Мобильный интернет в России станет быстрее благодаря ИИ

Мобильный интернет в России станет быстрее благодаря ИИ

Мобильный интернет в России станет быстрее благодаря ИИ

Мобильный интернет в России хотят ускорить с помощью искусственного интеллекта. И нет, речь не о чат-боте, который будет сочинять вам извинения за плохой сигнал. ИИ планируют использовать прямо в сетях связи, чтобы он сам распределял нагрузку, освобождал перегруженные каналы и подкидывал трафик туда, где есть свободная полоса.

По данным материалов Минцифры (передают «Известия»), российские операторы уже провели пилотные проекты.

Результаты выглядят бодро: пропускная способность сетей выросла на 20-30%, а задержки передачи данных сократились примерно вдвое. Особенно это важно для будущих 5G- и 6G-сетей, но приятный бонус в том, что эффект возможен и на нынешних LTE-сетях.

ИИ могут поручить динамическое распределение радиочастотного спектра, прогнозирование нагрузки, автоматическую настройку базовых станций и диагностику сбоев.

Проще говоря, сеть должна стать менее ручной и более самостоятельной: заметила перегрузку — перестроилась, увидела риск аварии — отреагировала заранее, поймала аномалию — не дала ей добраться до абонента.

Операторы уже используют такие решения. В МТС рассказали о системе распределения частот на базе ИИ и применении нейросетей при планировании сетей. Т2 использует комплекс SON, который автоматически оптимизирует работу базовых станций.

«Билайн» также развивает SON и в 2026 году запустил сетевого агента «ИИ-инженер» для разбора технических событий. В «Мегафоне» считают, что нейросети могут взять на себя управление сложными процессами, которые человеку трудно контролировать в реальном времени.

Эксперты объясняют: один из ключевых инструментов — модели LSTM, которые умеют прогнозировать трафик и распределять ресурсы под разные задачи, от видео до IoT. Но ждать магии всё же не стоит: ИИ поможет выжать больше из существующих сетей, а настоящий скачок скорости, по оценкам участников рынка, возможен после полноценного запуска 5G в России.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru