Made in Russia: дайджест №7 новостей из мира IT, науки, космоса и технологий

Свежий обзор российских технологий. Российские компании ускорили работу DevSecOps-инженеров, создали ИИ-решение для контроля производства полимеров, разработали нейросети для аграриев и сделали технологии доступными каждому.

«Яндекс» открыл бесплатный доступ к «Алисе» на базе YandexGPT 5 Pro

С 1 июля 2025 года всем пользователям стал доступен обновлённый ИИ-ассистент «Алиса» — теперь он работает на самой мощной генеративной модели компании YandexGPT 5 Pro. Использование нейросети с режимами рассуждений и поиска по нескольким источникам стало бесплатным. 

Раньше эта языковая модель была доступна только по подписке, теперь она открыта для всех — причём в улучшенной версии. Обновлённая версия полнее отвечает на вопросы и больше знает о мире.

Представитель Яндекса

YandexGPT 5 Pro — большая языковая модель нового поколения. Основные возможности:

• Генерация текстов — ответы на вопросы, объяснение сложных тем, идеи, код, решения по математике.
• Режим рассуждений — пошаговый анализ задач с логикой и таблицами.
• Работа с файлами — анализ, пересказ и извлечение данных из PDF, DOCX, TXT и других форматов.
• Генерация изображений — улучшенная модель YandexART 2.5 без ограничений.
• Мультиязычность — поддержка русского и английского языков.
• Поиск по интернету — ответы на основе актуальных источников.
• Опция «Про»: персонализированное общение, Live-режим с анализом фото, квесты для детей, онлайн-тренажёр по английскому.

Нейросеть доступна:

• на сайте alice.yandex.ru;
• на главной странице «Яндекса»;
• в приложениях «Алиса» и «Яндекс» с «Алисой»;
• в «Яндекс Браузере» для Android (в планах релиз на iOS).

На данный момент ежемесячная аудитория «Алисы» в поиске и чате превышает 43 миллиона пользователей.

Почему это важно:

• Бесплатный ИИ-доступ для миллионов пользователей — шаг к массовому освоению нейросетей.
• YandexGPT 5 Pro — отечественная альтернатива западным LLM, доступная в продуктах экосистемы Яндекса.
• Поддержка текстов, изображений, файлов и поиска — всё в одном ассистенте.
• Демонстрирует готовность российских моделей к реальной, повседневной нагрузке и конкуренции с глобальными аналогами.

ИИ-сервер «Гравитон» успешно протестирован с LLM от MWS AI

Российские компании «Гравитон» и MWS AI (входит в МТС) провели совместные испытания сервера на базе материнской платы «Урал» с большими языковыми моделями. Результаты подтвердили совместимость, стабильность и энергоэффективность платформы при работе с ИИ в реальных условиях.

Испытания длились более 10 часов и показали, что сервер «Гравитон» обеспечивает бесперебойную работу и лёгкую интеграцию с облачными и локальными решениями MWS AI. Платформа адаптирована под задачи телеком-сектора, включая автоматизацию и обработку больших данных.

Сервер «Гравитон» стал надёжным компонентом нашей экосистемы. Его совместимость с нашими алгоритмами позволяет клиентам быстрее внедрять ИИ-решения, фокусируясь на качестве, а не на технических ограничениях.

Сергей Пономаренко, директор по продуктам направления LLM MWS AI

Решение внесено в реестр Минпромторга России и отвечает требованиям для применения в критической цифровой инфраструктуре. 

Сотрудничество с MWS AI показало, что «Гравитон» — это универсальная платформа, готовая к работе в разнообразных ИИ-сценариях. Нас особенно радует ее стабильность и способность масштабироваться под задачи любого уровня сложности.

Александр Фильченков, директор департамента серверных и сетевых систем «Гравитон»

Почему это важно:

• Совместимость российских серверов и LLM — критически важный шаг для импортонезависимых ИИ-решений.
• Сократится время интеграции AI-технологий в ИТ-инфраструктуру за счёт высокой адаптивности платформы.
• Решение демонстрирует зрелость отечественной вычислительной базы для искусственного интеллекта. 
• Совместная работа «Гравитона» и MWS AI формирует прочную технологическую экосистему на базе российских разработок.

СИБУР внедрил нейросеть для контроля качества производства полимеров в реальном времени

СИБУР разработал виртуальный анализатор на базе ИИ для управления качеством технологических процессов на производстве полимеров. Решение позволяет предсказывать ключевые показатели, влияющие на свойства продукции, и оперативно корректировать параметры работы установки. В основе — нейросетевая модель, созданная специалистами «ЗапСибНефтехима». 

Ключевые особенности:

• Нейросеть анализирует температуру, расход пропилена, водорода и другие параметры. 
• Прогнозирует показатель текучести расплава — ключевой индикатор качества полипропилена.
• Позволяет оперативно корректировать технологические параметры для достижения целевых характеристик
• Устраняет задержки, связанные с лабораторным контролем (2–4 часа), повышает точность и скорость управления процессом.

