SciArticle: Новости недели

🔍 Пишут про нас!
Академия инноваторов опубликовала статью о SciArticle — как мы меняем правила игры в научной аналитике. Платформа ищет исследования с потенциалом и помогает компаниям опережать тренды на годы.
📎 Читайте: статья здесь

🧠 Классификатор с точностью 80%+
Теперь мы автоматически определяем область исследований. Это улучшает фильтрацию и ускоряет аналитику в ряде доменов.

💬 Гиперчат уже на подходе!
Яндекс Мастерская завершила разработку, и уже в этом месяце мы начнём тестирование новых функций.

Двигаемся дальше — в сторону умной, быстрой и предсказуемой науки.

sciarticle.ru

Метаданные — основа анализа и мониторинга научной литературы 🧠📊

В рамках работы с аннотациями мы формируем расширенные метаданные — это больше, чем просто структурирование текста. Это инфраструктура для анализа, поиска и наблюдения за динамикой научных направлений.

📌 Что формируем:
🔹 Область исследования
🔹 Объект и предмет исследования
🔹 Тип и метод работы
🔹 Принадлежность к дисциплине
🔹 Краткое смысловое summary
🔹 Адаптивный перевод аннотации
🔹 Ключевые слова

📌 Зачем это нужно:
🔹 Для кластерного анализа публикаций в реальном времени
🔹 Для мониторинга интересующих направлений
🔹 Для поиска по смыслу, а не только по ключевым словам
🔹 Для построения семантических связей между статьями
🔹 Для ускоренной подготовки обзоров и аналитических подборок

Все метаданные извлекаются автоматически, на основе аннотации с помощью интерпретирующих моделей.

📎 Такой подход позволяет создавать тематические дайджесты, проводить комплексные исследования на уровне массивов данных и запускать интеллектуальный мониторинг научных трендов — как в интересах исследователей, так и в рамках технологической аналитики.

sciarticle.ru

SciArticle: Новости недели

Делимся новостями в науке за неделю:

✅ Уникальное открытие: астрономы застали рождение новой планетной системы
Ученые впервые в истории зафиксировали самый ранний этап формирования планет вокруг молодой звезды. Благодаря совместной работе телескопов ALMA и James Webb исследователи увидели, как из раскалённых минеральных скоплений начинают формироваться будущие планеты.
Картинку можно глянуть тут!

✅ Сбербанк улучшил GigaChat: теперь нейросеть умеет рассуждать
В июле в GigaChat от Сбера появился новый режим работы — теперь нейросеть не просто отвечает на вопросы, а анализирует данные, ищет закономерности и строит логические выводы.

✅ «Россети» планируют масштабный проект связи за 80 млрд рублей
ФСК «Россети» разработала проект создания единой магистральной линии связи на основе существующей инфраструктуры. Реализация займёт 10 лет, а стоимость оценивается в 80 млрд рублей.

✅ Т-Банк представил российскую альтернативу DeepSeek
Группа «Т-Технологии», входящая в состав Т-Банка, анонсировала первую в России большую языковую модель T-Pro 2.0. Нейросеть способна анализировать сложные данные, логически рассуждать, выстраивать стратегии и даже проверять гипотезы.

sciarticle.ru

SciArticle: Как добиться точной классификации без обучающего примера?

В нашем эксперименте по классификации аннотаций мы протестировали, как можно повысить точность в zero-shot режиме — когда у модели нет обучающей выборки.

Максимальная эффективность достигается не за счёт одной модели или инструкции, а за счёт сочетания подходов на разных этапах.

🧠 Что входит в методику:

🔹 Chain-of-prompts — серия уточняющих шагов, где модель сначала определяет общий класс, затем уточняет.
🔹 Многоуровневая классификация — сначала грубое определение области, затем — более точное сужение.
🔹 Иерархическая структура — учитываем логику вложенности направлений: сначала "наука", потом "физика", потом "теория поля".
🔹 Семантическое ядро — структурированный документ с ключевыми и исключающими словами, типичными задачами и правилами — повышает устойчивость модели к сложным случаям.
🔹 Короткое описание — подходит для широких категорий, когда избыточность ядра не даёт прироста.

