This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Какой ПК можно будет собрать в 2026 году
😁7❤5👍5🔥1😡1
Один чип вместо тысяч серверов, или глобальный конкурент Nvidia
🌐 Пока все обсуждали, насколько мощнее стали новые GPU, возникла другая проблема: большие модели не помещаются туда, где их пытаются запускать. Дата-центры дорожают, пропускные сети упираются в физические пределы, а зависимость от облака становится стратегическим риском.
⏹ Cerebras Systems – компания, которая пошла против главного правила полупроводниковой индустрии. Вместо того чтобы нарезать кремниевую пластину на сотни маленьких чипов и затем пытаться соединить их проводами, они оставили её целой. Так появился Wafer Scale Engine – самый большой процессор в истории человечества размером с обеденную тарелку. Это инженерное решение создано с одной целью: убрать коммуникационный налог. Пока конкуренты строят сложные кластеры, где данные теряют время в пути между серверами, Cerebras предлагает систему, где память и вычисления слиты в единый монолит.
⚡Ключевое различие между Nvidia и Cerebras Systems состоит в принципе работы с памятью. Nvidia опирается на память стандарта HBM3e, что обеспечивает огромное количество памяти в ее чипе (288 ГБ). Однако HBM-память расположена рядом с вычислительным кристаллом, а не внутри него. Это создает неизбежную задержку при обращении к данным. Более того, данный тип памяти сложно масштабируется, что позволяет компании фактически монополизировать ее поставки.
🔰 Главное конкурентное преимущество Cerebras заключается в радикальном выходе из ситуации: благодаря гигантской площади их чипа Wafer Scale Engine, вся память интегрирована непосредственно в его структуру (SRAM). Это и устраняет задержку в передачи данных, и выводит компанию из-под удара глобального дефицита HBM, делая их архитектуру единственной, неуязвимой для ресурсной блокады со стороны Nvidia.
⚙ Несмотря на маленький объем WSE (44 ГБ), вся память интегрирована непосредственно в вычислительные ядра. Это обеспечивает феноменальную пропускную способность в 21 Петабайт в секунду, что примерно в 2600 раз превышает показатели топовых решений Nvidia и полностью компенсирует небольшой объем памяти по сравнению с конкурентом.
Подробнее 👉здесь
💬Telegram | 📺Rutube |📓Дзен | 📝ВК
🌐 Пока все обсуждали, насколько мощнее стали новые GPU, возникла другая проблема: большие модели не помещаются туда, где их пытаются запускать. Дата-центры дорожают, пропускные сети упираются в физические пределы, а зависимость от облака становится стратегическим риском.
⏹ Cerebras Systems – компания, которая пошла против главного правила полупроводниковой индустрии. Вместо того чтобы нарезать кремниевую пластину на сотни маленьких чипов и затем пытаться соединить их проводами, они оставили её целой. Так появился Wafer Scale Engine – самый большой процессор в истории человечества размером с обеденную тарелку. Это инженерное решение создано с одной целью: убрать коммуникационный налог. Пока конкуренты строят сложные кластеры, где данные теряют время в пути между серверами, Cerebras предлагает систему, где память и вычисления слиты в единый монолит.
⚡Ключевое различие между Nvidia и Cerebras Systems состоит в принципе работы с памятью. Nvidia опирается на память стандарта HBM3e, что обеспечивает огромное количество памяти в ее чипе (288 ГБ). Однако HBM-память расположена рядом с вычислительным кристаллом, а не внутри него. Это создает неизбежную задержку при обращении к данным. Более того, данный тип памяти сложно масштабируется, что позволяет компании фактически монополизировать ее поставки.
🔰 Главное конкурентное преимущество Cerebras заключается в радикальном выходе из ситуации: благодаря гигантской площади их чипа Wafer Scale Engine, вся память интегрирована непосредственно в его структуру (SRAM). Это и устраняет задержку в передачи данных, и выводит компанию из-под удара глобального дефицита HBM, делая их архитектуру единственной, неуязвимой для ресурсной блокады со стороны Nvidia.
