В этом выпуске Made in Russia — технологии, которые двигают науку вперёд и делают полезной для всех. Российские учёные создали нейросетевые учебники, умные города и приборы, которые работают там, где другим не справиться.
- В МГУ создан онлайн-учебник по машинному обучению
- Cloud.ru открыл доступ к новой модели GLM-4.6 в каталоге Evolution Foundation Models
- Иннополис представил обновлённую 4D-модель города — в 10 раз быстрее и точнее
- Ученые РТУ МИРЭА создали цифровую модель для сверхчувствительных фотодетекторов будущего
- В Новгороде создали «умный тонометр» для измерения давления в экстремальных условиях
В МГУ создан онлайн-учебник по машинному обучению
В Московском государственном университете имени М.В. Ломоносова завершено оформление онлайн-учебника DeepMachineLearning.ru, посвящённого машинному и глубокому обучению. Автор проекта — доцент кафедры математических методов прогнозирования факультета ВМК МГУ, представитель научно-образовательной школы «Мозг, когнитивные системы, искусственный интеллект» Виктор Китов.
Учебник создан на основе курсов «Методы машинного обучения» и «Глубокое машинное обучение», которые преподаватель читает в рамках академической программы по искусственному интеллекту, поддержанной фондом «Интеллект». Онлайн-формат упрощает навигацию и поиск нужных понятий, а встроенные гиперссылки, проверочные вопросы и списки дополнительной литературы делают обучение интерактивным и системным.
Издание охватывает ключевые направления машинного обучения. Онлайн-учебник состоит из двух частей:
- Тема первого раздела — классические алгоритмы машинного обучения. Автор рассматривает полный цикл решения задач регрессии и классификации: подготовка данных, настройка модели, оценка её качества и интерпретация прогнозов.
- Вторая часть посвящена нейронным сетям. В учебнике представлены сведения о различных архитектурах: многослойном персептроне, автокодировщике, свёрточных, рекуррентных и графовых нейросетях, а также о модели трансформера.
Проект будет развиваться: автор планирует подготовить печатную версию и расширить набор интерактивных материалов, включая практические задания и лабораторные работы.
Почему это важно:
- Материалы основаны на академической программе по ИИ, поддержанной фондом «Интеллект».
- Учебник делает передовые знания по ML доступными широкой аудитории студентов и специалистов.
- Проект способствует развитию отечественной школы искусственного интеллекта и формированию открытой образовательной среды.
Cloud.ru открыл доступ к новой модели GLM-4.6 в каталоге Evolution Foundation Models
Cloud.ru предоставил пользователям возможность первыми в России протестировать последнюю версию серии GLM-4.6 от компании Z.ai. Модель с контекстом 200 000 токенов уже доступна в каталоге Evolution Foundation Models и демонстрирует улучшенные возможности в генерации кода, анализе длинных текстов, рассуждениях, поисковой оптимизации и работе ИИ-агентов. Использовать модель можно бесплатно до 31 октября 2025 года.
GLM-4.6 особенно эффективна в агентных системах за счёт увеличенного контекста и усовершенствованных механизмов рассуждения. Модель показывает лучшие результаты в тестах производительности по сравнению с предыдущими версиями и обеспечивает более высокую точность и стабильность при решении прикладных задач.
Модели из каталога Evolution Foundation Models уже применяются пользователями Cloud.ru для автоматизации бизнес-процессов: генерации кода и текстов, поддержки продаж и создания корпоративных ИИ-ассистентов. На их базе компании создают чат-ботов, интеллектуальные поисковые системы, а также RAG-решения для анализа внутренних документов и баз знаний.
Почему это важно
- GLM-4.6 — одна из первых моделей нового поколения, доступных в России.
- Улучшенный контекст до 200 000 токенов позволяет создавать более «умных» и устойчивых ИИ-агентов.
- Модель открывает возможности для автоматизации бизнеса и интеграции LLM-решений в корпоративные процессы.
Иннополис представил обновлённую 4D-модель города — в 10 раз быстрее и точнее
В Университете Иннополис представили обновлённую цифровую 4D-модель города, которая позволяет в реальном времени отслеживать обращения жителей, состояние жилых домов, парков и инфраструктуры, а также планировать развитие территории. Разработкой занимался Центр геопространственных решений Университета Иннополис.
Особенности новой версии:
- Охватывает территорию площадью 2000 гектаров и выполнена в масштабе 1:500.
- Интегрированы 258 картографических слоёв с информацией о 64 классах объектов, включая здания, инженерные сети и элементы городской среды.
- Всего в модели отображено более 110 тыс. объектов, среди которых — 232 здания и сооружения, 127 трёхмерных моделей и 315 км инженерных сетей.
