Чем сложнее система, тем более деликатной и квалифицированной должна быть работа с ней. Управление российской энергетикой нуждается в совершенствовании, считает член-корреспондент РАН Юрий Петреня
СЕРГЕЙ ФАДЕИЧЕВ/ТАСС
Научный руководитель Института энергетики Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого работает в энергомашиностроении уже почти полвека
Читайте Monocle.ru в
В январе 2019 года правительство утвердило программу модернизации объектов электрогенерации до 2031 года (в отрасли ее окрестили ДПМ-2). В рамках программы предполагается модернизация старых тепловых генерирующих мощностей в объеме до 41 ГВт. Это почти четверть всех ныне имеющихся мощностей тепловой генерации, включая старые электростанции «Русгидро» на Дальнем Востоке.
Программа должна привлечь в отрасль мощный поток инвестиций, оцениваемый в полтора триллиона рублей (в ценах 2020 года). При этом возврат инвестиций энергетиков с фиксированной рентабельностью, так же, как и по программе ДПМ-1, действовавшей в 2008–2017 годах, обеспечен платежами потребителей в рамках специальных договоров о предоставлении мощности (отсюда и название программы).
Мы уже анализировали программу ДПМ-2 (см. «Плохое энергетическое равновесие», № 8 за 2020 год) и пришли к печальному выводу: обновление генерирующих мощностей не приведет к удешевлению электроэнергии для потребителей (напомним, по итогам прошлого года средние цены на электроэнергию для промышленных потребителей в России превысили средние цены в США). Главными бенефициарами программы, как и первой ДПМ, станут сами энергетики, получив на пятнадцать лет вперед гарантированный денежный поток. Но у нас сохранялась надежда, что хотя бы в технологическом плане «реновация» энергетики пройдет на достойном уровне.
Обсудить технологическую сторону ДПМ-2, а заодно обозреть состояние дел в российском энергетическом машиностроении, с нами согласился профессионал экстра-класса, «зубр» отрасли Юрий Петреня. В начале сентября член-корреспондент РАН и еще недавно генеральный директор крупнейшего в России энергомашиностроительного концерна «Силовые машины» Петреня стал научным руководителем Института энергетики — подразделения питерского Политехнического университета Петра Великого. Это один из ведущих инжиниринговых и научно-исследовательских центров Политеха, который включает в себя научно-педагогические школы по энергомашиностроительному и электромеханическому направлениям и базовые отраслевые кафедры.
Юрий Кириллович работает в энергомашиностроительной отрасли с 1974 года. После катастрофы на Саяно-Шушенской ГЭС в августе 2009-го участвовал в работе правительственной комиссии по расследованию причин техногенной аварии и восстановлению гидроэлектростанции. Дал «Эксперту» по обстоятельствам случившегося обширное интервью (см. «На черной частоте», № 39 за 2009 год), в котором утверждал, что катастрофа на СШГЭС связана не только с «железом», «шпильками и гайками», а является следствием фундаментально ошибочных решений по реорганизации электроэнергетики.
🤖 «Пока бизнес скорее тратит на ИИ, чем на нем зарабатывает»
Пока Google и Microsoft делают наши личные данные топливом для своих нейросетей — анализируя почту или делая скриншоты экрана каждые несколько секунд, — реальный сектор (финансы, медицина, промышленность) задыхается от обратной проблемы. Здесь строгие законы о защите персональных данных превращаются в непреодолимый барьер: обмениваться данными, чтобы учить свои модели на них, большей части банков и корпораций запрещено.
Однако выход есть — технология конфиденциальных вычислений, позволяющая анализировать данные, не раскрывая их. В России одним из пионеров этого подхода стала компания УБИК (теперь часть группы Arenadata), запустившая в прошлом году продукт Ubic Conclave для совместного анализа данных банков, телекомов и госструктур без передачи самих сведений.
⚡️ Петр Емельянов — директор по дата-стратегии и искусственному интеллекту группы Arenadata
Как работают конфиденциальные вычисления? Что дает ИИ бизнесу? Что за задачи решают ваши заказчики? Как будет проходить адаптация к ИИ?
🎙 О том, как именно конфиденциальные вычисления могут преобразить искусственный интеллект и где кроется экономика в анализе данных, Петр Емельянов рассказал в подкасте «Монокля».
0.54 что такое конфиденциальные данные и вычисления и зачем они нужны
5.50 что могут узнать банки о своих клиентах, если объединят свои данные (не объединяя их)?
7.50 как не запутаться в том, что показывают большие данные
12.35 стартапы на базе ИИ: почему у них нет конкуретных преимуществ
14.00 как работает Conclave
17.00 что хотят получить банки и компании с помощью конфиденциальных вычислений
21.00 как экосистема может больше зарабатывать за счет знания своего клиента
23.50 каким будет ИИ,обученный не на общедоступных, а на публичных данных
28.20 почему нам не нравится, когда наши данные обрабатывают
31.50 так приносит ли ИИ деньги или нет?