В этом выпуске — примеры того, как российские разработки становятся частью мировой научной и технологической повестки. Вы узнаете, как алгоритмы машинного обучения получили признание международного сообщества, а новые прикладные решения развивают для медицину, ядерные технологии и кибербезопасность.
- Российский алгоритм CatBoost вошёл в число мировых стандартов машинного обучения
- В ТПУ создали веб-сервис для прогнозирования эффективности лучевой терапии
- В ТПУ создали «самозалечивающиеся» покрытия для термоядерных реакторов
- В DLP-системе «СёрчИнформ КИБ» появился модуль Whisper-AI для распознавания речи
- «Открытые технологии виртуализации» открыли исходный код сервиса хранения ev3.Storage
Российский алгоритм CatBoost вошёл в число мировых стандартов машинного обучения
Алгоритм машинного обучения CatBoost, разработанный в России, оказался одним из самых востребованных инструментов в современной науке. По данным аналитического отчёта американского издания MarkTechPost, решение используется в научных публикациях столь же часто, как и продукты крупнейших технологических компаний: Google, Microsoft, Amazon и Intel.
Анализ охватил около 5 тысяч статей, опубликованных в журнале Nature, одном из самых авторитетных научных изданий мира. В каждой тридцатой работе исследователи применяли CatBoost, что сделало алгоритм единственной российской технологией, попавшей в глобальный рейтинг.
CatBoost был создан в 2017 году и относится к семейству алгоритмов градиентного бустинга. Особенности проекта:
- Работа с табличными данными и поиск сложных, неочевидных закономерностей за счёт последовательного снижения ошибок модели.
- Высокая точность, скорость обучения и универсальность.
Эти факторы позволили алгоритму широко распространиться за пределами индустрии — в фундаментальной и прикладной науке.
Согласно отчёту, CatBoost используется учёными более чем в пятидесяти странах. Он вошёл в короткий список из шести неамериканских технологий, которые фактически стали международным научным стандартом. В одном ряду с ним — нейросеть AlphaFold, отмеченная Нобелевской премией, а также Scikit-learn (Франция), U-Net (Германия), GAN и RNN (Канада).
Практическое применение алгоритма выходит далеко за рамки теории. CatBoost использовался при разработке методов диагностики опухолей, болезни Альцгеймера и преждевременных родов, в задачах прогнозирования качества воды, а также для выявления фальшивых аккаунтов в социальных сетях.
Почему это важно:
- CatBoost — единственная российская ML-технология в глобальном отчёте MarkTechPost.
- Алгоритм применяется в ведущих научных публикациях по всему миру.
- Решение открытое и используется как в науке, так и в прикладных исследованиях.
- Российская разработка вошла в число де-факто стандартов машинного обучения.
- Пример того, как фундаментальные алгоритмы из России получают международное признание.
Источник: MarkTechPost
В ТПУ создали веб-сервис для прогнозирования эффективности лучевой терапии
Учёные Томского политехнического университета совместно с российскими коллегами разработали веб-приложение «Калькулятор TCP/NTCP 2.0», которое позволяет заранее оценивать результаты лучевой терапии и риски осложнений. Сервис уже используется в клинической и научной практике медицинских учреждений России.
Приложение прогнозирует два ключевых показателя:
- TCP (Tumor Control Probability) — вероятность контроля роста опухоли;
- NTCP (Normal Tissue Complication Probability) — вероятность пострадиационных осложнений в здоровых тканях.
В отличие от классических подходов, система сочетает физические дозиметрические параметры с радиобиологическими критериями, что даёт более точную картину реакции конкретной опухоли и окружающих тканей на облучение.
Интеграция данных радиобиологических критериев в рутинную практику может привести к разработке по-настоящему персонализированных дозиметрических планов лучевой терапии, которые смогут учитывать уникальные биологические особенности каждого пациента и его опухоли. Считаю, что данная разработка повысит качество лучевой терапии по всей стране.
Марина Черных, заведующая отделением радиотерапии, заместитель директора по радиологическим методам лечения НИИ онкологии НМИЦ им. Н.Н. Блохина Минздрава России
Калькулятор встроен в существующее программное обеспечение планирования лучевой терапии и работает в формате веб-приложения. Это упрощает его интеграцию в клинические процессы и позволяет врачам получать расчёты без дополнительной инфраструктуры.
Разработку протестировали в совместных исследованиях с НИИ онкологии Томского НИМЦ. С ноября 2025 года сервис внедрён для научного использования в многопрофильном клиническом центре «Медицинский город» в Тюмени. Интерес к решению также проявили медицинские учреждения Томска и Москвы.
Почему это важно:
- Врачи получают инструмент прогнозирования эффективности лучевой терапии до начала лечения.
- Учитываются не только дозы облучения, но и радиобиологические особенности тканей.
- Снижается риск пострадиационных осложнений.
- Решение уже внедряется в российских медицинских центрах.
- Разработка способствует переходу к персонализированной онкологической терапии на федеральном уровне.
Источник: Томский политехнический университет
В ТПУ создали «самозалечивающиеся» покрытия для термоядерных реакторов
Учёные Томского политехнического университета разработали новую архитектуру многослойных покрытий, способных сохранять структуру и восстанавливаться при экстремальных нагрузках. Решение ориентировано на элементы термоядерных реакторов и может заметно продлить срок службы оборудования, работающего при высоких температурах и радиационном воздействии.
В ядерной и термоядерной технике широко применяются наноламинатные покрытия — они прочны, устойчивы к коррозии и радиации. Однако при одновременном воздействии высоких температур и облучения их свойства быстро деградируют. Команда ТПУ предложила принципиально иной подход: функционально-градиентный материал с управляемым чередованием слоёв.