Обновлённая 4D-модель Иннополиса — это цифровой двойник, то есть виртуальная копия города, в которой оцифрованы и описаны все его объекты. Градостроительная информация, показатели качества воздуха, год последнего ремонта улиц, виды деревьев и дата их посадки, требующие реконструкции здания и многое другое — информация собрана в одной модели для оперативного анализа и городского планирования. Функционал можно дополнить моделированием процессов.
Ксения Краснова, руководитель проектов Центра геопространственных решений Университета Иннополис
Для обновления модели команда разработчиков провела масштабное лидарное сканирование и аэрофотосъёмку с беспилотных летательных аппаратов, оцифровав университет, технопарки, школы, жилые кварталы и общественные пространства. Новая версия 4D-модели развернута на импортонезависимом решении, созданном в Университете Иннополис, и теперь работает в 10 раз быстрее по сравнению с предыдущей версией.
Почему это важно:
- Первая в России 4D-модель города, работающая в режиме реального времени.
- Интеграция более 250 картографических слоёв и 110 тыс. объектов делает систему точным инструментом для градостроительного анализа.
- Решение помогает реализовывать концепцию «умного города» на практике.
Ученые РТУ МИРЭА создали цифровую модель для сверхчувствительных фотодетекторов будущего
Исследователи РТУ МИРЭА разработали компьютерную модель, которая поможет создавать новые поколения фотодетекторов на основе двумерных материалов — сверхчувствительных сенсоров, применяемых в медицине, безопасности и космических технологиях.
Фотодетекторы из ультратонких материалов, таких как дисульфид молибдена (MoS₂), обладают исключительной чувствительностью к свету при толщине в несколько атомов, однако их оптимизация требует точного понимания квантовых процессов.
Наша модель работает как цифровой двойник реального устройства — она позволяет просчитать поведение электронов в ультратонких материалах под действием света, учитывая структурные дефекты, геометрические особенности и неидеальности материала, которые могут влиять на работу устройства.
Сергей Лавров, старший научный сотрудник кафедры наноэлектроники РТУ МИРЭА
Ключевая особенность разработки — трёхмерное моделирование всей структуры фототранзистора, включая электроды и интерфейсы. В ходе валидации на материале MoS₂ расчёты показали, что увеличение толщины слоя с 4 до 40 нм приводит к росту фототока в тысячу раз, что подтверждает точность модели и её практическую применимость.
Почему это важно:
- Разработка МИРЭА открывает путь к созданию сверхчувствительных сенсоров нового поколения.
- Модель учитывает физические дефекты и неидеальности материала, что повышает точность расчётов.
- Позволяет прогнозировать характеристики фотодетекторов без дорогостоящих экспериментов.
- Технология применима в медицине, системах безопасности, электронике и космосе.
В Новгороде создали «умный тонометр» для измерения давления в экстремальных условиях
В Новгородском государственном университете им. Ярослава Мудрого разработали высокочувствительный датчик давления, способный работать в сложных промышленных и космических условиях. Компактное устройство, размером чуть больше спичечного коробка, выдерживает экстремальные температуры, вибрации и агрессивные среды, обеспечивая точные измерения даже при резких перепадах давления.
Разработка выполнена по запросу регионального химического предприятия и является частью программы импортозамещения. В основе устройства — мембрана из кремния на сапфире. Под действием давления мембрана деформируется и преобразует механические изменения в стандартный электрический сигнал (4–20 мА), который обрабатывается встроенной электронной схемой. Это позволяет мгновенно получать точные показатели давления без потери данных.
Мы остановили свой выбор на кремнии на сапфире, потому что этот материал почти так же прочен, как алмаз. Мембрана на такой подложке выдерживает высокие давления и экстремальные температуры. Она устойчива к агрессивным средам (в том числе химическим).
Виктор Леонтьев, заведующий лабораторией микро- и нанотехнологий НовГУ
Датчик полностью изготовлен из отечественных комплектующих и соответствует международным стандартам. Среди его ключевых преимуществ:
- класс защиты IP65, устойчивость к вибрации и химическим средам;
- долгий межповерочный интервал — 4 года без обслуживания;
- поддержка международного HART-протокола для интеграции с системами автоматизации;
- высокая точность измерений (≤ 0,5%) и совместимость с автоматизированными промышленными системами.
До 2027 года планируется запуск мелкосерийного производства и разработка частотно-резонансной версии сенсора.
Почему это важно:
- Разработка полностью отечественная и создана из российских комплектующих.
- Мембрана из кремния на сапфире обеспечивает сверхпрочность и устойчивость к агрессивным средам.
- Датчик работает в диапазоне до 10 МПа и демонстрирует точность ≤ 0,5%.
- Решение может применяться в промышленности, энергетике, транспорте и космосе.
- Технология снижает зависимость от импортных сенсоров и укрепляет технологическую независимость России.
Подписывайся на наш Telegram-канал — там мы рассказываем о главных достижениях России в IT, науке, космосе и инженерии. Если у тебя есть интересные новости о российских технологиях, присылай их на support@codenrock.com.