Что это даёт:
✅ Повышение точности до ~70% без обучающей выборки
✅ Повышение устойчивости к абстрактным или междисциплинарным формулировкам
✅ Возможность масштабировать систему без дообучения модели

📈 Результат:
Такой подход показывает точность выше, чем у большинства моделей в чистом zero-shot.

sciarticle.ru

SciArticle: Новости недели

Делимся новостями в науке за неделю:

✅ Физики MIT поставили рекорд в квантовом варианте классического двухщелевого эксперимента
Учёные из MIT использовали сверхточное оборудование, чтобы провести знаменитый эксперимент Юнга на квантовом уровне. Это помогло разрешить давний спор Эйнштейна и Бора о природе света, подтвердив, что в данном случае прав был Бор. Опыт демонстрирует дуализм света — он ведёт себя и как волна, и как частица.

✅ Японские сейсмологи зафиксировали редкое явление при землетрясении
Исследователи из Киотского университета обнаружили, что южная часть разлома двигалась со сверхсдвиговой скоростью — до 6 км/с. Это происходит, когда разрыв распространяется быстрее сейсмических волн. Кроме того, впервые удалось заснять искривление породы при сдвиге, что подтверждает теорию о механизме образования следов трения в разломах. 👉Видео

✅ Новая модель AlphaEarth объединяет данные о Земле в единую цифровую систему
Эта система использует спутниковые снимки и другие данные в реальном времени, преобразуя их в удобный для анализа формат — «эмбеддинг». Раньше из-за сложности и большого объёма информации учёным было трудно работать с разрозненными данными. Теперь же AlphaEarth помогает лучше понимать процессы, происходящие на планете.

✅ В Microsoft Copilot появился скрытый режим «Smart»
Помимо уже известных функций — быстрого ответа, глубокого мышления и исследования — в Copilot тестируется новый неанонсированный режим «Smart». Он автоматически подстраивается под задачу, ускоряя или углубляя анализ. Вероятно, в нём используется GPT-5 от OpenAI. Остальные режимы помогают решать сложные задачи: от математики до многоэтапных исследований.

sciarticle.ru

SciArticle: Новости недели

Эта неделя принесла важные улучшения и шаги к новому этапу развития платформы 🚀

📊 Обновлённый дашборд публикационной активности
Мы значительно усилили аналитику: теперь можно видеть распределение научных публикаций по ключевым технологическим направлениям и регионам мира.

🆕 Новая метаданная “Тренд”
Теперь ключевые слова публикаций автоматически классифицируются по категориям:
- Task — исследовательские задачи и прикладные проблемы
- Method — методы, модели, фреймворки
- Metric — показатели качества и точности
- Material — используемые данные и ресурсы
- OtherScientificTerm — прочие научные термины
- Generic — абстрактные термины
- Domain — предметная область технологии или процесса

🔍 Фильтрация по Трендам позволит:
- Быстро находить релевантные публикации. Выделяя только те работы, что соответствуют конкретной задаче, методу, метрике или предметной области.
- Отслеживать динамику исследований. Видеть, как меняется популярность технологий и подходов во времени.
- Выявлять ключевых игроков и источники. Анализировать, какие организации или регионы активнее всего работают по выбранному направлению.
- Находить точки пересечения доменов. Видеть, где одни и те же методы применяются в разных предметных областях.
- Фокусироваться на передовых областях. Быстро выделять новые и растущие темы для приоритетного изучения.

⚙ Курс на автоматизацию
Мы ускоряем разработку, чтобы к октябрю выйти в продакшн и предоставить доступ к базе данных учёным из разных доменов.

sciarticle.ru

📊 SciArticle: Исследование технологических трендов 2025
Мы провели анализ ключевых технологий по индустриальным доменам.

Результаты представили в интерактивном дашборде:
🔗 Дашборд технологических трендов 2025

Исследование проводилось на базе научных публикаций, аффилированных с ведущими компаниями. С помощью AI-моделей мы выделили технологии из названий и аннотаций статей, а затем собрали их в аналитический дашборд.