Новая архитектура включает:
- защитный слой ниобия (~3 мкм);
- радиационно-стойкий слой из наноразмерных мультислоёв ниобия и циркония (~1 мкм);
- адгезионный слой циркония (~10 мкм);
- подложку из циркониевого сплава с 1 % ниобия толщиной 0,7 мм, обеспечивающую механическую прочность.
Покрытие испытали на реальном оборудовании при температурах до 900 °C. Исследования проводились с применением рентгеновской дифракции, спектроскопии доплеровского уширения аннигиляционной линии и просвечивающей электронной микроскопии. Результаты показали, что покрытие сохраняет многослойную архитектуру и плотность интерфейсов даже при нагреве, а фазовые переходы остаются обратимыми.
Комплекс in situ анализа в сочетании с традиционными методами эксперимента позволил нам доказать, что разработанная в ТПУ архитектура покрытий устойчива к термическому воздействию. Благодаря обратимости фазовых трансформаций материал способен выдерживать экстремальные циклы нагрева и охлаждения без существенной деградации. Это критически важно для оценки долговечности покрытия в условиях реальной эксплуатации.
Роман Лаптев, один из авторов исследования, и.о. руководителя отделения экспериментальной физики ТПУ
Почему это важно:
- Создано покрытие с эффектом самовосстановления для экстремальных условий.
- Управляемая архитектура повышает долговечность элементов термоядерных реакторов.
- Методика анализа позволяет точно оценивать поведение материала в рабочих условиях.
- Разработка усиливает позиции России в области материалов для ядерных и термоядерных технологий.
Источник: Минобрнауки России
В DLP-системе «СёрчИнформ КИБ» появился модуль Whisper-AI для распознавания речи
В российской DLP-системе «СёрчИнформ КИБ» расширили инструменты автоматического анализа аудиоданных. В состав решения добавлен модуль Whisper-AI, который можно использовать как ASR-движок для распознавания речи и последующего контентного анализа.
С помощью ASR система автоматически преобразует аудиозаписи в текст и проверяет их на соответствие политикам информационной безопасности. Это касается голосовых сообщений, файлов, звонков в мессенджерах и соцсетях, записей ВКС и других форм аудиоконтента. Анализ выполняется без участия человека и позволяет выявлять потенциальные инциденты на раннем этапе.
Whisper-AI распознает запись разговоров с 95% точностью. Это значительно облегчает работу ИБ-специалиста, автоматизируя рутину – им не придется слушать часы переговоров сотрудников или читать длинные расшифровки записей, чтобы выявить подозрительные обсуждения. С ASR КИБ сделает это сам и уведомит о потенциальном инциденте.
Леонид Чуриков, ведущий аналитик «СёрчИнформ»
Модуль работает как в среде Windows, так и на российских и импортонезависимых ОС на базе Linux. Поддерживается более 30 языков. В зависимости от задач можно выбрать облегчённую модель для высокой скорости обработки или более тяжёлую для максимальной точности. В базовой поставке КИБ используется сбалансированная конфигурация, не перегружающая инфраструктуру.
Помимо Whisper-AI, в системе доступен альтернативный ASR-движок Vosk. Обе системы поставляются вместе с DLP-системой без дополнительной лицензии и работают локально, без передачи данных во внешние сервисы.
Почему это важно:
- Аудиоконтент становится полноценно анализируемым каналом в DLP-системе.
- ИИ автоматически выявляет риски в звонках, голосовых сообщениях и ВКС.
- Снижается нагрузка на ИБ-специалистов за счёт автоматизации.
- Поддержка российских ОС и локальная обработка сохраняют конфиденциальность данных.
Источник: СёрчИнформ
«Открытые технологии виртуализации» открыли исходный код сервиса хранения ev3.Storage
Компания «Открытые технологии виртуализации» опубликовала исходный код отказоустойчивого сервиса блочного хранения ev3.Storage. Решение стало доступно как open source под лицензией Apache 2.0.
ev3.Storage реализует стандартный интерфейс OpenStack Cinder API, что позволяет использовать его в облачных инфраструктурах без изменения существующих сценариев автоматизации и оркестрации. Решение может выступать альтернативой Ceph в тех случаях, где критичны низкие задержки, предсказуемая производительность и простота эксплуатации.
В основе архитектуры — DRBD (Distributed Replicated Block Device), обеспечивающий синхронную или асинхронную репликацию данных между узлами. Сервис полностью совместим с экосистемой OpenStack:
- поддерживает стандартные CLI-команды и Horizon Dashboard;
- интегрируется с Keystone для аутентификации и аудита;
- передаёт метрики в Ceilometer, Gnocchi, Prometheus и Grafana;
- использует стандартные механизмы логирования OpenStack.
ev3.Storage не требует специализированных СХД и работает на обычном x86-оборудовании. Поддерживаются гибридные конфигурации с локальными дисками и сетевым хранилищем, а масштабирование выполняется горизонтально — за счёт добавления узлов и автоматического балансирования нагрузки.
Главные возможности ev3.Storage:
- мгновенные snapshot-снимки без остановки сервисов;
- клонирование томов и онлайн-расширение объёма;
- тонкая настройка QoS по IOPS и пропускной способности;
- шифрование данных на уровне дисков (LUKS/dm-crypt);
- встроенные инструменты диагностики и восстановления.
Почему это важно:
- На рынок выходит открытая альтернатива Ceph для OpenStack-инфраструктур.
- Решение ориентировано на low-latency-нагрузки и критичные сервисы.
- Полная совместимость с Cinder API упрощает внедрение.
- Отсутствие лицензий снижает TCO и повышает гибкость.
- Проект усиливает экосистему отечественных open source-решений для облаков.
Источник: Открытые технологии виртуализации
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.