Благодаря виртуальному анализатору, разработанному на нейронной сети, мы можем, обрабатывая информацию параметров установки, предсказывать будущий показатель текучести расплава в реальном времени, чтобы корректировать технологические параметры работы установки для необходимого результата.

Антон Пневнев, ведущий специалист по системам усовершенствованного управления «ЗапСибНефтехима»

Нейросеть прошла испытания в реальных условиях и применима на других предприятиях СИБУРа. В перспективе компания планирует масштабировать подход на другие параметры качества, включая содержание этиленовых звеньев и растворимых в ксилоле веществ.

Почему это важно:

• Уменьшена зависимость от лабораторных измерений и сокращено время реакции на отклонения.
• Решение снижает экономические потери и стабилизирует выпуск продукции с заданными свойствами.
• Применимо на масштабных химических производствах.
• Демонстрирует потенциал промышленного ИИ в традиционных отраслях — от нефтехимии до материаловедения.

AppSec Solutions увеличила скорость оценки уязвимостей в 28 раз с помощью ИИ-инженера

Компания AppSec Solutions подвела первые итоги работы ИИ-помощника AppSec.CoPilot, запущенного осенью 2024 года. Решение встраивается в DevSecOps-процессы и позволяет автоматически анализировать уязвимости, отсеивать ложные срабатывания и снижать нагрузку на команды кибербезопасности. Всего за несколько месяцев решение обработало более 800 тысяч уникальных уязвимостей, ежедневно анализируя свыше 210 млн строк кода. 

Ключевые особенности нейроинженера: 

• Анализ и сортировка уязвимостей с автоматическим определением ложных срабатываний.
• Повышение скорости оценки — в 28 раз быстрее ручного анализа.
• Точность выявления ложных тревог — до 96%.
• Экономия до 85% трудозатрат на обработку результатов статического анализа.

Сейчас вызов, который стоит перед нейроинженером — это автоматически разбирать более 5 млн уникальных уязвимостей в коде и оперативно готовить рекомендации по их устранению.

Мария Усачева, руководитель продукта AppSec.CoPilot

AppSec.CoPilot применим для команд любого масштаба — от Enterprise до небольших DevOps-групп. Решение подходит для ИБ-отделов в финтехе, e-commerce, промышленности, энергетике и на объектах критической информационной инфраструктуры. 

Почему это важно:

• Позволяет существенно разгрузить команды информационной безопасности.
• Ускоряет закрытие реально опасных уязвимостей без найма дополнительных специалистов.
• Делает анализ защищённости кода доступным и эффективным даже для небольших команд.
• Повышает устойчивость цифровых продуктов на всех этапах разработки.
• Демонстрирует зрелость российских решений в сфере ИБ и DevSecOps.

«Ростелеком» создал отечественное ИИ-решение для генетического планирования в животноводстве

«Ростелеком» представил систему на базе искусственного интеллекта для селекционно-генетического планирования, созданную по заказу ВНИИплем — ведущего научного центра в области разведения и селекции сельскохозяйственных животных.

Как работает ИИ-сервис:

• Анализирует фенотипические и геномные данные для расчёта племенной ценности животных.
• Прогнозирует оптимальные комбинации особей и рекомендует отбраковку по заданным параметрам.
• Обеспечивает высокую точность и скорость вычислений благодаря адаптивным алгоритмам.
• Позволяет проводить селекцию на уровне хозяйств, пород и всей отрасли.
• Масштабируется под разные виды животноводства.

Сервис повысит эффективность крупномасштабной селекции, ускорит обработку данных и обеспечит распределение селекционных групп не только на уровне отдельных хозяйств, но и в масштабах пород, разводимых в стране. Кроме того, он поможет представить российских животных как ценный генетический ресурс на мировом рынке.

Ольга Луконина, врио директора ВНИИплем

Сервис развёрнут в защищённой облачной инфраструктуре «Ростелекома» и не содержит иностранных компонентов. Он заменил зарубежные аналитические модули, ранее применяемые для расчёта племенной ценности, и уже превзошёл их по точности и скорости расчётов в ходе тестирования.

Первое полностью отечественное решение для селекционно‑генетического планирования, которое не только замещает зарубежные системы, но и предоставляет животноводческим хозяйствам дополнительные возможности, ускорит развитие российской цифровой сельскохозяйственной инфраструктуры.

Владимир Волков, вице-президент по работе с крупными корпоративными клиентами «Ростелекома»

Почему это важно:

• Повышает точность прогнозов за счёт анализа геномных данных.
• Позволяет отказаться от зарубежных решений в критически важной отрасли.
• Усиливает экспортный потенциал отечественного племенного материала.
• Демонстрирует практическую применимость российских ИИ-технологий в агросекторе.

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.