Правительство утвердило дорожную карту по развитию суперкомпьютеров в РФ

Правительство утвердило дорожную карту по развитию суперкомпьютеров в РФ

Правительство утвердило дорожную карту по развитию суперкомпьютеров в РФ

Правительство России утвердило дорожную карту по развитию высокопроизводительных вычислений и суперкомпьютерной инфраструктуры. Распоряжение подписал премьер-министр Михаил Мишустин. Документ задаёт вектор, как в ближайшие годы в стране будут развивать суперкомпьютеры, грид-технологии и связанные с ними направления, включая алгоритмы искусственного интеллекта.

Государство решило системно заняться тем, без чего сегодня всё хуже работают и наука, и промышленность, и ИИ. Речь идёт о вычислительных мощностях, которые нужны для сложного моделирования, цифровых испытаний, прогноза погоды, разработки новых материалов, лекарств и цифровых двойников.

Одна из ключевых задач дорожной карты — навести порядок в работе суперкомпьютерных центров коллективного пользования. Для них собираются сформировать единые требования, а также определить понятный порядок доступа для научных организаций и ключевых промышленных предприятий. То есть речь не только о развитии инфраструктуры, но и о правилах её использования.

Документ (PDF) также затрагивает модернизацию уже существующих центров и дальнейшее расширение вычислительных возможностей. Отдельное внимание инициаторы уделяют Национальной исследовательской компьютерной сети нового поколения, которая объединяет сотни российских вузов и научных организаций.

По состоянию на март 2026 года она уже обеспечивает учёным доступ к существующим суперкомпьютерным центрам, а дальнейшее развитие сети должно упростить работу с большими объёмами данных.

Кроме того, дорожная карта предусматривает подготовку концепции отдельной федеральной научно-технической программы. В её рамках планируется развивать отечественные алгоритмы, методы и программное обеспечение для суперкомпьютерных вычислений в разных отраслях экономики. То есть акцент делается не только на «железо», но и на собственный программный стек.

Есть в документе и образовательный блок. Речь идёт о запуске новых и развитии уже существующих программ обучения, связанных с суперкомпьютерными технологиями и высокопроизводительными вычислениями. И это вполне логично: сама по себе инфраструктура ничего не даст, если для неё не будет специалистов.

Google научила смартфоны измерять пульс без часов и фитнес-браслетов

Google, видимо, решила, что фитнес-браслетам и умные часам пора на пенсию. Компания представила технологию, которая позволяет измерять пульс и частоту сердечных сокращений в состоянии покоя с помощью обычной фронтальной камеры смартфона.

Никаких датчиков на запястье, никаких ремешков и дополнительных устройств. Всё, что нужно, — собственное лицо.

Система получила название Passive Heart Rate Monitoring (PHRM). Работает она  любопытно: после разблокировки смартфона по лицу фронтальная камера записывает короткое восьмисекундное видео, а встроенная ИИ-модель анализирует едва заметные изменения цвета кожи, возникающие из-за кровотока.

Человеческий глаз таких изменений не видит, а вот алгоритмы машинного обучения — вполне.

 

По данным Google, точность системы оказалась неожиданно высокой. При оценке пульса в состоянии покоя результаты отличались от показателей фитнес-браслета Fitbit Charge 6 менее чем на пять ударов в минуту.

Для обучения и тестирования модели компания использовала более 350 тысяч видеозаписей почти 700 участников с разными оттенками кожи. Более того, исследователи проверяли технологию не только в лаборатории, но и в реальной жизни. Добровольцы больше недели ходили со своими смартфонами, одновременно используя Fitbit и медицинское оборудование для контроля сердечного ритма.

Результаты оказались убедительными, чтобы Google всерьёз заговорила о будущем такого подхода. Впрочем, до идеала ещё далеко. Исследователи признают, что системе пока сложнее стабильно получать данные у людей с тёмными оттенками кожи. Также на точность могут влиять разговоры, движения головы и другие обычные действия.

Есть и вопрос приватности. Всё-таки технология предполагает регулярный анализ изображения лица пользователя. В Google уверяют, что обработка может выполняться непосредственно на устройстве без передачи данных в облако.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru