🧠 Дайджест новостей университетов и бизнеса

🔹 Студенческая команда КБГУ презентовала ИИ-решение для образования в рамках программы «Я в деле».

🔹 Студенты Университета Иннополис разработали духи с помощью искусственного интеллекта. Их проект AI Spirit представил аромат SD-1, созданный нейросетью после анализа 40 000 комбинаций популярных парфюмов и оценок потребителей.

🔹 Ученые СибГМУ улучшили систему оценки кровопотери в экстренной медицине с помощью нейросети.

🔹 ИИ для Yandex Cloud за полгода заработал более 1 млрд рублей.

🔹 В Краснодаре разработают программу внедрения видеоаналитики с ИИ.

🔹 Роскомнадзор предупредил о доступе судов к переписке с ИИ.

🔍 Обзор подготовлен на основе анализа больших данных с применением методов обработки естественного языка.

🧠 Дайджест новостей университетов и бизнеса

🔹 Одиннадцать российских университетов, участвующих в проекте «Яндекса», поддержали применение ИИ студентами при подготовке выпускных работ. Программа стартовала в 2024 году в НИУ ВШЭ, а позже к ней присоединились ИТМО, КФУ, УрФУ, ТюмГУ, СибГМУ и другие вузы.

Всего участие приняли свыше 500 студентов разных направлений. Они использовали ИИ как инструмент при создании дипломов — в основном для структурирования текста и подготовки литературных обзоров.

🔹 Научно-исследовательский институт биоцифровых систем здоровья запускают на базе Саратовского государственного медицинского университета имени Разумовского (СГМУ).

В институте будут заниматься научными разработками — от идеи до готового к внедрению в медицинскую практику продукта. В структуру нового НИИ уже входит научно-исследовательская лаборатория открытых биосистем и искусственного интеллекта. Специалисты лаборатории создают цифровые системы анализа биомедицинских данных.

🔹 «Глава компании Apple Тим Кук, выступая перед сотрудниками в ходе редкого общекорпоративного собрания, подчеркнул исключительную важность искусственного интеллекта и призвал к разработке революционных решений в этой сфере. По данным Bloomberg, Кук заявил, что революция в области ИИ «столь же велика или даже больше», чем появление интернета, смартфонов, облачных вычислений и приложений.

🔹 Авито Работа: В первой половине 2025 года аналитики стали самыми высокооплачиваемыми офисными специалистами.

🔹 Google выпустила Gemini 2.5 Deep Think — рассуждающую ИИ-модель, которая параллельно обдумывает несколько идей.

🔍 Обзор подготовлен на основе анализа больших данных с применением методов обработки естественного языка.

Эксперты Wildberries&Russ, ТГУ и других компаний оценили диссертации первых выпускников магистратуры по дата-аналитике для бизнеса

Защита выпускных квалификационных работ студентов магистратуры "Дата-аналитика для бизнеса" прошла в Томском госуниверситете (ТГУ). Магистратуру открыли в 2023 году, обучение длится два года, таким образом студенты, представившие свои диссертации во время защиты, являются первыми выпускниками этой магистерской программы.

В защите-2025 участвовали 8 проектов магистрантов. Их проекты:
🔹Создание тиражируемой платформы обработки и анализа данных на основе делового русского языка в сфере делопроизводства
🔹Разработка приложения для управления термостатами, установленными на системы отопления в помещении
🔹Разработка и внедрение линейной модели атрибуции для сервиса онлайн-бронирования отелей
🔹Автоматизация работы с количественными данными
🔹Разработка системы управления процессом анализа количественных данных с применением технологий искусственного интеллекта
🔹Разработка и оценка моделей глубокого обучения для классификации рекламных баннеров
🔹Профилирование аудитории Вконтакте для маркетинговых исследований
🔹Разработка системы отображения данных для анализа сегментов пользователей социальной сети ВКонтакте

Работы оценивали специалисты ТГУ и приглашенные эксперты, в том числе Ангелина Акатова, методолог отдела по работе с образовательными организациями Wildberries&Russ.

"Подготовка магистрантов потрясающая! Это проекты, которые действительно можно прямо здесь и сейчас брать и применять в разных компаниях. Очень серьёзная глубина проработки с точки зрения применимости к бизнесу и сильный продуктовый подход. Видно, что инструменты, пользоваться которыми научили студентов, используются в практической деятельности, магистранты действительно понимают, как это делать. Это говорит о серьезном уровне программы и о том, что дальше будет только круче. Коллектив, создавший и реализующий эту магистерскую программу, сильно вовлечен в образовательный процесс, неравнодушен, к каждому выпускнику относится с большим вниманием. Атмосфера на защите была потрясающая! И вообще от защиты остались только положительные впечатления, потому что все прошло интересно и захватывающее", — прокомментировала Ангелина Акатова.

Также в оценке магистерских работ участвовали эксперты "Академии Дата-Дайвинг", Аналитического центра при Правительстве Российской Федерации, Университета Банка России и ученые ТГУ.