⚙ Несмотря на маленький объем WSE (44 ГБ), вся память интегрирована непосредственно в вычислительные ядра. Это обеспечивает феноменальную пропускную способность в 21 Петабайт в секунду, что примерно в 2600 раз превышает показатели топовых решений Nvidia и полностью компенсирует небольшой объем памяти по сравнению с конкурентом.
Подробнее 👉здесь
💬Telegram | 📺Rutube |📓Дзен | 📝ВК
Хабр
Один чип вместо тысяч серверов, или глобальный конкурент Nvidia
Пока все обсуждали, насколько мощнее стали новые GPU, возникла другая проблема: большие модели не помещаются туда, где их пытаются запускать. Дата-центры дорожают, пропускные сети упираются в...
❤5👍5🔥4✍2⚡1
📅 Сегодня публикуем радостную новость, посвященную успехам нашей большой команды. Антон Воскобойников, член команды РОСМИМ и студент 3 курса ГАУГН стал обладателем престижной награды - Премии Правительства РФ в группе "Науки об обществе".
🏆 Большие результаты приходят с большим трудом 💪 Получение премии стало возможным благодаря упорству, отличным учебным показателям, работе в команде РОСМИМ и научной составляющей. Антон является соавтором двух монографий, которые были выпущены в 2024 и 2025гг.!
Программно-аналитическиерешения и концепции имитационных моделей молодых ученых ЦЭМИ РАН для государственного администрирования социально-экономических процессов
Трехуровневая система подготовки междисциплинарных ИТ-специалистов: НИИ – ВУЗ – ШКОЛА
🎤 Антон поделился своими впечатлениями после получения премии, ловите его комментарий:
💬Telegram | 📺Rutube |📓Дзен | 📝ВК
🏆 Большие результаты приходят с большим трудом 💪 Получение премии стало возможным благодаря упорству, отличным учебным показателям, работе в команде РОСМИМ и научной составляющей. Антон является соавтором двух монографий, которые были выпущены в 2024 и 2025гг.!
Программно-аналитическиерешения и концепции имитационных моделей молодых ученых ЦЭМИ РАН для государственного администрирования социально-экономических процессов
Трехуровневая система подготовки междисциплинарных ИТ-специалистов: НИИ – ВУЗ – ШКОЛА
🎤 Антон поделился своими впечатлениями после получения премии, ловите его комментарий:
Еще с первого курса я начал работать в лаборатории компьютерного моделирования социально-экономических процессов
ЦЭМИ РАН под руководством Евдокимова Дмитрия Сергеевича. Мне была интересна тема агент-ориентированного моделирования, и со временем научный руководитель предложил мне написать собственную главу для коллективной монографии. Я с энтузиазмом принял этот вызов. Участие в этой работе стало для меня значимым опытом и тем достижением, которое я указал в заявке на стипендию.
💬Telegram | 📺Rutube |📓Дзен | 📝ВК
🔥13❤7👍6
Новая платформа с ИИ для учёных
🔍 Сбер запустил новую облачную платформу с искусственным интеллектом «ИИ для науки» (AI for Science). Разработка может автоматизировать рутинные этапы исследований и объединять научные коллективы в едином цифровом пространстве.
🖥 Платформа состоит из текстового редактора, ИИ-инструментов и сервиса для совместной работы учёных. Это упрощает написание научных текстов, обмен данными, заметками и результатами между членами научной команды.
🤖 Одно из главных преимуществ сервиса — ИИ-агенты, способные сами вести работу, прорабатывать гипотезы и готовить полноценные исследования. Это поможет научным руководителям сократить затраты сил и времени на рутинные задачи.