Какую аналитику уже можно увидеть 👇

🌍 По индустриальным доменам — видно, какие технологические направления в фокусе у мейджоров разных отраслей.
📚 По предметам исследований — можно оценить популярность ключевых дисциплин, формирующих технологический ландшафт.
🏛 По областям и подобластям — прослеживаются взаимосвязи между фундаментальными исследованиями и прикладными задачами.
📈 По направлениям и технологиям — ясно, какие именно решения получают приоритетные инвестиции внимания.

🔜 Точки роста проекта
— расширение выборки за счёт большего числа исследований;
— нормализация сущностей для повышения точности и выделения наиболее релевантных и значимых технологий;
— детализация связей между уровнями (от дисциплин до конкретных технологий).

🤝 Делитесь дашбордом с коллегами и партнёрами, которым это может быть полезно.

💬 Будем благодарны за вашу обратную связь — она поможет сделать исследование ещё ценнее.

sciarticle.ru

📊 SciArticle: Демо день

🏆 Мы вошли в топ-40 стартапов в акселераторе "Академия инноваторов", 6 поток.
Это признание стало результатом нашей работы над продуктом и подтверждением его ценности для рынка.

🎤 Мы представили SciArticle и договорились о запуске 3 пилотов с клиентами из сфер:
— Биотех 🧬
— Венчурные инвестиции 💸
— Индастритех ⚙️

Мы только начинаем, и впереди ещё больше интеграций и запусков 💡

Хотите обсудить пилот для своей компании?
👉 Запишитесь на демо продукта

sciarticle.ru

SciArticle: SciTechScore ITC

🚀 Запустили TechScore ITC — индекс технологичности компании для зрелой оценки R&D и продукта без «магии» и хайпа.

1) Что измеряем: динамику исследований, близость к фронтиру, трансляцию в практику, дифференциацию от конкурентов, тягу экосистемы и баланс «зрелость vs хайп».
2) Как устроено: мультифакторная перцентильная шкала с бенчмаркингом по рынку
3) Что на выходе: общий уровень 1–10, профиль субиндексов и карта зон роста для продуктовых и R&D-решений.

1️⃣ Имитация R&D — «me-too», высокий шум, практической отдачи нет.
2️⃣ Зарождение — первые публикации/эксперименты, IP эпизодичен.
3️⃣ Эпизодическая активность — нерегулярные исследования, слабая трансляция.
4️⃣ Порог присутствия — очаги новизны, единичные IP, низкая дифференциация.
5️⃣ Функциональная прикладность — базовая ценность продукту, стабильная практика.
6️⃣ Выход на фронтир — появляются признаки product-pull, интерес экосистемы растёт.
7️⃣ Стабильная трансляция — регулярный поток IP/кейсов, предсказуемый рост.
8️⃣ Сильная дифференциация — чёткий уникальный профиль, опережение конкурентов.
9️⃣ Лидерство в категории — доминирование в ключевых кластерах, ускоренный рост.
🔟 Категория-мейкер — формирует рынок, быстрый цикл R&D→IP→выручка.

📅 Хотите оценку вашей компании? Запишитесь на демо

SciArticle: Отчет о технологических трендах

Мы запускаем работу над новой формой отчёта о технологических трендах, основанной на глубокой аналитике публикационной активности. Этот инструмент поможет компаниям и исследователям ориентироваться в будущем технологий.

✨ Что войдёт в отчёт?

📊 Executive Summary
— Топ-10 ключевых трендов отрасли с интегральным SciTech Score.
— 2–3 сдвига года: где «прорыв», а где «затухание».
— Карта трендов (heatmap + bubble-chart) и практические next steps.

🌍 География
— Лидирующие страны, регионы и компании в развитии технологий.
— Региональная карта «Страна × Тренд».
— Древовидная диаграмма «Компания × Тренд».

🔬 Паспорта трендов
— Суть каждого тренда: примеры внедрения, уровень зрелости и барьеры.
— SciTech Score (научный моментум, новизна, трансляция в практику, тяга экосистемы и др.).
— Топ-20 источников и идеи для пилотных гипотез.

Подробнее по ссылке.

sciarticle.ru

SciArticle: Индекс инвестиционной привлекательности (IAI)

Совместно с rost.vc мы разработали IAI — интегральный индекс для экспресс оценки технологических компаний. 🚀

Он переводит чек-листы, СМИ, научные публикацияи, патенты и отчеты в количественные метрики, ускоряя прескрининг и скоринг.

Методология опирается на проверенные стандарты: CCC, HHI (US DOJ/FTC), NPS (Bain), TRL (NASA), принципы CG (G20/OECD).

IAI объединяет шесть субиндексов:
1) FSI — Финансовая устойчивость и качество прибыли
Меряет денежность и долговую устойчивость: YoY рост выручки, чистая маржа, OpCF/Revenue, CCC, Net Debt/EBITDA, Interest Coverage.
2) MPI — Рыночный потенциал и динамика
Учитывает ёмкость и темпы рынка, диверсификацию стран и каналов (B2G/B2B/B2E/B2C), конкуренцию (HHI), лояльность (NPS).
3) PTI — Технологичность
TRL (1–9), портфель и горизонт IP, R&D/Revenue, внутренний ITC. Подробный разбор этого индекса мы публиковали ранее.
4) TMI — Команда и управление
Фокус на опыте лидеров, независимых директорах, ESOP, аудите и раскрытиях, соответствующих принципам CG.
5) RRI — Риски и устойчивость
Оценивает регуляторные и санкционные факторы, локализацию, горизонт истечения IP, зависимость от B2G, компонентные риски.
6) PI — Планы и исполнение
Точность прогнозов (MAPE/WAPE), попадание в KPI и согласованность с отраслевым CAGR.

Какую ценность видим:
— Для инвесторов: ускоренный прескрининг и мониторинг портфеля
— Для корпораций: унификация оценки стартапов
— Для фаундеров: объективный самоаудит перед раундом для инвесторов

🤖 В рамках MVP мы готовим продукт, который на базе ИИ будет автоматически собирать скоринг по IAI и дополнять его пояснениями и проверками консистентности.

IAI делает оценку компаний быстрее, прозрачнее и воспроизводимой.

📬 Мы открыты к пилотированию: подключим дашборд под ваши метрики и поможем встроить IAI в процессы инвестиций.

Контакт для связи: @SciManager

sciarticle.ru

🚀 Продолжается прием заявок в технологический конкурс Газпромбанка для Диптех-решений 🚀

📈 Это потенциальная возможность не просто презентовать свой продукт, но и получить инвестиции от 30 до 500 млн рублей*, улучшить стратегию и укрепить позиции на рынке!

*с учетом условий и ограничений, установленных правилами конкурса

📍 Конкурс подойдет для проектов из следующих направлений:

● Новые технологии сбережения здоровья
● Экономика данных и цифровая трансформация государства
● Космические технологии и сервисы
● Новые атомные и энергетические технологии
● Новые материалы и химия
● Средства производства и автоматизации
● Технологическое обеспечение биоэкономики

Участвовать могут юридические лица, зарегистрированные в России, с проектами, которые прошли этап валидации рынка – имеют первых клиентов, кейсы пилотирования.

📆 Успейте подать заявку до 10 октября 2025 года

Реклама. Фонд «Сколково», ИНН: 7701058410, erid: 2W5zFGriVQ4

Технологический радар нового поколения 🚀
Эта неделя принесла мощный апгрейд для аналитики и технологического скаутинга.

🤖 Автоматизированный пайплайн аналитических отчетов
Совсем недавно мы завершили разработку системы, которая формирует отчеты о технологических трендах в полностью автоматическом режиме.
Теперь анализ 10 000+ научных публикаций, сотен открытых источников и компаний занимает всего несколько часов.

📊 Что это дает?

- Быстрое выявление новых направлений исследований и технологических прорывов
- Поддержку мониторинга инноваций и технологического скаутинга на уровне мировых лидеров
- Возможность интеграции с аналитическими панелями SciArticle и внешними платформами

🔬 Почему это важно?
Мы делаем шаг к созданию экосистемы, где наука и бизнес соединяются через данные.
Теперь понимание технологического ландшафта — не месяцы аналитики, а часы точного машинного анализа.

Будущее технологической разведки — уже здесь.

sciarticle.ru

🧭 Технологический Дайджест
Теперь вы можете получать сфокусированные обзоры технологий, основанные на публикационной активности конкурентов. Это не просто аналитика — это стратегический инструмент для R&D и корпоративных инноваций.

📑 Как работает методология:

1️⃣ Аффилированные публикации — источник инсайтов.
Наши исследования показывают, что в 65% случаев сотрудники наукоемких компаний публикуют прикладные исследования, напрямую отражающие реальные технологические приоритеты бизнеса.

2️⃣ От бизнеса — к скаутингу.
Запросы компаний формируют пул технологий для пилотов, позволяя выявить направления, где возможна быстрая коммерциализация.

3️⃣ Структурный подход к отбору.
Мы классифицируем дайджест по векторам технологического развития и доменам компаний, превращая массив данных в понятную систему сигналов.

🔍 Результат:
Сужаем воронку с 45 000 статей до 250 релевантных публикаций, которые действительно стоит прочитать.

📈 SciArticle делает технологический анализ прицельным, структурным и управляемым.

sciarticle.ru

SciArticle: Интеграция ИИ в корпоративную среду ⚙️

Искусственный интеллект перестал быть экспериментом — теперь это инфраструктура, а не просто модель. Но как сделать так, чтобы корпоративные данные оставались под контролем, а скорость анализа и качество решений — на уровне передовых лабораторий?

💡 Почему внутренние LLM в компаниях не догоняют OpenAI (и скорее всего никогда не догонят).
Сегодня все крупные компании, разрабатывая свои модели, сталкиваются с ограничениями масштаба:
🔹 недостаток данных для дообучения на уровне мирового потока,
🔹 отсутствие экспертизы по созданию цепочек агентов и сложной RAG-инфраструктуры,
🔹 и главное — ИИ сегодня это не просто «модель», а сервис с глубокой инженерией, API, безопасностью, мониторингом и интеграцией в экосистему.
Без глобального трафика, сотен тысяч реальных сценариев и обратной связи пользователей невозможно достичь сопоставимого качества.

🔐 Как решать задачу безопасно и быстро?
Компании ищут баланс: использовать передовые ИИ-инструменты — но без утечек и рисков.
Мы предлагаем именно это — интеграцию ИИ аналитика в корпоративную почту через защищённые пайплайны и промпт-чейны.

🚀 Что сделали мы в SciArticle
Мы выстроили инфраструктуру, которая позволяет:
🔹 автоматизировать анализ рынков и трендов,
🔹 проводить технологический скаутинг,
🔹 генерировать исследовательские гипотезы,
🔹 формировать обзоры научной литературы,
🔹 и многое другое — в сотни раз быстрее, чем вручную, в десятки быстрее внутренних решений.

Можно уже сегодня использовать OpenAI-сервисы внутри корпоративных границ — безопасно, локально и эффективно.

📩 Если вашей компании нужна интеграция ИИ в аналитические процессы — пишите @SciManager.
Мы покажем, как сделать это без утечек и с максимальной пользой .

Делаем ИИ безопасным инструментом для науки и бизнеса.

sciarticle.ru

🚀 SciSource: Ваш радар для скаутинга новых технологий

Больше не нужно собирать сигналы рынка по крупицам из статей. SciSource — AI SaaS-платформа мониторинга технологических трендов, которая показывает, куда двигаться и во что инвестировать.

Почему это важно бизнесу:
🔹 Быстрее от идеи к пилоту: приоритизация направлений на главном экране (радар + доска технологий).
🔹Решения, а не шум: интегральный Индекс технологичности (ITC, 1–10) с расшифровкой по моментуму, новизне, влиянию и готовности.
🔹 Прозрачная аргументация: динамика по времени, география активности, ключевые игроки и ориентиры рынка (TAM/SAM/SOM).
🔹Управляемый риск: горизонты внедрения 0–2 / 2–5 / 5–10 лет переводят обсуждение в дорожную карту.
🔹Непредвзятая ИИ-аналитика: единые критерии и воспроизводимые метрики.

