Тенденции в области технологий машинного обучения в промышленности
Машинное обучение трансформирует промышленность и открывает новые возможности для оптимизации процессов и внедрения инноваций ⚙️.
Рассмотрим ключевые тренды, которые влияют на развитие этой технологии:
▶️ Автономные агенты на основе LLM 🤖 Агенты, которые работают с большими языковыми моделями, анализируют окружение и принимают решения для достижения целей. Они используют инструменты веб-поиска, API и системы RAG для поиска и генерации данных.
▶️ Мультимодальный генеративный ИИ ✍️Такие модели работают сразу с разными типами данных: преобразуют текст в изображение, картинку — в аудио и наоборот. Это востребовано в медицине (диагностика), в создании контента и разработке автономного транспорта и других отраслях.
▶️ Объяснимый ИИ (xAI) 🔍 По мере того, как ИИ всё больше внедряется и способен действовать без постоянного участия человека, становится особенно важно понимать логику его решений. Объяснимый ИИ позволяет прозрачно отслеживать, как модель приходит к тем или иным выводам.
▶️ ЭтическийИИ (eAI) ⚖️Этот подход ориентирован на использование технологий в соответствии с моральными нормами и нормами законодательства. Он снижает предвзятость,защищает конфиденциальность и обеспечивает подотчетность.
▶️ ПериферийныйИИ (Edge AI) 📱 Вместо передачи данных на удаленные серверы вычисления происходят прямо на устройствах — смартфонах или датчиках.Это обеспечивает мгновенный отклик, повышает безопасность и позволяет принимать решения в реальном времени.
▶️ Федеративное обучение (Federated Learning, FL) 🔒 Эта модель позволяет нескольким устройствам обучать общую систему, не передавая персональные данные. Каждое устройство обрабатывает свои данные локально и отправляет только обновления модели. Такой подход повышает конфиденциальность и улучшает качество обучения.
Отдельно можно выделить тренд на использование глубокого обучения (DeepLearning). Это более сложное подмножество ML, используется для обработки больших объемов данных и выявления закономерностей, которые могут быть не видны традиционным методам анализа. Это особенно полезно для многомерных данных и может повысить точность финансовых моделей. Сложное прогнозирование: модели глубокого обучения решают сложные, многомерные задачи прогнозирования, такие как прогнозирование спроса, путем анализа обширных наборов данных, включая внешние факторы, такие как рыночные тенденции и экономические показатели.
Будущее промышленности тесно связано с интеграцией машинного обучения и его различных направлений. Освоение этих технологий постепенно открывает новые возможности для оптимизации процессов, повышения безопасности и эффективности, а также для более прозрачного использования ИИ в промышленности.
Материал подготовлен при поддержке гранта Минобрнауки России в рамках Десятилетия науки и технологий.
Машинное обучение трансформирует промышленность и открывает новые возможности для оптимизации процессов и внедрения инноваций ⚙️.
Рассмотрим ключевые тренды, которые влияют на развитие этой технологии:
▶️ Автономные агенты на основе LLM 🤖 Агенты, которые работают с большими языковыми моделями, анализируют окружение и принимают решения для достижения целей. Они используют инструменты веб-поиска, API и системы RAG для поиска и генерации данных.
▶️ Мультимодальный генеративный ИИ ✍️Такие модели работают сразу с разными типами данных: преобразуют текст в изображение, картинку — в аудио и наоборот. Это востребовано в медицине (диагностика), в создании контента и разработке автономного транспорта и других отраслях.
▶️ Объяснимый ИИ (xAI) 🔍 По мере того, как ИИ всё больше внедряется и способен действовать без постоянного участия человека, становится особенно важно понимать логику его решений. Объяснимый ИИ позволяет прозрачно отслеживать, как модель приходит к тем или иным выводам.
▶️ ЭтическийИИ (eAI) ⚖️Этот подход ориентирован на использование технологий в соответствии с моральными нормами и нормами законодательства. Он снижает предвзятость,защищает конфиденциальность и обеспечивает подотчетность.
▶️ ПериферийныйИИ (Edge AI) 📱 Вместо передачи данных на удаленные серверы вычисления происходят прямо на устройствах — смартфонах или датчиках.Это обеспечивает мгновенный отклик, повышает безопасность и позволяет принимать решения в реальном времени.
▶️ Федеративное обучение (Federated Learning, FL) 🔒 Эта модель позволяет нескольким устройствам обучать общую систему, не передавая персональные данные. Каждое устройство обрабатывает свои данные локально и отправляет только обновления модели. Такой подход повышает конфиденциальность и улучшает качество обучения.
Отдельно можно выделить тренд на использование глубокого обучения (DeepLearning). Это более сложное подмножество ML, используется для обработки больших объемов данных и выявления закономерностей, которые могут быть не видны традиционным методам анализа. Это особенно полезно для многомерных данных и может повысить точность финансовых моделей. Сложное прогнозирование: модели глубокого обучения решают сложные, многомерные задачи прогнозирования, такие как прогнозирование спроса, путем анализа обширных наборов данных, включая внешние факторы, такие как рыночные тенденции и экономические показатели.
Будущее промышленности тесно связано с интеграцией машинного обучения и его различных направлений. Освоение этих технологий постепенно открывает новые возможности для оптимизации процессов, повышения безопасности и эффективности, а также для более прозрачного использования ИИ в промышленности.
Материал подготовлен при поддержке гранта Минобрнауки России в рамках Десятилетия науки и технологий.
👍5🔥3
Как инновации ИИ влияют на развитие предиктивной аналитики
Инновации в искусственном интеллекте существенно трансформируют предиктивную аналитику, делая её более точной, доступной и универсальной.
Рассмотрим ключевые тенденции, которые определяют развитие предиктивной аналитики:
Нейросимволический ИИ 🧠 выходит на новый уровень благодаря объединению возможностей нейросетей и символического рассуждения. Такой подход позволяет системам не только учиться на данных, но и анализировать их и делать логические выводы на их основе, что делает прогнозы более точными и надежными.
AutoML2.0 🤖 расширяет доступность предиктивной аналитики. Автоматизация всего цикла — от подготовки данных до интерпретации результатов — позволяет компаниям быстрее и проще использовать передовые методы прогнозирования даже при дефиците специалистов.
Графовое машинное обучение 🌐 открывает новые горизонты анализа. Работа с графами позволяет учитывать связи и взаимозависимости между объектами. Это особенно важно для задач прогнозирования в социальных сетях 👥, цепочках поставок 📦, системах антифрода 💳 и рекомендательных сервисах. Эти и другие инновации продолжают влиять на развитие предиктивной аналитики и открывают новые направления её применения. Системы становятся более гибкими и адаптивными, а возможности использования постепенно расширяются, что создает потенциал для дальнейших улучшений и внедрения новых подходов.
Материал подготовлен при поддержке гранта Минобрнауки России в рамках Десятилетия науки и технологий.
Инновации в искусственном интеллекте существенно трансформируют предиктивную аналитику, делая её более точной, доступной и универсальной.
Рассмотрим ключевые тенденции, которые определяют развитие предиктивной аналитики:
Нейросимволический ИИ 🧠 выходит на новый уровень благодаря объединению возможностей нейросетей и символического рассуждения. Такой подход позволяет системам не только учиться на данных, но и анализировать их и делать логические выводы на их основе, что делает прогнозы более точными и надежными.
AutoML2.0 🤖 расширяет доступность предиктивной аналитики. Автоматизация всего цикла — от подготовки данных до интерпретации результатов — позволяет компаниям быстрее и проще использовать передовые методы прогнозирования даже при дефиците специалистов.
Графовое машинное обучение 🌐 открывает новые горизонты анализа. Работа с графами позволяет учитывать связи и взаимозависимости между объектами. Это особенно важно для задач прогнозирования в социальных сетях 👥, цепочках поставок 📦, системах антифрода 💳 и рекомендательных сервисах. Эти и другие инновации продолжают влиять на развитие предиктивной аналитики и открывают новые направления её применения. Системы становятся более гибкими и адаптивными, а возможности использования постепенно расширяются, что создает потенциал для дальнейших улучшений и внедрения новых подходов.
Материал подготовлен при поддержке гранта Минобрнауки России в рамках Десятилетия науки и технологий.
👍4🔥4
Блокчейн: перспективная сквозная технология, которая позволяет строить децентрализованные системы, в которых данные распределяются между множеством участников. Такой подход снижает риск несанкционированных манипуляций информацией.
В сфере BIM-технологий блокчейн формирует надежную и открытую систему учета проектных данных и выступает как комплексное решение, позволяющее, к примеру, отслеживать происхождение материалов, проверять их энергоэффективность и пр.
Ключевые возможности технологии распределенного реестра в BIM:
▶️ Создание "цифровых паспортов" строительных элементов, которые защищены от подделки.
▶️ Отслеживание жизненного цикла материалов — от выбора поставщиков до переработки или утилизации.
▶️ Интеграция с IoT-датчиками 📡 для получения данных о производительности в режиме реального времени.
▶️ Обеспечение прозрачности 🔍 и соответствия экологическим требованиям.
Интеграция блокчейна в BIM расширяет возможности защиты данных и повышения прозрачности в процессах управления строительством.
Развитие технологии постепенно влияет на подходы к управлению информацией и мониторингу качества на разных этапах жизненного цикла в строительстве.
Материал подготовлен при поддержке гранта Минобрнауки России в рамках Десятилетия науки и технологий.
В сфере BIM-технологий блокчейн формирует надежную и открытую систему учета проектных данных и выступает как комплексное решение, позволяющее, к примеру, отслеживать происхождение материалов, проверять их энергоэффективность и пр.
Ключевые возможности технологии распределенного реестра в BIM:
▶️ Создание "цифровых паспортов" строительных элементов, которые защищены от подделки.
▶️ Отслеживание жизненного цикла материалов — от выбора поставщиков до переработки или утилизации.
▶️ Интеграция с IoT-датчиками 📡 для получения данных о производительности в режиме реального времени.
▶️ Обеспечение прозрачности 🔍 и соответствия экологическим требованиям.
Интеграция блокчейна в BIM расширяет возможности защиты данных и повышения прозрачности в процессах управления строительством.
Развитие технологии постепенно влияет на подходы к управлению информацией и мониторингу качества на разных этапах жизненного цикла в строительстве.
Материал подготовлен при поддержке гранта Минобрнауки России в рамках Десятилетия науки и технологий.
👍5🔥4
Промышленный интернет вещей (IIoT) продолжает изменять производственные процессы в 2025 году
IIoT (Industrial Internet of Things) оказывает всё более заметное влияние на производственные процессы ⚙️. Рассмотрим ключевые технологические тенденции в развитии промышленного Интернета вещей:
▫️ Развитие IIoT на базе ИИ
🤖Интеграция IoT с искусственным интеллектом даёт производителям возможности для предиктивного обслуживания, прогнозирования спроса и оптимизации процессов в реальном времени 🛠️. ИИ анализирует данные с датчиков, улучшает контроль качества (выявляет дефекты) и сокращает издержки.
▫️ Периферийные вычисления (Edge Computing)
💻Перенос обработки данных ближе к источнику снижает задержки, повышает безопасность 🔒 и уменьшает нагрузку на центральные серверы. Это особенно важно для мониторинга оборудования и автоматизированных производственных линий.
▫️ Интеграция цифровых двойников 🧩 Цифровые двойники позволяют моделировать производственные процессы, тестировать новые сценарии в виртуальной среде и прогнозировать поведение сложных технических систем.
▫️ Передовые коммуникационные технологии 📡Использование
5G и Wi-Fi 6 обеспечивает бесперебойное соединение между машинами, высокую масштабируемость и надежность. Это сокращает простои и поддерживает работу сложных автоматизированных систем 🚀.
▫️ Повышение кибербезопасности 🔐С ростом числа подключенных устройств увеличиваются и риски кибератак. Для защиты данных применяются сквозное шифрование, архитектура «нулевого доверия» и системы обнаружения угроз на базе ИИ.
📌 Развитие IIoT постепенно меняет подход к организации производственных процессов. Интеграция ИИ, периферийных вычислений, цифровых двойников и современных коммуникационных протоколов создает условия для повышения эффективности, безопасности и гибкости промышленных систем, открывая новые перспективы их развития.
Материал подготовлен при поддержке гранта Минобрнауки России в рамках Десятилетия науки и технологий.
IIoT (Industrial Internet of Things) оказывает всё более заметное влияние на производственные процессы ⚙️. Рассмотрим ключевые технологические тенденции в развитии промышленного Интернета вещей:
▫️ Развитие IIoT на базе ИИ
🤖Интеграция IoT с искусственным интеллектом даёт производителям возможности для предиктивного обслуживания, прогнозирования спроса и оптимизации процессов в реальном времени 🛠️. ИИ анализирует данные с датчиков, улучшает контроль качества (выявляет дефекты) и сокращает издержки.
▫️ Периферийные вычисления (Edge Computing)
💻Перенос обработки данных ближе к источнику снижает задержки, повышает безопасность 🔒 и уменьшает нагрузку на центральные серверы. Это особенно важно для мониторинга оборудования и автоматизированных производственных линий.
▫️ Интеграция цифровых двойников 🧩 Цифровые двойники позволяют моделировать производственные процессы, тестировать новые сценарии в виртуальной среде и прогнозировать поведение сложных технических систем.
▫️ Передовые коммуникационные технологии 📡Использование
5G и Wi-Fi 6 обеспечивает бесперебойное соединение между машинами, высокую масштабируемость и надежность. Это сокращает простои и поддерживает работу сложных автоматизированных систем 🚀.
▫️ Повышение кибербезопасности 🔐С ростом числа подключенных устройств увеличиваются и риски кибератак. Для защиты данных применяются сквозное шифрование, архитектура «нулевого доверия» и системы обнаружения угроз на базе ИИ.
📌 Развитие IIoT постепенно меняет подход к организации производственных процессов. Интеграция ИИ, периферийных вычислений, цифровых двойников и современных коммуникационных протоколов создает условия для повышения эффективности, безопасности и гибкости промышленных систем, открывая новые перспективы их развития.
Материал подготовлен при поддержке гранта Минобрнауки России в рамках Десятилетия науки и технологий.
👍6🔥3🤔2
Тренды GIS-технологий 2025
В сфере географических информационных систем (ГИС/GIS) идёт период исключительного роста рынка и повышения инновационной активности в 2025 году. Ожидается рост внедрения GIS-систем в различных секторах и рост их использования в будущем.
Среди основных трендов:
● Облачные вычисления ☁️
Интеграция GIS с облачной инфраструктурой позволяет хранить, управлять и обмениваться геопространственными данными быстрее и эффективнее. Команды получают возможность работать над проектами совместно и в режиме реального времени, а обновления синхронизируются автоматически.
● Интеграция датчиков Интернета вещей для обновления данных в реальном времени
Интеграция ГИС с датчиками Интернета вещей (IoT). Корпоративные ГИС-системы легко интегрируют информацию, полученную с датчиков IoT.
● Применение технологий ИИ/МО в ГИС
Алгоритмы ИИ/МО способны обрабатывать большие объемы данных, извлекать значимые закономерности и автоматизировать сложные задачи в приложениях ГИС и дистанционного зондирования. Эти технологии выводят на новый уровень эффективность таких задач, как классификация земельного покрова, обнаружение изменений и интерпретация изображений с использованием различных передовых алгоритмов машинного обучения.
● Рост применения в государственном управлении
В сфере правительственной деятельности ГИС становится все более незаменимой технологией для инициатив развития, от городского планирования до развития инфраструктуры. Во всем мире правительства используют ГИС для принятия обоснованных решений в этой сфере.
● 3D-модели и цифровые двойники ⚙️
Цифровой двойник города, созданный на базе 3D GIS, имитирует транспортные потоки, оценивает энергозатраты и анализирует устойчивость городской системы к кризисным ситуациям. Такая информация важна для планировщиков и лиц, принимающих стратегические решения.
Материал подготовлен при поддержке гранта Минобрнауки России в рамках Десятилетия науки и технологий.
В сфере географических информационных систем (ГИС/GIS) идёт период исключительного роста рынка и повышения инновационной активности в 2025 году. Ожидается рост внедрения GIS-систем в различных секторах и рост их использования в будущем.
Среди основных трендов:
● Облачные вычисления ☁️
Интеграция GIS с облачной инфраструктурой позволяет хранить, управлять и обмениваться геопространственными данными быстрее и эффективнее. Команды получают возможность работать над проектами совместно и в режиме реального времени, а обновления синхронизируются автоматически.
● Интеграция датчиков Интернета вещей для обновления данных в реальном времени
Интеграция ГИС с датчиками Интернета вещей (IoT). Корпоративные ГИС-системы легко интегрируют информацию, полученную с датчиков IoT.
● Применение технологий ИИ/МО в ГИС
Алгоритмы ИИ/МО способны обрабатывать большие объемы данных, извлекать значимые закономерности и автоматизировать сложные задачи в приложениях ГИС и дистанционного зондирования. Эти технологии выводят на новый уровень эффективность таких задач, как классификация земельного покрова, обнаружение изменений и интерпретация изображений с использованием различных передовых алгоритмов машинного обучения.
● Рост применения в государственном управлении
В сфере правительственной деятельности ГИС становится все более незаменимой технологией для инициатив развития, от городского планирования до развития инфраструктуры. Во всем мире правительства используют ГИС для принятия обоснованных решений в этой сфере.
● 3D-модели и цифровые двойники ⚙️
Цифровой двойник города, созданный на базе 3D GIS, имитирует транспортные потоки, оценивает энергозатраты и анализирует устойчивость городской системы к кризисным ситуациям. Такая информация важна для планировщиков и лиц, принимающих стратегические решения.
Материал подготовлен при поддержке гранта Минобрнауки России в рамках Десятилетия науки и технологий.
👍4🔥3🤔2
Уважаемые коллеги!
🏛Инфраструктурный центр «Технет» Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого проводит опрос по рынку цифровых технологий обеспечения эксплуатации композитных и гибридных конструкций БВС в целях получения объективной информации о состоянии рынка для подготовки аналитического исследования с отраслевым обзором рынка.
Результаты опроса будут обработаны в обезличенном виде и войдут в итоговый экспертно-аналитический отчёт с размещением в открытом доступе на официальном сайте Инфраструктурного центра «Технет» СПбПУ.
📎Приглашаем вас и ваших коллег принять участие в опросе и в срок до 29 октября 2025 года заполнить онлайн-анкету, размещенную по адресу: https://leader-id.ru/events/573135
⏳ Время прохождения опроса не превысит 15-20 минут.
🏛Инфраструктурный центр «Технет» Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого проводит опрос по рынку цифровых технологий обеспечения эксплуатации композитных и гибридных конструкций БВС в целях получения объективной информации о состоянии рынка для подготовки аналитического исследования с отраслевым обзором рынка.
Результаты опроса будут обработаны в обезличенном виде и войдут в итоговый экспертно-аналитический отчёт с размещением в открытом доступе на официальном сайте Инфраструктурного центра «Технет» СПбПУ.
📎Приглашаем вас и ваших коллег принять участие в опросе и в срок до 29 октября 2025 года заполнить онлайн-анкету, размещенную по адресу: https://leader-id.ru/events/573135
⏳ Время прохождения опроса не превысит 15-20 минут.
👍4🔥3
Уважаемые коллеги!
🏛Инфраструктурный центр «Технет» Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого проводит опрос по рынку технологий цифрового моделирования композиционных материалов для применения в атомной отрасли в целях получения объективной информации о состоянии рынка для подготовки аналитического исследования с отраслевым обзором рынка.
Результаты опроса будут обработаны в обезличенном виде и войдут в итоговый экспертно-аналитический отчёт с размещением в открытом доступе на официальном сайте Инфраструктурного центра «Технет» СПбПУ в конце 2025 года.
📎Приглашаем вас и ваших коллег принять участие в опросе и в срок до 29 октября 2025 года заполнить онлайн-анкету, размещенную по адресу: https://leader-id.ru/events/572838
⏳ Время прохождения опроса не превысит 15-20 минут.
🏛Инфраструктурный центр «Технет» Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого проводит опрос по рынку технологий цифрового моделирования композиционных материалов для применения в атомной отрасли в целях получения объективной информации о состоянии рынка для подготовки аналитического исследования с отраслевым обзором рынка.
Результаты опроса будут обработаны в обезличенном виде и войдут в итоговый экспертно-аналитический отчёт с размещением в открытом доступе на официальном сайте Инфраструктурного центра «Технет» СПбПУ в конце 2025 года.
📎Приглашаем вас и ваших коллег принять участие в опросе и в срок до 29 октября 2025 года заполнить онлайн-анкету, размещенную по адресу: https://leader-id.ru/events/572838
⏳ Время прохождения опроса не превысит 15-20 минут.
🔥5👍3
Технологии 5G способны вывести AR и VR на новый уровень
Для полноценного применения технологий AR / VR необходима интеграция с современными телекоммуникационными решениями, такими как сети 5G 📡, которые обеспечивают высокую пропускную способность и сверхмалые задержки в передаче информации.
Эти преимущества позволят решать множество новых задач, предъявляющих высокие требования к надежности соединения в режиме реального времени.
У Минцифры есть план развития мобильной связи в России до 2035 года, согласно этому плану к 2028 году 5G появится во всех городах-миллионниках, а к 2030 году 5G покроет города с населением от 500 тысяч человек. Благодаря сервисам 5G AR и VR могут выйти на новый уровень.
Особое значение имеет функция раздельного рендеринга, которая позволяет максимально использовать возможности сети и сводит к минимуму задержки при передаче информации. Высокая скорость передачи данных и стабильность 5G делают возможными различные сценарии применения, например:
▶️ клиентская и техническая поддержка в режиме реального времени 💬;
▶️ демонстрации продуктов 📱;
▶️ обучение во время медицинских операций 🏥, транслируемых в режиме реального времени;
▶️ очное преподавание с эффектом присутствия 🎓;
▶️ совместная работа над проектами в области дизайна и архитектуры 🏗️ и другие.
AR и VR внедряются в таких отраслях, как здравоохранение, образование и розничная торговля. Ключевой сегмент для использования 5G – промышленность, именно поэтому в этой сфере наблюдается рост внедрения новой технологии во всем мире.
Сценарии использования в производстве, требующие машинного зрения и технологий AR/VR, представляют наибольший потенциал для внедрения технологии 5G,поскольку они требуют обработки и визуализации больших объемов данных в режиме реального времени, объемы которых постоянно растут. В промышленности VR-технологии чаще всего используют для обучения, проектирования и прототипирования, технического обслуживания и ремонта, а также планирования производства.
Материал подготовлен при поддержке гранта Минобрнауки России в рамках Десятилетия науки и технологий.
Для полноценного применения технологий AR / VR необходима интеграция с современными телекоммуникационными решениями, такими как сети 5G 📡, которые обеспечивают высокую пропускную способность и сверхмалые задержки в передаче информации.
Эти преимущества позволят решать множество новых задач, предъявляющих высокие требования к надежности соединения в режиме реального времени.
У Минцифры есть план развития мобильной связи в России до 2035 года, согласно этому плану к 2028 году 5G появится во всех городах-миллионниках, а к 2030 году 5G покроет города с населением от 500 тысяч человек. Благодаря сервисам 5G AR и VR могут выйти на новый уровень.
Особое значение имеет функция раздельного рендеринга, которая позволяет максимально использовать возможности сети и сводит к минимуму задержки при передаче информации. Высокая скорость передачи данных и стабильность 5G делают возможными различные сценарии применения, например:
▶️ клиентская и техническая поддержка в режиме реального времени 💬;
▶️ демонстрации продуктов 📱;
▶️ обучение во время медицинских операций 🏥, транслируемых в режиме реального времени;
▶️ очное преподавание с эффектом присутствия 🎓;
▶️ совместная работа над проектами в области дизайна и архитектуры 🏗️ и другие.
AR и VR внедряются в таких отраслях, как здравоохранение, образование и розничная торговля. Ключевой сегмент для использования 5G – промышленность, именно поэтому в этой сфере наблюдается рост внедрения новой технологии во всем мире.
Сценарии использования в производстве, требующие машинного зрения и технологий AR/VR, представляют наибольший потенциал для внедрения технологии 5G,поскольку они требуют обработки и визуализации больших объемов данных в режиме реального времени, объемы которых постоянно растут. В промышленности VR-технологии чаще всего используют для обучения, проектирования и прототипирования, технического обслуживания и ремонта, а также планирования производства.
Материал подготовлен при поддержке гранта Минобрнауки России в рамках Десятилетия науки и технологий.
🔥4👍2🤔2
Рынок технологий цифровых двойников продолжает рост
Отчёты аналитических компаний подтверждают рост рынка цифровых двойников
Согласно данным Markets and Markets объем мирового рынка цифровых двойников оценивался в 14,46 млрд долл. США в 2024 году и, по прогнозам, вырастет до 149,81 млрд долл. США к 2030 году, увеличиваясь в среднем на 47,9% в год в период с 2025 по 2030 год.
Схожие тенденции показывают и другие исследования.
По оценкам компании Fortune Business Insights, объем мирового рынка цифровых двойников в 2024 году оценивался в 17,73 млрд долл. США и, по прогнозам, вырастет до 259,32 млрд долл. США к 2032 году, демонстрируя среднегодовой темп роста (CAGR) 40,1% в период 2025 - 2032 гг.
Материал подготовлен при поддержке гранта Минобрнауки России в рамках Десятилетия науки и технологий.
Отчёты аналитических компаний подтверждают рост рынка цифровых двойников
Согласно данным Markets and Markets объем мирового рынка цифровых двойников оценивался в 14,46 млрд долл. США в 2024 году и, по прогнозам, вырастет до 149,81 млрд долл. США к 2030 году, увеличиваясь в среднем на 47,9% в год в период с 2025 по 2030 год.
Схожие тенденции показывают и другие исследования.
По оценкам компании Fortune Business Insights, объем мирового рынка цифровых двойников в 2024 году оценивался в 17,73 млрд долл. США и, по прогнозам, вырастет до 259,32 млрд долл. США к 2032 году, демонстрируя среднегодовой темп роста (CAGR) 40,1% в период 2025 - 2032 гг.
Материал подготовлен при поддержке гранта Минобрнауки России в рамках Десятилетия науки и технологий.
🔥5👍4🤔2
Основные направления развития рынка облачных вычислений
Рынок облачных вычислений стремительно развивается и предлагает новые возможности для бизнеса и ИТ-инфраструктуры. Компании ищут способы повысить эффективность, надежность и безопасность своих сервисов.
Рассмотрим несколько ключевых тенденций, которые сегодня определяют развитие облачных вычислений.
▶️ Мультиоблако
🌐Использование нескольких облачных платформ (частных и публичных) от разных провайдеров становится всё более популярным. Это позволяет предприятиям пользоваться только теми услугами, которые в наибольшей степени соответствуют требованиям бизнеса, а также комбинировать предложения от разных поставщиков, сокращать затраты и повышать надёжность ИТ-инфраструктуры. Однако компании сталкиваются с необходимостью выстраивания взаимодействия с несколькими поставщиками и учёта особенностей их сервисов, что создаёт сложности при одновременной работе с платформами различных провайдеров. По прогнозу Gartner, более 50% организаций к 2029 году не получат ожидаемых результатов от своих мультиоблачных решений.
▶️ Цифровой суверенитет
🔒Ужесточение правил хранения и передачи данных, законы о суверенитете данных, внедрение ИИ и геополитическая нестабильность повышают спрос на суверенные облачные сервисы. Организациям важно защищать данные и инфраструктуру, обеспечивать контроль и безопасность на всех уровнях, особенно для критических отраслей промышленности.
▶️ Отраслевые решения и платформы для периферийных вычислений
🏭Растёт интерес к облачным платформам, оптимизированным под конкретные отрасли. Такие решения помогают предприятиям улучшать бизнес-процессы, повышать эффективность и внедрять инновации, адаптированные под специфику их отрасли. Также становятся более популярными платформы для периферийных вычислений. Они позволяют предприятиям эффективно собирать и анализировать необработанные данные, снижая затраты на передачу больших объемов информации. Одновременно это способствует повышению безопасности, поскольку основная часть данных обрабатывается и хранится локально, а информацию можно зашифровать до передачи на центральные серверы.
Эти тенденции постепенно меняют подход к использованию облачных технологий. Организации получают новые возможности для оптимизации расходов, повышения надежности систем, обеспечения защиты данных и адаптации решений под свою отрасль.
Материал подготовлен при поддержке гранта Минобрнауки России в рамках Десятилетия науки и технологий.
Рынок облачных вычислений стремительно развивается и предлагает новые возможности для бизнеса и ИТ-инфраструктуры. Компании ищут способы повысить эффективность, надежность и безопасность своих сервисов.
Рассмотрим несколько ключевых тенденций, которые сегодня определяют развитие облачных вычислений.
▶️ Мультиоблако
🌐Использование нескольких облачных платформ (частных и публичных) от разных провайдеров становится всё более популярным. Это позволяет предприятиям пользоваться только теми услугами, которые в наибольшей степени соответствуют требованиям бизнеса, а также комбинировать предложения от разных поставщиков, сокращать затраты и повышать надёжность ИТ-инфраструктуры. Однако компании сталкиваются с необходимостью выстраивания взаимодействия с несколькими поставщиками и учёта особенностей их сервисов, что создаёт сложности при одновременной работе с платформами различных провайдеров. По прогнозу Gartner, более 50% организаций к 2029 году не получат ожидаемых результатов от своих мультиоблачных решений.
▶️ Цифровой суверенитет
🔒Ужесточение правил хранения и передачи данных, законы о суверенитете данных, внедрение ИИ и геополитическая нестабильность повышают спрос на суверенные облачные сервисы. Организациям важно защищать данные и инфраструктуру, обеспечивать контроль и безопасность на всех уровнях, особенно для критических отраслей промышленности.
▶️ Отраслевые решения и платформы для периферийных вычислений
🏭Растёт интерес к облачным платформам, оптимизированным под конкретные отрасли. Такие решения помогают предприятиям улучшать бизнес-процессы, повышать эффективность и внедрять инновации, адаптированные под специфику их отрасли. Также становятся более популярными платформы для периферийных вычислений. Они позволяют предприятиям эффективно собирать и анализировать необработанные данные, снижая затраты на передачу больших объемов информации. Одновременно это способствует повышению безопасности, поскольку основная часть данных обрабатывается и хранится локально, а информацию можно зашифровать до передачи на центральные серверы.
Эти тенденции постепенно меняют подход к использованию облачных технологий. Организации получают новые возможности для оптимизации расходов, повышения надежности систем, обеспечения защиты данных и адаптации решений под свою отрасль.
Материал подготовлен при поддержке гранта Минобрнауки России в рамках Десятилетия науки и технологий.
👍6🔥4🤔3
Ключевые тренды в развитии технологии блокчейн
Блокчейн (DLT – Distributed Ledger Technology) продолжает развиваться 🌐, открывая новые возможности для бизнеса и общества.
Рассмотрим ключевые тренды, которые формируют будущее этой технологии:
▶️ Совместимость блокчейн-сетей
🔗Рост числа платформ делает интероперабельность одним из главных направлений. Стандартизация протоколов и обмен данными между сетями позволяют формировать более связанную и эффективную децентрализованную экосистему.
▶️ Усиленные меры безопасности
🔒Передовые криптографические методы, надежная идентификация и защита конфиденциальности становятся базой для блокчейн-решений. Это укрепляет доверие пользователей и снижает риски мошенничества.
▶️ Четкое регулирование
⚖️Во многих странах мира разрабатываются правовые рамки для ответственного внедрения блокчейна. Прозрачное правовое регулирование помогает компаниям увереннее использовать DLT и стимулирует инновации.
Таким образом, перечисленные тенденции формируют основу для дальнейшего развития блокчейн-технологий. Интероперабельность/совместимость сетей, высокий уровень безопасности и ясные правила регулирования расширяют возможности применения и укрепляют доверие к DLT. Компании и разработчики, которые учитывают эти тренды, смогут эффективнее использовать блокчейн и осваивать новые сценарии его применения.
Материал подготовлен при поддержке гранта Минобрнауки России в рамках Десятилетия науки и технологий.
Блокчейн (DLT – Distributed Ledger Technology) продолжает развиваться 🌐, открывая новые возможности для бизнеса и общества.
Рассмотрим ключевые тренды, которые формируют будущее этой технологии:
▶️ Совместимость блокчейн-сетей
🔗Рост числа платформ делает интероперабельность одним из главных направлений. Стандартизация протоколов и обмен данными между сетями позволяют формировать более связанную и эффективную децентрализованную экосистему.
▶️ Усиленные меры безопасности
🔒Передовые криптографические методы, надежная идентификация и защита конфиденциальности становятся базой для блокчейн-решений. Это укрепляет доверие пользователей и снижает риски мошенничества.
▶️ Четкое регулирование
⚖️Во многих странах мира разрабатываются правовые рамки для ответственного внедрения блокчейна. Прозрачное правовое регулирование помогает компаниям увереннее использовать DLT и стимулирует инновации.
Таким образом, перечисленные тенденции формируют основу для дальнейшего развития блокчейн-технологий. Интероперабельность/совместимость сетей, высокий уровень безопасности и ясные правила регулирования расширяют возможности применения и укрепляют доверие к DLT. Компании и разработчики, которые учитывают эти тренды, смогут эффективнее использовать блокчейн и осваивать новые сценарии его применения.
Материал подготовлен при поддержке гранта Минобрнауки России в рамках Десятилетия науки и технологий.
👍6🔥4🤔3
Технологический суверенитет России: импортозамещение и цифровая трансформация на примере нефтегазовой отрасли
Масштабная программа «Газпрома» по обновлению автопарка отечественной техникой доказала эффективность импортозамещения в реальных промышленных условиях. Это наглядный пример успешной локализации, который демонстрирует возможности российского производства в сегменте ключевого заказчика.
⚙️ Импортозамещение – катализатор промышленной отрасли
Масштабный спрос со стороны крупнейшего заказчика страны – закупки тысяч единиц машин до 2030 года – представляет собой не только увеличение объема производственного заказа. Это стратегический фактор, стимулирующий развитие отечественной промышленности и повышение технологического уровня производственного сектора.
💻 Цифровые технологии – драйвер технологической независимости
Важным драйвером технологической независимости становится цифровизация. Инвестиции в IT-технологии отрасли в нефтегазовой отрасли выросли более чем на 150% и достигают сотен миллиардов рублей ежегодно, что повышает устойчивость и снижает зависимость от зарубежных продуктов.
🤖 Внедрение ИИ и цифровых двойников
Применение искусственного интеллекта, цифровых двойников и предиктивной аналитики становится стандартом в управлении технологическими процессами отрасли от добычи до переработки. Эти инструменты способствуют оптимизации затрат, ускорению принятия решений и минимизации рисков.
🏛 Государственная поддержка и системный подход
Государство обеспечивает координацию мер поддержки, субсидии и стандартизацию, а консорциумы и отраслевые форумы, такие как NEFT 4.0, способствуют развитию отечественного программного обеспечения и обмену знаниями, создавая основу для технологического суверенитета.
📈 Перспективы и вызовы импортозамещения
Несмотря на достигнутый прогресс, полное импортозамещение требует развития компонентной базы и инноваций; к 2030 году планируется локализация до 90% критического нефтесервисного оборудования, что позволит укрепить устойчивость отрасли в условиях глобальной нестабильности.
Согласно данным Минэнерго, цифровизация нефтегазовой отрасли позволяет сократить затраты на разведку и добычу на 10–15% и ускорить ввод новых объектов на 40%. По прогнозам аналитической компании Technavio, рынок цифровой трансформации в этом секторе будет расти со средней годовой скоростью 16,6% до 2027 года. Эти данные подчеркивают значимость цифровых технологий как ключевого фактора повышения эффективности и устойчивости нефтегазовой промышленности.
Проект выполняется при поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации в рамках Десятилетия науки и технологий.
Масштабная программа «Газпрома» по обновлению автопарка отечественной техникой доказала эффективность импортозамещения в реальных промышленных условиях. Это наглядный пример успешной локализации, который демонстрирует возможности российского производства в сегменте ключевого заказчика.
⚙️ Импортозамещение – катализатор промышленной отрасли
Масштабный спрос со стороны крупнейшего заказчика страны – закупки тысяч единиц машин до 2030 года – представляет собой не только увеличение объема производственного заказа. Это стратегический фактор, стимулирующий развитие отечественной промышленности и повышение технологического уровня производственного сектора.
💻 Цифровые технологии – драйвер технологической независимости
Важным драйвером технологической независимости становится цифровизация. Инвестиции в IT-технологии отрасли в нефтегазовой отрасли выросли более чем на 150% и достигают сотен миллиардов рублей ежегодно, что повышает устойчивость и снижает зависимость от зарубежных продуктов.
🤖 Внедрение ИИ и цифровых двойников
Применение искусственного интеллекта, цифровых двойников и предиктивной аналитики становится стандартом в управлении технологическими процессами отрасли от добычи до переработки. Эти инструменты способствуют оптимизации затрат, ускорению принятия решений и минимизации рисков.
🏛 Государственная поддержка и системный подход
Государство обеспечивает координацию мер поддержки, субсидии и стандартизацию, а консорциумы и отраслевые форумы, такие как NEFT 4.0, способствуют развитию отечественного программного обеспечения и обмену знаниями, создавая основу для технологического суверенитета.
📈 Перспективы и вызовы импортозамещения
Несмотря на достигнутый прогресс, полное импортозамещение требует развития компонентной базы и инноваций; к 2030 году планируется локализация до 90% критического нефтесервисного оборудования, что позволит укрепить устойчивость отрасли в условиях глобальной нестабильности.
Согласно данным Минэнерго, цифровизация нефтегазовой отрасли позволяет сократить затраты на разведку и добычу на 10–15% и ускорить ввод новых объектов на 40%. По прогнозам аналитической компании Technavio, рынок цифровой трансформации в этом секторе будет расти со средней годовой скоростью 16,6% до 2027 года. Эти данные подчеркивают значимость цифровых технологий как ключевого фактора повышения эффективности и устойчивости нефтегазовой промышленности.
Проект выполняется при поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации в рамках Десятилетия науки и технологий.
🔥7👍4🤔2
Как новые технологии меняют производительность труда в российской промышленности
В условиях стремительных технологических изменений производительность труда остается важнейшим индикатором эффективности национальной экономики. Исследование Центра макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования (ЦМАКП) раскрывает детали производительности труда в российских отраслях и показывает потенциал роста через внедрение новых технологий и модернизацию промышленности.
🏗 Ключевые отрасли занятости: торговля, строительство и транспорт
Эти три сектора обеспечивают занятость 39% всех работников России и формируют 24% валовой добавленной стоимости (ВДС). Если повысить их производительность до уровня Восточной Европы (Польша, Чехия, Венгрия), можно высвободить около 9,5 млн человек, которые могут быть заняты в технологичных отраслях. Это даст импульс переориентации экономики и развитию промышленных технологий.
🏭 Обрабатывающая промышленность: необходимость модернизации
В традиционных отраслях обрабатывающей промышленности производительность труда России в 2,3–3,3 раза ниже, чем в Восточной Европе, и в 8–11 раз ниже, чем в США и Западной Европе. Для выхода на новый уровень требуется активное внедрение цифровизации и автоматизации производственных процессов: использование ИИ, цифровых двойников, а также аналитики больших данных позволяют значительно повысить эффективность и снизить издержки.
⚙️ Машиностроение: потенциал для роста через инновации
Производительность труда в машиностроении в 2 раза ниже стран Восточной Европы и в 6–10 раз ниже Западной Европы и США. Инвестиции порядка 1 трлн рублей в год создают основу для модернизации отрасли, в том числе внедрения технологий 3D-печати для изготовления сложных деталей, дополненной и виртуальной реальности для обучения и сервисного обслуживания, а также промышленного интернета вещей (IIoT) для предотвращения сбоев и повышения производительности.
🚀 Отрасли-лидеры: сельское хозяйство, IT и финансы
Сельское хозяйство демонстрирует стабильный рост. IT-сектор продолжает служить драйвером цифровых инноваций, внедряя технологии искусственного интеллекта и облачных вычислений. Финансовая сфера улучшает эффективность благодаря роботизации процессов и аналитике больших данных. Опыт этих отраслей важен для трансфера передовых цифровых решений в промышленность.
Внедрение современных технологий и цифровой трансформации в промышленности – залог повышения производительности труда и укрепления позиций российской экономики на мировом рынке.
Материал подготовлен при поддержке гранта Минобрнауки России в рамках Десятилетия науки и технологий.
В условиях стремительных технологических изменений производительность труда остается важнейшим индикатором эффективности национальной экономики. Исследование Центра макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования (ЦМАКП) раскрывает детали производительности труда в российских отраслях и показывает потенциал роста через внедрение новых технологий и модернизацию промышленности.
🏗 Ключевые отрасли занятости: торговля, строительство и транспорт
Эти три сектора обеспечивают занятость 39% всех работников России и формируют 24% валовой добавленной стоимости (ВДС). Если повысить их производительность до уровня Восточной Европы (Польша, Чехия, Венгрия), можно высвободить около 9,5 млн человек, которые могут быть заняты в технологичных отраслях. Это даст импульс переориентации экономики и развитию промышленных технологий.
🏭 Обрабатывающая промышленность: необходимость модернизации
В традиционных отраслях обрабатывающей промышленности производительность труда России в 2,3–3,3 раза ниже, чем в Восточной Европе, и в 8–11 раз ниже, чем в США и Западной Европе. Для выхода на новый уровень требуется активное внедрение цифровизации и автоматизации производственных процессов: использование ИИ, цифровых двойников, а также аналитики больших данных позволяют значительно повысить эффективность и снизить издержки.
⚙️ Машиностроение: потенциал для роста через инновации
Производительность труда в машиностроении в 2 раза ниже стран Восточной Европы и в 6–10 раз ниже Западной Европы и США. Инвестиции порядка 1 трлн рублей в год создают основу для модернизации отрасли, в том числе внедрения технологий 3D-печати для изготовления сложных деталей, дополненной и виртуальной реальности для обучения и сервисного обслуживания, а также промышленного интернета вещей (IIoT) для предотвращения сбоев и повышения производительности.
🚀 Отрасли-лидеры: сельское хозяйство, IT и финансы
Сельское хозяйство демонстрирует стабильный рост. IT-сектор продолжает служить драйвером цифровых инноваций, внедряя технологии искусственного интеллекта и облачных вычислений. Финансовая сфера улучшает эффективность благодаря роботизации процессов и аналитике больших данных. Опыт этих отраслей важен для трансфера передовых цифровых решений в промышленность.
Внедрение современных технологий и цифровой трансформации в промышленности – залог повышения производительности труда и укрепления позиций российской экономики на мировом рынке.
Материал подготовлен при поддержке гранта Минобрнауки России в рамках Десятилетия науки и технологий.
👍8🔥4🤔2
Hype Cycle ИИ и GenAI в промышленности: от ажиотажа к операционной зрелости
Согласно отчету Gartner, 2025 год стал переломным моментом в развитии искусственного интеллекта. Индустрия совершает стратегический поворот от широкого резонанса вокруг генеративного ИИ (GenAI) к планомерному формированию фундаментальных основ для масштабируемого и устойчивого внедрения искусственного интеллекта.
⚙️ Генеративный ИИ (GenAI) входит в «Стадию разочарования» (Trough of Disillusionment). Первая волна эйфории прошла: компании столкнулись с трудностями в демонстрации измеримой ценности и ROI. Несмотря на значительные инвестиции (в среднем $1,9 млн на инициативы в 2024 году), менее 30% ИИ-лидеров сообщают об удовлетворенности CEO окупаемостью вложений.
При этом в течение двух лет ожидается переход GenAI в практику промышленной эксплуатации. Исследование Фонда «Сколково» демонстрирует значительные эффекты от внедрения GenAI-решений в промышленности:
🔺Ускорение проектирования изделий на 30–80%, включая автоматизацию формирования документации и проверки соответствия техническим и нормативным требованиям.
🔺Сокращение простоев оборудования до 50% по сравнению с традиционными подходами благодаря интеграции GenAI с предиктивной аналитикой и системами планирования.
🔺Снижение объема избыточных запасов на 40–60% за счет синхронизации данных спроса с поставщиками сырья.
🔺Сокращение времени оптимизации логистических цепочек до 10–15 минут при комбинированном применении GenAI, машинного обучения (ML) и систем классов SCM, TMS, WMS.
Внедрение генеративного ИИ в промышленности включает интеграцию больших языковых моделей (LLM) в управленческие контуры, связку с MES/ERP/PLM-системами для решения конкретных задач, а также обеспечение глубокой синергии с другими AI/ML-технологиями и цифровыми двойниками, что открывает новые возможности для повышения эффективности и инноваций в производственных процессах.
🚀 AI-агенты и AI-ready data находятся на «Пике завышенных ожиданий» (Peak of Inflated Expectations). AI-агенты обещают автономное выполнение сложных задач, но сталкиваются с проблемами безопасности и доверия. Концепция AI-ready data (данные, готовые для использования в ИИ) стала актуальной, поскольку 57% организаций признают, что их данные не готовы для эффективного использования ИИ.
⚙️ Инженерия ИИ (AI Engineering) и ModelOps движутся к «Плато продуктивности». Эти дисциплины становятся критически важными. AI Engineering – это фундамент для надежного развертывания AI-решений, а ModelOps обеспечивает сквозное управление жизненным циклом моделей, помогая переводить пилоты в промышленную эксплуатацию.
