Только пятая часть российских госкомпаний уже перешла на российское ПО

Только пятая часть российских госкомпаний уже перешла на российское ПО

Только пятая часть российских госкомпаний уже перешла на российское ПО

Только 5 из 25 госкомпаний, чьи представители участвовали в совещании Минцифры 6 декабря, полностью завершили переход на российское ПО. Такую статистику привел заместитель гендиректора по ИТ аэропорта Шереметьево Кирилл Алифанов.

Для госсектора и объектов критической информационной инфраструктуры (КИИ) датой перехода на отечественное ПО установлено 1 января 2025 года. Однако успеют сделать это далеко не все.

«Из 25 компаний пять отчитались, что они полностью выполнили указ президента и импортозаместились. Не было сказано, сколько сотен миллиардов было на это потрачено, но главное — выполнили указ», — заявил Кирилл Алифанов в выступлении на форуме «Пульс цифровизации».

В Минцифры, однако, сохраняют оптимизм. Как сообщили в ведомстве корреспондентам «Коммерсанта», большинство компаний уже завершают работу по переходу на отечественное ПО.

«Все компании-участники совещания доложили, что успешно переходят на отечественное ПО на объектах КИИ. Они доложат об импортозамещении на объектах КИИ на отдельном совещании», — сообщила пресс-служба Минцифры в ответ на запрос «Коммерсанта».

В Минцифры также обещали провести «строгий анализ причин» в том случае, если компания не успеет провести импортозамещение в установленные сроки. Минцифры также рассматривает возможность обязать такие компании заключать форвардные контракты.

«По каждому такому случаю будет проведен определенный анализ причин. Они в большинстве случаев банальны и связаны с отсутствием финансирования. Начиная с 2022 года эти задачи были поставлены, но расходы на федеральные ведомства, на "цифру", увеличены не были», — говорил Максут Шадаев на Cnews Forum 7 ноября.

По оценке опрошенных изданием экспертов, не успеют перейти на российское ПО 15-20% объектов КИИ. Основным препятствием является сложность проектов миграции и длительное тестирование, необходимое для проверки совместимости различных отечественных решений. Особенно остро данная проблема стоит в таких отраслях как авиаперевозки, энергетика и финансовый сектор, где велика зависимость от специфичного отраслевого ПО.

«Основная сложность при импортозамещении ПО заключается в том, что российских операционных систем много, а необходимая программа может работать только на одной ОС, другая на второй. Стопроцентный переход на отечественное ПО во всех сферах — это вопрос десятилетия, потому что сейчас идет глобальное импортозамещение массового ПО, до специфического нужно удовлетворить именно этот спрос»,— отметил гендиректор SETERE Group Олег Ивченков.

ИИ научился выявлять депрессию по голосовым сообщениям в WhatsApp

Учёные показали, что депрессию можно распознать буквально «по голосу» — и для этого не нужны ни долгие опросники, ни визит к врачу. Достаточно короткого голосового сообщения в WhatsApp (принадлежит Meta, признанной экстремистской и запрещенной в России).

Исследователи из Медицинской школы Санта-Каса-де-Сан-Паулу и компании Infinity Doctors разработали медицинскую языковую модель, которая с высокой точностью определяет наличие депрессивного расстройства по аудиосообщениям.

Результаты работы опубликованы 21 января 2026 года в открытом журнале PLOS Mental Health.

В эксперименте модель анализировала короткие голосовые сообщения, где участники просто рассказывали, как прошла их неделя. И результат оказался неожиданным: у женщин с диагностированной депрессией точность распознавания превысила 91%.

Это один из лучших показателей среди подобных исследований, особенно с учётом того, что речь идёт о бытовых сообщениях, а не специально записанных медицинских интервью.

Для обучения и тестирования использовались два набора данных с WhatsApp-аудио от носителей португальского. В них вошли записи пациентов с подтверждённым диагнозом «большое депрессивное расстройство» и контрольной группы без депрессии.

Часть сообщений была максимально простой — участникам предлагали досчитать от одного до десяти, другая часть — более естественной: свободный рассказ о прошедшей неделе.

Лучше всего модель справлялась именно со «спонтанной речью». У мужчин точность в этом же сценарии оказалась ниже — около 75%, что авторы связывают с меньшим числом мужских голосов в обучающей выборке и возможными различиями в речевых паттернах. При анализе простого счёта до десяти разница между полами почти исчезала: точность составляла около 80% у женщин и чуть меньше у мужчин.

По словам авторов, модель улавливает тонкие акустические признаки — темп речи, интонации, паузы, — которые сложно заметить человеку, но хорошо видит машинное обучение. И главное — всё это происходит в привычном для людей формате повседневного общения.

Исследователи считают, что при дальнейшем развитии технология может лечь в основу недорогих и удобных инструментов раннего скрининга депрессии, не требующих сложных процедур и не нарушающих повседневные привычки пользователей.

Как отметил старший автор исследования Лукас Маркес, «незаметные акустические особенности обычных голосовых сообщений могут с неожиданной точностью указывать на депрессивные состояния».

Напомним, в недавнем исследовании метаданные WhatsApp показали: мы плохо понимаем, как ведём себя в чатах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru