Наталья Быкова обозреватель «Монокль» 28 ноября 2022, 00:00
Ученые уже включились в процесс, однако готовность производства оставляет желать лучшего.
Испытательный стенд лаборатории МФТИ, где разрабатывается принтер плазмонных структур
Читайте Monocle.ru в
В ноябре несколько ведущих технических вузов страны — Московский физико-технический институт (МФТИ), МГТУ им. Н. Э. Баумана, Московский инженерно-физический институт (МИФИ), Московский институт электронной техники (МИЭТ), Сколковский институт науки и технологий (Сколтех) и Всероссийский научно-исследовательский институт оптико-физических измерений (ВНИИ ОФИ) — подписали соглашение о создании консорциума в области научного приборостроения.
Это исторический момент для российской инженерной науки. Со времен падения железного занавеса, когда было ликвидировано Министерство приборостроения, средств автоматизации и систем управления СССР вместе с его проектами по достижению целей научно-технического прогресса, почти все приборы для исследований закупались за рубежом. По официальным данным, доля импортного научного оборудования, которое продавалось в России в 2022 году, достигла 93%. Общая сумма грантов, направленных Министерством науки и высшего образования РФ на обновление приборной базы научных и образовательных организаций, в этом году составила 11,8 млрд рублей — из них только 2,5 млрд пошли на приобретение отечественных устройств. Причем сделано в условиях ограничений: закупить не менее 15% оборудования российского производства требовалось по условиям грантов. Однако у отечественных компаний приобретались в основном недорогие и некритичные позиции, отдельные реактивы, программы или услуги для нужд научных организаций. Сложные и дорогостоящие устройства — спектрометры, инкубаторы, калибраторы, хроматографы и другое оборудование более чем для 10 тыс. лабораторий — поставлялись из Франции, Италии, Германии, США, Великобритании, Финляндии, Дании, Норвегии, Канады и даже Австралии.
Санкции последних двух лет напрямую затронули эти поставки. Одной из первых под ограничения Вашингтона еще в 2021 году попала компания из Санкт-Петербурга «Аналит Продактс» — дистрибьютор работающей по американским технологиям японской фирмы Shimadzu. Через нее приобретали масс-спектрометры Росгидромет, Санкт-Петербургский государственный университет, научно-производственный флагман иммунобиологии «Микроген» и другие научные центры.
🤖 «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?
Купить
На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии
– журнал для тех, кто знает, но хочет понимать
Азиатский детонатор: как крах в Сеуле и Токио может похоронить экономики США и Европы
Настоящие новости
Маркетплейсы: вход не для всех
Как победить на маркетплейсе
Северный широтный ход: полярный долгострой никак не оттает
Забудьте о девальвации
Криптовалютчики ждут осени
От поиска валюты к управлению ликвидностью
Акции упали? Подбираем, потом пригодятся
Верховный суд встраивает суды в правовую вертикаль
Поле брани после Анкориджа