Как это работает:
🔹Аналитика Ваших приоритетных направлений технологического развития на основе анализа разработок конкурентов.
🔹Фильтры по темам, компаниям, странам и периодам — без сложных настроек.
🔹Визуализации «радар», «white-space», карта для сравнения технологий на одном экране.
🔹Карточка каждой технологии: краткий вывод “нужно/не нужно”, драйверы роста, статус рынка, поставщики и кейсы.
🔹Экспорт данных — для материалов по инновациям и партнёрским переговорам.

Контакт для запроса тестового доступа: @SciManager.

sciarticle.ru

SciArticle: Паспорт тренда

В скаутинге технологий время — главный конкурент. Мы используем паспорт тренда как приборную панель мониторинга: за 30 секунд понять, где нарастает импульс, кто уже зашёл в нишу и когда гипотеза переходит в фазу внедрения.

🧭 Используем следующие показатели:
1. Метрики ядра (SM/NO/TR/CD) — моментум, новизна, импакт и диффузия: быстрый рентген зрелости и скорости роста.
2. Ключевые публикации — корпоративные статьи с нормированными цитированиями и признаками прикладности для проверки гипотез.
3. Кейсы — внедрения, бенчмарки, руководства: маркеры готовности к масштабированию и фильтр от «хайпа».
4. White-space карта — «моментум × новизна»: где свободные окна возможностей.
5. Охват компаний — кто уже в кластере и насколько плотное поле.

💼 Для кого решение?
1. Для R&D — приоритизация направлений по влиянию на отрасль и технологические гипотезы.
2. Для продукта — выбор фичей под спрос экосистемы
3. Для инвесторов/CorpDev — темп роста и плотность игроков для сделок и партнёрств.
4. Для аналитиков/BI — опорные SM/NO/TR/CD и проверяемые артефакты для дашбордов.

Паспорт тренда экономит часы исследования, делает выбор измеримым: цифры, источники, решения.

sciarticle.ru

SciArticle: Новости недели

На этой неделе мы сделали важный шаг в развитии аналитической платформы “Технологический ландшафт” — технологический радар и интерактивный дашборд теперь работают в едином пространстве. Это приближает нас к главной цели: давать исследователям и технологическим скаутам инструмент, который показывает, где зарождается импульс технологий и как эволюционируют кластеры компаний — в реальном времени.

📊 Вот что обновилось
🔹 Обновили визуализацию ядра трендов — теперь радар показывает движение технологий по фазам: от наблюдения до масштабирования.
🔹 Более четко видны связи между направлениями: данные, инфраструктура, Realtime & Streaming, управление и доверие — концентрируются ближе к «масштабу» и «продукции».
🔹 Радар стал быстрее, точнее и удобнее для скаутинга: за 30 секунд можно понять, куда смещается фокус и какие домены ускоряются.
🔹 Теперь доступен полнофункциональный дашборд с картой публикаций, деревом компаний и фильтрами по тегам, датам, странам и доступности.

🚀 Зачем это исследователям и скаутам?
🔹 Быстрее принимать решения о гипотезах и пилотах.
🔹 Снимать неопределённость о зрелости технологий.
🔹 Находить white-space зоны по данным в один клик.
🔹 Отслеживать компании, которые только входят в кластер или уже формируют стандарт.

Мы продолжаем строить систему, которая делает мониторинг технологий не рутиной, а удобным исследовательским процессом.

sciarticle.ru

SciArticle: Новости недели

🏆 2 место в акселераторе «Большая разведка»
🔹 Наш проект занял 2-е место, подтвердив научную состоятельность и прикладную ценность выбранного подхода.
🔹 Эксперты демо-дня отметили уровень проработки решения и его потенциал к коммерциализации.
🔹 Отдельно была выделена экономическая модель и логика масштабирования проекта.

🚀 Что это значит для SciArticle
🔹 Акселератор стал катализатором развития проекта: мы получили прикладную экспертизу, обратную связь от индустрии и подтверждение выбранной траектории.
🔹 Следующий фокус — доработка продукта и подготовка к пилотам.

🤝 Благодарности партнерам
🔹 Спасибо за экспертную поддержку: АО «Альфа-Банк», АО «Сибур-Химпром», ООО «ЛУКОЙЛ-ПЕРМЬ», АО «ЭР-Телеком Холдинг», АО «Редуктор-ПМ».

@SciArticleChannel