполнять задачи, требовавшие огромных команд аналитиков. А одно из последних открытий уже заставило пересмотреть подходы к разведке полезных ископаемых.
🤖 Переход к использованию искусственного интеллекта стал естественным этапом развития спутниковой геоинформатики. Австралийская компания Fleet Space разработала технологию Geodes, которая позволяет объединять данные радиочастотного зондирования, гравиметрии и машинного анализа в единый поток. Такой подход снимает часть нагрузки с исследовательских групп и позволяет ускорить интерпретацию сигналов.
⚙ Когда Fleet Space начала исследование района Джеймс-Бей в канадской провинции Квебек, никто не ожидал по-настоящему прорывного результата. Речь идёт о территории, которая считается перспективной, но малоизученной из-за сложного рельефа и высокой стоимости наземной разведки, однако, по результатам анализа было выявлено крупное месторождение лития. Главная особенность подхода Fleet Space заключается в способности интегрировать спутниковые данные и выводы машинного анализа без участия человека на раннем этапе. Спутники улавливают сигналы с поверхности и из подповерхностных структур, обрабатывают их прямо на орбите и формируют готовые модели.
Подробнее 👉здесь
💬Telegram | 📺Rutube |📓Дзен | 📝ВК
Правда.Ру
Орбита стала новой шахтой: спутники с ИИ ускоряют добычу лития и меняют карту сырьевых зон
Прорыв в спутниковой геологоразведке позволил ИИ впервые обнаружить литий из космоса. Технология меняет правила игры и открывает новые перспективы для отрасли.
⚡6❤🔥6❤3🔥2
Моделирование Млечного пути: 100 миллиардов звезд с использованием 7 миллионов ядер процессора.
🌌 Исследователи успешно провели первую в мире симуляцию Млечного Пути, которая точно воспроизводит более 100 миллиардов отдельных звезд на протяжении 10 тысяч лет. Это достижение было получено благодаря сочетанию искусственного интеллекта (ИИ) и численного моделирования. Симуляция не только воспроизводит в 100 раз больше отдельных звезд, чем предыдущие передовые модели, но и была создана более чем в 100 раз быстрее.
🔭 Астрофизики пытаются создать модель галактики Млечный Путь вплоть до отдельных звезд, которую можно было бы использовать для проверки теорий формирования галактик, их структуры и звездной эволюции на основе реальных наблюдений. Однако до сих пор ученым не удавалось моделировать крупные галактики, такие как Млечный Путь, сохраняя при этом высокое разрешение на уровне звезд.
❗Основная проблема заключается в количестве лет между каждым шагом моделирования — быстрые изменения на уровне отдельных звезд, такие как эволюция сверхновых, можно наблюдать только в том случае, если время между каждым снимком галактики достаточно короткое.
⏳ Однако обработка меньших временных шагов требует больше времени и вычислительных ресурсов. Помимо существующего на сегодняшний день ограничения по массе, если бы лучшая из существующих на сегодняшний день традиционная физическая модель попыталась смоделировать Млечный Путь вплоть до отдельных звезд, ей потребовалось бы 315 часов на каждые 1 миллион лет моделирования. При таких темпах моделирование даже миллиарда лет эволюции галактики заняло бы более 36 лет реального времени.
🧑🎓 Ответ на данную задачу представили ученые из Центра междисциплинарных теоретических и математических наук RIKEN в Японии вместе с коллегами из Токийского университета и Университета Барселоны в Испании. Они разработали новый подход, сочетающий в себе модель-заменитель на основе глубокого обучения с физическим моделированием.
⚙ Модель-заменитель была обучена на высокоточных симуляциях сверхновой и научилась предсказывать, как расширяется окружающий газ в течение 100 000 лет после взрыва сверхновой, не используя ресурсы остальной части модели. Этот упрощенный подход на основе ИИ позволил симуляции одновременно моделировать общую динамику галактики, а также мелкомасштабные явления, такие как взрывы сверхновых.
Подробнее 👉здесь
💬Telegram | 📺Rutube |📓Дзен | 📝ВК
🌌 Исследователи успешно провели первую в мире симуляцию Млечного Пути, которая точно воспроизводит более 100 миллиардов отдельных звезд на протяжении 10 тысяч лет. Это достижение было получено благодаря сочетанию искусственного интеллекта (ИИ) и численного моделирования. Симуляция не только воспроизводит в 100 раз больше отдельных звезд, чем предыдущие передовые модели, но и была создана более чем в 100 раз быстрее.
🔭 Астрофизики пытаются создать модель галактики Млечный Путь вплоть до отдельных звезд, которую можно было бы использовать для проверки теорий формирования галактик, их структуры и звездной эволюции на основе реальных наблюдений. Однако до сих пор ученым не удавалось моделировать крупные галактики, такие как Млечный Путь, сохраняя при этом высокое разрешение на уровне звезд.
❗Основная проблема заключается в количестве лет между каждым шагом моделирования — быстрые изменения на уровне отдельных звезд, такие как эволюция сверхновых, можно наблюдать только в том случае, если время между каждым снимком галактики достаточно короткое.
⏳ Однако обработка меньших временных шагов требует больше времени и вычислительных ресурсов. Помимо существующего на сегодняшний день ограничения по массе, если бы лучшая из существующих на сегодняшний день традиционная физическая модель попыталась смоделировать Млечный Путь вплоть до отдельных звезд, ей потребовалось бы 315 часов на каждые 1 миллион лет моделирования. При таких темпах моделирование даже миллиарда лет эволюции галактики заняло бы более 36 лет реального времени.
🧑🎓 Ответ на данную задачу представили ученые из Центра междисциплинарных теоретических и математических наук RIKEN в Японии вместе с коллегами из Токийского университета и Университета Барселоны в Испании. Они разработали новый подход, сочетающий в себе модель-заменитель на основе глубокого обучения с физическим моделированием.
⚙ Модель-заменитель была обучена на высокоточных симуляциях сверхновой и научилась предсказывать, как расширяется окружающий газ в течение 100 000 лет после взрыва сверхновой, не используя ресурсы остальной части модели. Этот упрощенный подход на основе ИИ позволил симуляции одновременно моделировать общую динамику галактики, а также мелкомасштабные явления, такие как взрывы сверхновых.
Подробнее 👉здесь
💬Telegram | 📺Rutube |📓Дзен | 📝ВК
❤7👍6🔥5
📆 20 января 2026 года в ЦЭМИ РАН состоялся практико-ориентированный семинар, посвященный использованию искусственного интеллекта в различных социально-экономических сферах. Докладчиком выступала профессор, доктор политических наук Светлана Сергеевна Бодрунова из Санкт-Петербургского государственного университета.
👨🎓 В рамках мероприятия были обсуждены вопросы доверия к искусственному интеллекту, проблемы валидации получаемых от него данных, а также перспективы его развития и использования в науке.
💬Telegram | 📺Rutube |📓Дзен | 📝ВК
👨🎓 В рамках мероприятия были обсуждены вопросы доверия к искусственному интеллекту, проблемы валидации получаемых от него данных, а также перспективы его развития и использования в науке.
💬Telegram | 📺Rutube |📓Дзен | 📝ВК
⚡7🔥6👍4