🔁 Composite AI – фундаментальная стратегия для объединения различных техник ИИ. Композитный ИИ - определяет архитектурную основу для взаимодействия множества специализированных моделей и обеспечивает инфраструктуру для мультиагентных систем.
Таким образом, несмотря на текущие вызовы и переход на более зрелые стадии, внедрение GenAI и связанных технологий в промышленности открывает значительный потенциал для оптимизации процессов и достижения устойчивой масштабируемости. В ближайшие годы именно системный подход к интеграции ИИ и развитию инженерных практик станет ключом к успешной цифровой трансформации.
Проект выполняется при поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации в рамках Десятилетия науки и технологий.
Согласно отчету Gartner, 2025 год стал переломным моментом в развитии искусственного интеллекта. Индустрия совершает стратегический поворот от широкого резонанса вокруг генеративного ИИ (GenAI) к планомерному формированию фундаментальных основ для масштабируемого и устойчивого внедрения искусственного интеллекта.
⚙️ Генеративный ИИ (GenAI) входит в «Стадию разочарования» (Trough of Disillusionment). Первая волна эйфории прошла: компании столкнулись с трудностями в демонстрации измеримой ценности и ROI. Несмотря на значительные инвестиции (в среднем $1,9 млн на инициативы в 2024 году), менее 30% ИИ-лидеров сообщают об удовлетворенности CEO окупаемостью вложений.
При этом в течение двух лет ожидается переход GenAI в практику промышленной эксплуатации. Исследование Фонда «Сколково» демонстрирует значительные эффекты от внедрения GenAI-решений в промышленности:
🔺Ускорение проектирования изделий на 30–80%, включая автоматизацию формирования документации и проверки соответствия техническим и нормативным требованиям.
🔺Сокращение простоев оборудования до 50% по сравнению с традиционными подходами благодаря интеграции GenAI с предиктивной аналитикой и системами планирования.
🔺Снижение объема избыточных запасов на 40–60% за счет синхронизации данных спроса с поставщиками сырья.
🔺Сокращение времени оптимизации логистических цепочек до 10–15 минут при комбинированном применении GenAI, машинного обучения (ML) и систем классов SCM, TMS, WMS.
Внедрение генеративного ИИ в промышленности включает интеграцию больших языковых моделей (LLM) в управленческие контуры, связку с MES/ERP/PLM-системами для решения конкретных задач, а также обеспечение глубокой синергии с другими AI/ML-технологиями и цифровыми двойниками, что открывает новые возможности для повышения эффективности и инноваций в производственных процессах.
🚀 AI-агенты и AI-ready data находятся на «Пике завышенных ожиданий» (Peak of Inflated Expectations). AI-агенты обещают автономное выполнение сложных задач, но сталкиваются с проблемами безопасности и доверия. Концепция AI-ready data (данные, готовые для использования в ИИ) стала актуальной, поскольку 57% организаций признают, что их данные не готовы для эффективного использования ИИ.
⚙️ Инженерия ИИ (AI Engineering) и ModelOps движутся к «Плато продуктивности». Эти дисциплины становятся критически важными. AI Engineering – это фундамент для надежного развертывания AI-решений, а ModelOps обеспечивает сквозное управление жизненным циклом моделей, помогая переводить пилоты в промышленную эксплуатацию.
🔁 Composite AI – фундаментальная стратегия для объединения различных техник ИИ. Композитный ИИ - определяет архитектурную основу для взаимодействия множества специализированных моделей и обеспечивает инфраструктуру для мультиагентных систем.
Таким образом, несмотря на текущие вызовы и переход на более зрелые стадии, внедрение GenAI и связанных технологий в промышленности открывает значительный потенциал для оптимизации процессов и достижения устойчивой масштабируемости. В ближайшие годы именно системный подход к интеграции ИИ и развитию инженерных практик станет ключом к успешной цифровой трансформации.
Проект выполняется при поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации в рамках Десятилетия науки и технологий.
👍10🔥4👏2
Российский бизнес усиливает импортозамещение: 75% компаний приобретают отечественные серверы и СХД
По данным опроса дистрибьютора OCS, проведенного среди более 200 компаний в 2024 году, 75% организаций уже закупили российские серверы и системы хранения данных (СХД). Однако масштабы внедрения остаются умеренными: у 54% респондентов доля отечественного оборудования не превышает 25% от общего парка, а свыше 50% достигли лишь 12% компаний.
🏭 Лидеры по внедрению российских решений (доля >25%):
▫️Легкая промышленность: 55%.
▫️Финансовый сектор: 54%.
▫️Машиностроение: 53%.
В нефтегазовом и угольном комплексах уровень внедрения ниже (30%). Основные препятствия: сомнения в производительности (28%) и интеграции в существующую ИТ-инфраструктуру (33%).
📈 Компании, уже использующие отечественные продукты, отмечают преимущества:
🔺Совместимость с текущей ИТ-архитектурой (45%).
🔺Локальную техническую поддержку (36%).
🔺Короткие сроки поставок (36%).
🔧 Средний возраст парка оборудования относительно низкий: у 49% компаний серверы и СХД имеют возраст 3–5 лет, у 34% менее 3 лет. Это создаёт потенциал для обновлений. Планы на будущее оптимистичны: 77% опрошенных намерены увеличить долю российского оборудования. Наиболее активны сектора связи и медиа (33% планируют обновить >25% парка) и химическая промышленность (24%).
💻 Процесс внедрения отечественных серверов и СХД отражает общую динамику импортозамещения, усиленную санкциями 2022–2024 годов. Аналогичные данные подтверждаются отчетами TAdviser и «Коммерсанта»: в 2023 году объем поставок отечественных серверов вырос на 40% (по Минцифры), в 2024-м – на 25%. В июне 2024 года «Ростелеком» объявил о закупке 10 тыс. российских серверов на 5 млрд руб., что соответствует выводам опроса OCS.
💡 Обновление оборудования с учётом последних инноваций в IT-инфраструктуре способствует повышению эффективности и надежности рабочих процессов, что особенно важно для таких секторов, как легкая промышленность, финансы и машиностроение. Активное внедрение отечественных систем с новыми технологическими характеристиками открывает возможности для использования передовых цифровых технологий, обеспечивая долгосрочный потенциал цифровизации российских предприятий и покрытия растущих потребностей в высокотехнологичных решениях.
Материал подготовлен при поддержке гранта Минобрнауки России в рамках Десятилетия науки и технологий.
По данным опроса дистрибьютора OCS, проведенного среди более 200 компаний в 2024 году, 75% организаций уже закупили российские серверы и системы хранения данных (СХД). Однако масштабы внедрения остаются умеренными: у 54% респондентов доля отечественного оборудования не превышает 25% от общего парка, а свыше 50% достигли лишь 12% компаний.
🏭 Лидеры по внедрению российских решений (доля >25%):
▫️Легкая промышленность: 55%.
▫️Финансовый сектор: 54%.
▫️Машиностроение: 53%.
В нефтегазовом и угольном комплексах уровень внедрения ниже (30%). Основные препятствия: сомнения в производительности (28%) и интеграции в существующую ИТ-инфраструктуру (33%).
📈 Компании, уже использующие отечественные продукты, отмечают преимущества:
🔺Совместимость с текущей ИТ-архитектурой (45%).
🔺Локальную техническую поддержку (36%).
🔺Короткие сроки поставок (36%).
🔧 Средний возраст парка оборудования относительно низкий: у 49% компаний серверы и СХД имеют возраст 3–5 лет, у 34% менее 3 лет. Это создаёт потенциал для обновлений. Планы на будущее оптимистичны: 77% опрошенных намерены увеличить долю российского оборудования. Наиболее активны сектора связи и медиа (33% планируют обновить >25% парка) и химическая промышленность (24%).
💻 Процесс внедрения отечественных серверов и СХД отражает общую динамику импортозамещения, усиленную санкциями 2022–2024 годов. Аналогичные данные подтверждаются отчетами TAdviser и «Коммерсанта»: в 2023 году объем поставок отечественных серверов вырос на 40% (по Минцифры), в 2024-м – на 25%. В июне 2024 года «Ростелеком» объявил о закупке 10 тыс. российских серверов на 5 млрд руб., что соответствует выводам опроса OCS.
💡 Обновление оборудования с учётом последних инноваций в IT-инфраструктуре способствует повышению эффективности и надежности рабочих процессов, что особенно важно для таких секторов, как легкая промышленность, финансы и машиностроение. Активное внедрение отечественных систем с новыми технологическими характеристиками открывает возможности для использования передовых цифровых технологий, обеспечивая долгосрочный потенциал цифровизации российских предприятий и покрытия растущих потребностей в высокотехнологичных решениях.
Материал подготовлен при поддержке гранта Минобрнауки России в рамках Десятилетия науки и технологий.
👍7🔥4🤔2
Инновации в атомной энергетике: разработка твэлов с оболочками из карбида кремния в рамках стратегии Росатома
Госкорпорация «Росатом» ведет разработку тепловыделяющих элементов (твэлов) с оболочками из карбида кремния (SiC) в соответствии со Стратегией научно-технологического развития Российской Федерации. К 2030 году планируется создание опытных образцов, обладающих необходимыми прочностными, герметичными и объемными характеристиками. Решение направлено на минимизацию ключевых рисков, присущих традиционным материалам.
Переход к использованию керамических и композиционных материалов в таких чувствительных областях, как атомная энергетика, потребует длительных и комплексных испытаний, и полноценное внедрение подобных материалов в сборках ожидается к 2045 году.
🔬 Проблемы традиционных решений и преимущества карбида кремния
В настоящее время в реакторах типа ВВЭР и PWR оболочки твэлов изготавливаются из циркониевых сплавов. Ключевой проблемой является пароциркониевая реакция, протекающая при высоких температурах (свыше 800–1000 °C) в условиях аварии, что приводит к выделению водорода и может усугубить последствия.
Карбид кремния (SiC) предлагает решение этой проблемы:
▫️Термостойкость: сохранение структурной целостности при температурах свыше 1700 °C.
▫️Химическая стабильность: инертность к водяному пару, что исключает генерацию водорода.
▫️Радиационная стойкость: высокая устойчивость к повреждениям под облучением.
📊 Сравнительный анализ с международными разработками
Разработка «Росатома» соответствует глобальному тренду создания толерантного топлива – устойчивого к авариям (Accident Tolerant Fuel, ATF):
▫️США: Westinghouse в рамках программы LWRS проводит испытания SiC-оболочек с целевым внедрением к 2028–2030 гг.
▫️Япония: JAEA подтвердило стойкость своих SiC-композитов до 1800 °C, однако процесс внедрения замедлен регуляторными процедурами.
Тем временем, Россия демонстрирует опережающие темпы: прототипы твэлов с оболочками из карбида кремния уже созданы на производственной базе АО «ТВЭЛ».
💡 Перспективы и значение для отрасли
Внедрение твэлов с оболочками из карбида кремния позволит:
▫️Повысить безопасность АЭС за счет перехода к пассивным системам.
▫️Увеличить глубину выгорания топлива на 20–30%.
▫️Снизить капитальные затраты (CAPEX) на 10–15%.
Ожидается, что новая технология укрепит позиции России на мировом рынке атомной энергетики и будет способствовать развитию направлений, связанных с модульными реакторами (СМР).
Материал подготовлен при поддержке гранта Минобрнауки России в рамках Десятилетия науки и технологий.
Госкорпорация «Росатом» ведет разработку тепловыделяющих элементов (твэлов) с оболочками из карбида кремния (SiC) в соответствии со Стратегией научно-технологического развития Российской Федерации. К 2030 году планируется создание опытных образцов, обладающих необходимыми прочностными, герметичными и объемными характеристиками. Решение направлено на минимизацию ключевых рисков, присущих традиционным материалам.
Переход к использованию керамических и композиционных материалов в таких чувствительных областях, как атомная энергетика, потребует длительных и комплексных испытаний, и полноценное внедрение подобных материалов в сборках ожидается к 2045 году.
🔬 Проблемы традиционных решений и преимущества карбида кремния
В настоящее время в реакторах типа ВВЭР и PWR оболочки твэлов изготавливаются из циркониевых сплавов. Ключевой проблемой является пароциркониевая реакция, протекающая при высоких температурах (свыше 800–1000 °C) в условиях аварии, что приводит к выделению водорода и может усугубить последствия.
Карбид кремния (SiC) предлагает решение этой проблемы:
▫️Термостойкость: сохранение структурной целостности при температурах свыше 1700 °C.
▫️Химическая стабильность: инертность к водяному пару, что исключает генерацию водорода.
▫️Радиационная стойкость: высокая устойчивость к повреждениям под облучением.
📊 Сравнительный анализ с международными разработками
Разработка «Росатома» соответствует глобальному тренду создания толерантного топлива – устойчивого к авариям (Accident Tolerant Fuel, ATF):
▫️США: Westinghouse в рамках программы LWRS проводит испытания SiC-оболочек с целевым внедрением к 2028–2030 гг.
▫️Япония: JAEA подтвердило стойкость своих SiC-композитов до 1800 °C, однако процесс внедрения замедлен регуляторными процедурами.
Тем временем, Россия демонстрирует опережающие темпы: прототипы твэлов с оболочками из карбида кремния уже созданы на производственной базе АО «ТВЭЛ».
💡 Перспективы и значение для отрасли
Внедрение твэлов с оболочками из карбида кремния позволит:
▫️Повысить безопасность АЭС за счет перехода к пассивным системам.
▫️Увеличить глубину выгорания топлива на 20–30%.
▫️Снизить капитальные затраты (CAPEX) на 10–15%.
Ожидается, что новая технология укрепит позиции России на мировом рынке атомной энергетики и будет способствовать развитию направлений, связанных с модульными реакторами (СМР).
Материал подготовлен при поддержке гранта Минобрнауки России в рамках Десятилетия науки и технологий.
👍7🔥5👏2
Нефтегазовая отрасль России ускоряет цифровизацию и внедрение инновационных материалов
В условиях глобальных вызовов энергетического рынка российская нефтегазовая отрасль продолжает стратегический курс на цифровизацию и инновации, что соответствует приоритетам Стратегии научно-технологического развития РФ до 2035 года. Ключевыми драйверами трансформации становятся цифровые технологии и новые материалы.
По результатам внедрения цифровых технологий в компаниях «Роснефть» и «Газпром» подтверждены следующие эффекты:
🔺Сокращение операционных затрат на 15–30% за счет оптимизации логистики и предиктивного обслуживания.
🔺Повышение коэффициента извлечения нефти (КИН) до 40–50% на зрелых месторождениях.
🔺Снижение количества инцидентов на 20–40% благодаря использованию цифровых двойников.
🔺Ускорение проектных работ на 30–50% за счет автоматизации.
🔬 Инновации в материаловедении
Параллельно с цифровизацией отрасль активно внедряет композиционнные материалы, которые приходят на замену традиционным металлам в трубопроводах и оборудовании.
Ключевые преимущества композитов:
▪️Снижение веса конструкций до 50%.
▪️Увеличение срока службы до 50 лет за счет коррозионной стойкости.
▪️Сокращение затрат на 25–40%.
🌍 Сравнительный анализ с международным опытом
В глобальном контексте Россия демонстрирует опережающие темпы цифровизации, входя в топ-5 стран по индексу цифровизации МЭА. Особенностью российского подхода является ориентация на санкционную устойчивость и арктические проекты.
Материал подготовлен при поддержке гранта Минобрнауки России в рамках Десятилетия науки и технологий.
В условиях глобальных вызовов энергетического рынка российская нефтегазовая отрасль продолжает стратегический курс на цифровизацию и инновации, что соответствует приоритетам Стратегии научно-технологического развития РФ до 2035 года. Ключевыми драйверами трансформации становятся цифровые технологии и новые материалы.
По результатам внедрения цифровых технологий в компаниях «Роснефть» и «Газпром» подтверждены следующие эффекты:
🔺Сокращение операционных затрат на 15–30% за счет оптимизации логистики и предиктивного обслуживания.
🔺Повышение коэффициента извлечения нефти (КИН) до 40–50% на зрелых месторождениях.
🔺Снижение количества инцидентов на 20–40% благодаря использованию цифровых двойников.
🔺Ускорение проектных работ на 30–50% за счет автоматизации.
🔬 Инновации в материаловедении
Параллельно с цифровизацией отрасль активно внедряет композиционнные материалы, которые приходят на замену традиционным металлам в трубопроводах и оборудовании.
Ключевые преимущества композитов:
▪️Снижение веса конструкций до 50%.
▪️Увеличение срока службы до 50 лет за счет коррозионной стойкости.
▪️Сокращение затрат на 25–40%.
🌍 Сравнительный анализ с международным опытом
В глобальном контексте Россия демонстрирует опережающие темпы цифровизации, входя в топ-5 стран по индексу цифровизации МЭА. Особенностью российского подхода является ориентация на санкционную устойчивость и арктические проекты.
Материал подготовлен при поддержке гранта Минобрнауки России в рамках Десятилетия науки и технологий.
👍6🔥2👏2
Роль интеграции SPDM-систем и CAE-систем в обеспечении технологического лидерства при разработке высокотехнологичных изделий и продукции
↪️ Система управления процессами и данными компьютерного моделирования (Simulation Process and Data Management, SPDM) – среда / платформа, позволяющая эффективно управлять конфигурацией данных моделирования, оптимизировать процессы, осуществлять совместную работу глобально распределенных команд, обеспечивать прослеживаемость и принимать решения по оптимизации продукта / изделия. SPDM-системы позволяют обеспечить прозрачность и контролируемость процесса разработки, принятие обоснованных решений, упрощают работу с расчетными вариантами и конечно-элементным моделированием, а также с формированием отчетов.
💻 Среди отечественных программных продуктов в данном классе необходимо отметить Цифровую платформу по разработке и применению цифровых двойников CML-Bench®. Является уникальной российской разработкой, лидирующей в России и в мире, сфокусированной на обеспечении проектирования и производства в кратчайшие сроки глобально конкурентоспособной высокотехнологичной продукции в различных отраслях промышленности. ЦП CML-Bench® с 2021 года зарегистрирована в Едином реестре российских программ для ЭВМ и баз данных. В 2025 году платформа получила Сертификат ФСТЭК России 6 уровня доверия, позволяющий обрабатывать информацию с режимами «Коммерческая тайна» и «Для служебного пользования», использовать её на значимых объектах КИИ 3 категории, в государственных информационных системах и автоматизированных системах управления производством и персональными данными 3 уровня защищенности.
⚙️ CAE-системы – программные системы компьютерного инжиниринга (Computer-Aided Engineering, CAE), позволяющие на основе математических моделей разных классов и уровней сложности исследовать поведение материалов, физико-механических и технологических процессов, изделий, машин и конструкций.
📈 Лидирующими разработчиками CAE-систем на отечественном рынке являются ФГУП «РФЯЦ-ВНИИЭФ» (пакет программ Логос), ООО «Тесис» (FlowVision), ООО «ЗВ Сервис» (SimInTech), ООО НТЦ «АПМ» (Платформа APM), ООО «Фидесис» (CAE Fidesys), ООО «КАДФло» (CADFlo) и прочие.
🔗 Интеграция «Логоса» в CML-Bench® создает эффективную синергию, которая радикально упрощает рабочие процессы инженеров. Ключевые преимущества включают:
▫️Бесшовный обмен данными: платформа обеспечивает плавную передачу моделей и результатов между модулями «Логос» и CML-Bench®, что повышает скорость и качество расчётов, а также точность моделирования.
▫️Оптимизация вычислений: использование распараллеливания и «умной очереди» повышает эффективность решения инженерных задач с помощью связки CML-Bench® и «Логоса».
▫️Комплексный анализ: поддержка ключевых модулей «Логоса» позволяет решать задачи в области механики деформируемого твердого тела, теплопроводности в твердых телах и неподвижных средах и гидрогазодинамики, обеспечивая при этом полный цикл подготовки и обработки расчетной модели.
Материал подготовлен при поддержке гранта Минобрнауки России в рамках Десятилетия науки и технологий.
↪️ Система управления процессами и данными компьютерного моделирования (Simulation Process and Data Management, SPDM) – среда / платформа, позволяющая эффективно управлять конфигурацией данных моделирования, оптимизировать процессы, осуществлять совместную работу глобально распределенных команд, обеспечивать прослеживаемость и принимать решения по оптимизации продукта / изделия. SPDM-системы позволяют обеспечить прозрачность и контролируемость процесса разработки, принятие обоснованных решений, упрощают работу с расчетными вариантами и конечно-элементным моделированием, а также с формированием отчетов.
💻 Среди отечественных программных продуктов в данном классе необходимо отметить Цифровую платформу по разработке и применению цифровых двойников CML-Bench®. Является уникальной российской разработкой, лидирующей в России и в мире, сфокусированной на обеспечении проектирования и производства в кратчайшие сроки глобально конкурентоспособной высокотехнологичной продукции в различных отраслях промышленности. ЦП CML-Bench® с 2021 года зарегистрирована в Едином реестре российских программ для ЭВМ и баз данных. В 2025 году платформа получила Сертификат ФСТЭК России 6 уровня доверия, позволяющий обрабатывать информацию с режимами «Коммерческая тайна» и «Для служебного пользования», использовать её на значимых объектах КИИ 3 категории, в государственных информационных системах и автоматизированных системах управления производством и персональными данными 3 уровня защищенности.
⚙️ CAE-системы – программные системы компьютерного инжиниринга (Computer-Aided Engineering, CAE), позволяющие на основе математических моделей разных классов и уровней сложности исследовать поведение материалов, физико-механических и технологических процессов, изделий, машин и конструкций.
📈 Лидирующими разработчиками CAE-систем на отечественном рынке являются ФГУП «РФЯЦ-ВНИИЭФ» (пакет программ Логос), ООО «Тесис» (FlowVision), ООО «ЗВ Сервис» (SimInTech), ООО НТЦ «АПМ» (Платформа APM), ООО «Фидесис» (CAE Fidesys), ООО «КАДФло» (CADFlo) и прочие.
🔗 Интеграция «Логоса» в CML-Bench® создает эффективную синергию, которая радикально упрощает рабочие процессы инженеров. Ключевые преимущества включают:
▫️Бесшовный обмен данными: платформа обеспечивает плавную передачу моделей и результатов между модулями «Логос» и CML-Bench®, что повышает скорость и качество расчётов, а также точность моделирования.
▫️Оптимизация вычислений: использование распараллеливания и «умной очереди» повышает эффективность решения инженерных задач с помощью связки CML-Bench® и «Логоса».
▫️Комплексный анализ: поддержка ключевых модулей «Логоса» позволяет решать задачи в области механики деформируемого твердого тела, теплопроводности в твердых телах и неподвижных средах и гидрогазодинамики, обеспечивая при этом полный цикл подготовки и обработки расчетной модели.
Материал подготовлен при поддержке гранта Минобрнауки России в рамках Десятилетия науки и технологий.
🔥8👍6🤔2👏1
Как развиваются инновации и цифровые технологии в космосе
Новейшая российская ракета-носитель «Амур-СПГ» призвана заменить устаревшее семейство ракет «Союз-2» и обеспечить России независимый и конкурентоспособный доступ в космос. Проект является частью национального проекта «Космос», который предусматривает инвестиции в размере 4,4 трлн рублей до 2036 года и включает развертывание спутниковой группировки «Сфера», создание Российской орбитальной станции (РОС) и снижение стоимости пусков. Первый запуск ракеты с возвращаемой первой ступенью предварительно намечен на конец 2027 – начало 2028 года.
💡 Технологические особенности и инновации
«Амур-СПГ» проектируется как двухступенчатая ракета с возвращаемой первой ступенью, оснащенной пятью двигателями РД-0169А, использующая экологически чистое и перспективное топливо. Грузоподъёмность ожидается до 10,5 тонн на низкую околоземную орбиту (НОО) в многоразовом варианте и до 12,5 тонн в одноразовой конфигурации. Важной особенностью является система горячего резервирования. Надёжность ракеты оценивается в 0,99, что превышает показатели многих существующих аналогов.
⚙️ Цифровые технологии в космосе
По результатам исследования, проведенного Минэкономразвития России, эксперты выделяют тенденции, которые будут влиять на развитие космического ландшафта к 2030 году. Среди них – внедрение ИИ и цифровых технологий как в космосе, так и на Земле, а также ускорение поставки данных.
Цифровое проектирование и моделирование приобретают все более важное значение в аэрокосмической сфере. Технологии разработки и применения цифровых двойников, которые призваны стать важным инструментом в отрасли, берут свое начало в проекте по ликвидации последствий аварии космического корабля «Аполлон 13». Основоположник концепции Майкл Гривс совместно с коллегами из NASA и Мичиганского университета продолжили развивать идею, и в 2014 году Гривс выделил три базовых составляющих концепции цифрового двойника в производстве: реальный продукт в его реальном окружении; виртуальный продукт в его виртуальном окружении; информация и данные, связывающие реальный и виртуальный продукт.
Узнать больше о цифровых двойниках изделий можно на курсе СПбПУ.
Материал подготовлен при поддержке гранта Минобрнауки России в рамках Десятилетия науки и технологий.
Новейшая российская ракета-носитель «Амур-СПГ» призвана заменить устаревшее семейство ракет «Союз-2» и обеспечить России независимый и конкурентоспособный доступ в космос. Проект является частью национального проекта «Космос», который предусматривает инвестиции в размере 4,4 трлн рублей до 2036 года и включает развертывание спутниковой группировки «Сфера», создание Российской орбитальной станции (РОС) и снижение стоимости пусков. Первый запуск ракеты с возвращаемой первой ступенью предварительно намечен на конец 2027 – начало 2028 года.
💡 Технологические особенности и инновации
«Амур-СПГ» проектируется как двухступенчатая ракета с возвращаемой первой ступенью, оснащенной пятью двигателями РД-0169А, использующая экологически чистое и перспективное топливо. Грузоподъёмность ожидается до 10,5 тонн на низкую околоземную орбиту (НОО) в многоразовом варианте и до 12,5 тонн в одноразовой конфигурации. Важной особенностью является система горячего резервирования. Надёжность ракеты оценивается в 0,99, что превышает показатели многих существующих аналогов.
⚙️ Цифровые технологии в космосе
По результатам исследования, проведенного Минэкономразвития России, эксперты выделяют тенденции, которые будут влиять на развитие космического ландшафта к 2030 году. Среди них – внедрение ИИ и цифровых технологий как в космосе, так и на Земле, а также ускорение поставки данных.
Цифровое проектирование и моделирование приобретают все более важное значение в аэрокосмической сфере. Технологии разработки и применения цифровых двойников, которые призваны стать важным инструментом в отрасли, берут свое начало в проекте по ликвидации последствий аварии космического корабля «Аполлон 13». Основоположник концепции Майкл Гривс совместно с коллегами из NASA и Мичиганского университета продолжили развивать идею, и в 2014 году Гривс выделил три базовых составляющих концепции цифрового двойника в производстве: реальный продукт в его реальном окружении; виртуальный продукт в его виртуальном окружении; информация и данные, связывающие реальный и виртуальный продукт.
Узнать больше о цифровых двойниках изделий можно на курсе СПбПУ.
Материал подготовлен при поддержке гранта Минобрнауки России в рамках Десятилетия науки и технологий.
👍8🔥6👏4