Подробнее 👉здесь
💬Telegram | 📺Rutube |📓Дзен | 📝ВК
🔍 Сбер запустил новую облачную платформу с искусственным интеллектом «ИИ для науки» (AI for Science). Разработка может автоматизировать рутинные этапы исследований и объединять научные коллективы в едином цифровом пространстве.
🖥 Платформа состоит из текстового редактора, ИИ-инструментов и сервиса для совместной работы учёных. Это упрощает написание научных текстов, обмен данными, заметками и результатами между членами научной команды.
🤖 Одно из главных преимуществ сервиса — ИИ-агенты, способные сами вести работу, прорабатывать гипотезы и готовить полноценные исследования. Это поможет научным руководителям сократить затраты сил и времени на рутинные задачи.
Подробнее 👉здесь
💬Telegram | 📺Rutube |📓Дзен | 📝ВК
⚡7👍4❤2🤔1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Это я иду на обед, хотя на работу пришёл с опозданием, успел только выпить кофе. Возвращаться, если честно, не планирую:
😁8👍4❤3🔥3⚡1💯1
Где показать свой научный фильм? На фестивале!
🔥 Открыт приём заявок на участие в VI Международном Фестивале актуального научного кино, который пройдёт в Москве с 29 марта по 12 апреля 2026 года.
🏆 По итогам показов международное жюри определит победителя в номинации «Лучший фильм», а зрители выберут, кому достанется приз зрительских симпатий.
📆 Заявки на VI Международный Фестиваль актуального научного кино принимаются до 25 января 2026 года.
🌐 Сам фестиваль проходит в рамках инициативы «Наука как искусство» Десятилетия науки и технологий и является важным инструментом популяризации научных достижений.
Подробнее 👉здесь
💬Telegram | 📺Rutube |📓Дзен | 📝ВК
🔥 Открыт приём заявок на участие в VI Международном Фестивале актуального научного кино, который пройдёт в Москве с 29 марта по 12 апреля 2026 года.
🏆 По итогам показов международное жюри определит победителя в номинации «Лучший фильм», а зрители выберут, кому достанется приз зрительских симпатий.
📆 Заявки на VI Международный Фестиваль актуального научного кино принимаются до 25 января 2026 года.
🌐 Сам фестиваль проходит в рамках инициативы «Наука как искусство» Десятилетия науки и технологий и является важным инструментом популяризации научных достижений.
Подробнее 👉здесь
💬Telegram | 📺Rutube |📓Дзен | 📝ВК
❤5🔥4⚡2👍2
Мы вместе с вами провожаем очень плодотворный и ошеломительный 2025й год! Год выдался по настоящему трудоемким, богатым на события и эмоции. Он проверил нашу Команду на прочность и позволил лучше понять на что мы способны и ярче подсветил наши заветные цели! Наш ТОП событий уходящего года:
Ключевые цифры. Опубликовано 18 публикаций: 1 ед. Q1 (Scopus), 5 ед. УБС-1 и УБС-2, 13 ед. ВАК. Из них 3 Книги, 2 программы ЭВМ. Более 300 человек стали слушателями наших Мастер-классов, более 50 из них создали свои модели. Проведено более 10 различных мероприятия с разным уровнем сложности от школьных мастер-классов до международных конференций 😅
Достижения года. Отмечаем самые яркие:
1. Научились добывать золото, вместе с коллегами из Республики Узбекистан, предприятие АО "НГМК". А после этого создали Цифровой двойник завода.
2. Напечатали 2 основные книги в рамках развития компьютерного имитационного моделирования.
3. Создали 5 прототипов имитационных моделей в области социально-экономического направления.
4. Провели свой Первый выпускной в Школе на проспекте Вернадского - наши 4 междисциплинарные команды. Ребята мы всегда с вами на связи!
5. Набрали 7 проектных команд для звездного выпуска в 2026 году.
6. Департамент образования и науки г. Москвы официально включил наш проект в "Академические классы".
7. Четверо из нас стали Экспертами школьных проектов в рамках конкурса «Наука для жизни».
8. РОСМИМ стал дважды финалистом конкурса "Моя страна - Моя Россия" (300 лучших проектов со всей России), опередив 70 тысяч заявок.
9. Выпустили лимитированную брендированную продукцию от РОСМИМ.
10. Десятый пункт, но не последний по значимости! ФИЛЬМ о просветительской и образовательной деятельности проекта
Студенты года. Сразу несколько наших коллег повысили свой уровень квалификации и получили дипломы бакалавра и магистра. Сердечно поздравляем Аксенову Елену, Шеремет Алену, Читая Нино и Черненко Дмитрия!
География года. Москва, Санкт-Петербург, Сочи. Причем именно в Сочи мы посетили V Конгресс молодых ученых в "Сириусе". А в Питере, Петербуржский Международный Экономический Форум (ПМЭФ-2025)
Новый опыт года. В 2025 году мы стали одними из разработчиков "Стратегии эффективного водопользования АО «Навоийский горно-металлургический комбинат» напериод до 2040 г. и более длительную перспективу". Это был действительно необычный опыт.
Мероприятие года. Мы провели самый крутой выпускной для учеников 10-х классов проекта РОСМИМ и Школы на проспекте Вернадского.
Все благодаря вам. Ваша неиссякаемая мощь и поддержка - родные, наставники друзья, коллеги
С наступающим Новым годом!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤15🏆6🎄3☃1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Когда пришел в себя 2 января, доел салаты с новогоднего стола и запил выдохшейся колой
👍5❤2😁2
Разум в машине: российские ученые научили робота ориентироваться в многоэтажных зданиях и пользоваться лифтом
👨🎓 Коллектив ученых из МФТИ и Института искусственного интеллекта AIRI разработал новую систему, которая позволяет колесным роботам самостоятельно перемещаться между этажами зданий, используя обычный пассажирский лифт. Их подход, получивший название LaMDEN, объединяет построение подробной трехмерной карты окружения и возможности больших языковых моделей для планирования сложных действий.
⚡ Эта разработка — важный шаг на пути к созданию по-настоящему автономных сервисных роботов, способных эффективно работать в сложной человеческой среде, от офисов и больниц до жилых комплексов.
⚙ В основе предложенной ими разработки LaMDEN лежат два ключевых компонента. Сначала робот, используя данные с RGB-D камеры, которая воспринимает не только цвет, но и глубину пространства, строит так называемый граф трехмерной сцены. Когда граф сцены построен, в дело вступает второй компонент — большая языковая модель (LLM), схожая с технологией, лежащей в основе ChatGPT. Она выступает в роли «мозга», или внутреннего планировщика. Получив от человека высокоуровневую команду, например: «отправляйся к столу на третьем этаже», языковая модель декомпозирует эту сложную цель в последовательность простых, элементарных действий, понятных роботу.
Подробнее 👉здесь
💬Telegram | 📺Rutube |📓Дзен | 📝ВК
👨🎓 Коллектив ученых из МФТИ и Института искусственного интеллекта AIRI разработал новую систему, которая позволяет колесным роботам самостоятельно перемещаться между этажами зданий, используя обычный пассажирский лифт. Их подход, получивший название LaMDEN, объединяет построение подробной трехмерной карты окружения и возможности больших языковых моделей для планирования сложных действий.
⚡ Эта разработка — важный шаг на пути к созданию по-настоящему автономных сервисных роботов, способных эффективно работать в сложной человеческой среде, от офисов и больниц до жилых комплексов.
⚙ В основе предложенной ими разработки LaMDEN лежат два ключевых компонента. Сначала робот, используя данные с RGB-D камеры, которая воспринимает не только цвет, но и глубину пространства, строит так называемый граф трехмерной сцены. Когда граф сцены построен, в дело вступает второй компонент — большая языковая модель (LLM), схожая с технологией, лежащей в основе ChatGPT. Она выступает в роли «мозга», или внутреннего планировщика. Получив от человека высокоуровневую команду, например: «отправляйся к столу на третьем этаже», языковая модель декомпозирует эту сложную цель в последовательность простых, элементарных действий, понятных роботу.
Подробнее 👉здесь
💬Telegram | 📺Rutube |📓Дзен | 📝ВК
zanauku.mipt.ru
Журнал «За науку»: Разум в машине: российские ученые научили робота ориентироваться в многоэтажных зданиях и пользоваться лифтом
Новый подход LaMDEN объединяет построение подробной трехмерной карты окружения и возможности больших языковых моделей для планирования сложных действий
⚡5🔥5💯5❤1
Орбита стала новой шахтой: спутники с ИИ ускоряют добычу лития и меняют карту сырьевых зон
🛰 В мировой космической отрасли происходят перемены, которые ещё несколько лет назад казались авантюрой. Алгоритмы, работающие автономно на орбите, начинают выполнять задачи, требовавшие огромных команд аналитиков. А одно из последних открытий уже заставило пересмотреть подходы к разведке полезных ископаемых.
🤖 Переход к использованию искусственного интеллекта стал естественным этапом развития спутниковой геоинформатики. Австралийская компания Fleet Space разработала технологию Geodes, которая позволяет объединять данные радиочастотного зондирования, гравиметрии и машинного анализа в единый поток. Такой подход снимает часть нагрузки с исследовательских групп и позволяет ускорить интерпретацию сигналов.
⚙ Когда Fleet Space начала исследование района Джеймс-Бей в канадской провинции Квебек, никто не ожидал по-настоящему прорывного результата. Речь идёт о территории, которая считается перспективной, но малоизученной из-за сложного рельефа и высокой стоимости наземной разведки, однако, по результатам анализа было выявлено крупное месторождение лития. Главная особенность подхода Fleet Space заключается в способности интегрировать спутниковые данные и выводы машинного анализа без участия человека на раннем этапе. Спутники улавливают сигналы с поверхности и из подповерхностных структур, обрабатывают их прямо на орбите и формируют готовые модели.
Подробнее 👉здесь
💬Telegram | 📺Rutube |📓Дзен | 📝ВК
🛰 В мировой космической отрасли происходят перемены, которые ещё несколько лет назад казались авантюрой. Алгоритмы, работающие автономно на орбите, начинают выполнять задачи, требовавшие огромных команд аналитиков. А одно из последних открытий уже заставило пересмотреть подходы к разведке полезных ископаемых.
🤖 Переход к использованию искусственного интеллекта стал естественным этапом развития спутниковой геоинформатики. Австралийская компания Fleet Space разработала технологию Geodes, которая позволяет объединять данные радиочастотного зондирования, гравиметрии и машинного анализа в единый поток. Такой подход снимает часть нагрузки с исследовательских групп и позволяет ускорить интерпретацию сигналов.
⚙ Когда Fleet Space начала исследование района Джеймс-Бей в канадской провинции Квебек, никто не ожидал по-настоящему прорывного результата. Речь идёт о территории, которая считается перспективной, но малоизученной из-за сложного рельефа и высокой стоимости наземной разведки, однако, по результатам анализа было выявлено крупное месторождение лития. Главная особенность подхода Fleet Space заключается в способности интегрировать спутниковые данные и выводы машинного анализа без участия человека на раннем этапе. Спутники улавливают сигналы с поверхности и из подповерхностных структур, обрабатывают их прямо на орбите и формируют готовые модели.
Подробнее 👉здесь
💬Telegram | 📺Rutube |📓Дзен | 📝ВК
Правда.Ру
Орбита стала новой шахтой: спутники с ИИ ускоряют добычу лития и меняют карту сырьевых зон
Прорыв в спутниковой геологоразведке позволил ИИ впервые обнаружить литий из космоса. Технология меняет правила игры и открывает новые перспективы для отрасли.
⚡6❤🔥6❤3🔥2