В нынешнем году партнером магистерской программы стала объединенная компания Wildberries&Russ. Теперь в магистратуре есть три специализации: продуктовая аналитика, маркетинговая аналитика, BI-аналитика. Студентов ждёт увлекательная практика — решение реальных задач в компаниях. Wildberries&Russ, Авито, Ситимобил, Playrix, Яндекс, Газпромнефти и Eggheads. Подробности — на сайте.

📱 Университетский консорциум исследователей больших данных

🧠 Дайджест новостей университетов и бизнеса

🔹 В Сеченовском университете запустили новый образовательный курс по разработке решений виртуальной и дополненной реальности в медицине.

🔹 В Уральском федеральном университете создана нейросетевая система с искусственным интеллектом, способная автоматически определять дефекты в мостах, дорогах и других объектах инфраструктуры.

🔹 Студенты Московского физико-технического института разработали сервис на основе искусственного интеллекта для автоматизации работы кол-центров.

🔹 Уральский федеральный университет будет работать над ИИ-технологиями и атомной энергетикой вместе с Ираном и Индией.

🔹 Высшая школа экономики и МТС будут вместе бороться с дипфейками и научат искусственный интеллект создавать новое видео под запросы пользователей.

🔍 Обзор подготовлен на основе анализа больших данных с применением методов обработки естественного языка.

🧠 Дайджест новостей университетов и бизнеса

🔹 «Сбер» направит 1 млрд руб. на поддержку образовательных программ «Топ-ИТ» и «Топ-ИИ» в шести ведущих вузах страны: МИФИ, МФТИ, ВШЭ, ИТМО, Университете Иннополис и УрФУ. Финансирование охватит 14 программ, набор на которые составит 2200 человек с началом обучения в сентябре 2025 г.

🔹 Ученые из Чжэцзянского университета в Китае представили мозгоподобный компьютер, основанный на специализированном нейроморфном чипе, с более чем 2 миллиардами искусственных нейронов.

🔹 Компания OpenAI внедрила в ChatGPT новую функцию, которая будет напоминать пользователям о необходимости сделать перерыв при длительном общении с искусственным интеллектом. Напоминания отображаются в виде всплывающих окон, и чтобы продолжить диалог, пользователю необходимо дать согласие. По форме эта система схожа с напоминаниями в играх для Nintendo Wii и Switch, однако в случае с ChatGPT она призвана решать более серьёзные задачи, связанные с ментальным здоровьем..

🔹 Ученые Курчатовского института разработали нейросеть, которая анализирует теплофизические параметры для моделирования тяжелых аварий на атомных электростанциях. Обработка данных с помощью искусственных нейронных сетей позволяет более точно прогнозировать угрозы на этих объектах.

🔹 Альянс в сфере искусственного интеллекта опубликовал третий рейтинг российских вузов по подготовке кадров для отрасли, в который вошли 203 университета из 68 регионов страны. Первое место в рейтинге занял НИУ ВШЭ, получив наивысшую категорию «А++». Также лидерами рейтинга стали ИТМО и МФТИ с оценкой «А+», а МГУ и СПбГУ вошли в группу «А».

Университеты оценивались на основе открытых данных и независимых исследований Альянса в сфере ИИ. Всего было проведено более 150 опросов работодателей и анкетирование более 12 тыс. студентов.

🔍 Обзор подготовлен на основе анализа больших данных с применением методов обработки естественного языка.

Какие кадры нужны России

Двухдневный всероссийский форум "Прогноз потребности в кадрах: цели, подходы, результаты" проходит в Томске. Он стартовал 7 августа на площадках администрации Томской области и кадрового центра "Работа России".

Участвуют эксперты из 30 регионов страны и десятков организаций. Это службы занятости, федеральные и региональные органы власти, научное сообщество, крупные работодатели страны. Среди них — представители Университетского консорциума исследователей больших данных. Участники обсуждают современные подходы прогнозирования кадровой потребности и меры по подготовке квалифицированных специалистов, востребованных экономикой.

Сегодня, 8 августа, состоятся мероприятия, организованные экспертами ВНИИ труда: панельная дискуссия "Методологические подходы к прогнозированию кадровой потребности" (модератор — Вячеслав Гойко, директор Института анализа больших данных и ИИ ТГУ, гендиректор Консорциума Big Data), мастер-класс "Нейросети в ЦЗН: от страха к пользе", где расскажут об ИИ-ассистенте платформы "РосНавык" для анализа статистики о вакансиях регионального рынка труда, и другие.

📱 Университетский консорциум исследователей больших данных

🧠 Дайджест новостей университетов и бизнеса

🔹 Новый подход к соавторству человека и ИИ в создании текстов, который поможет избежать споров в научной и образовательной среде, предложили исследователи Самарского университета им. Королёва.

🔹 Вузы разделились на шесть лагерей в отношении к искусственному интеллекту.

🔹 Компания OpenAI анонсировала GPT-5 — флагманскую модель искусственного интеллекта, которая станет основой для ChatGPT следующего поколения.

🔹 Ростех начал производство оборудования с системой охлаждения для нейросетей.

🔹 "Яндекс" разрабатывает систему выявления и маркировки ИИ-контента.

🔹 Российские школьники завоевали 8 медалей на олимпиаде по ИИ в Китае.

🔍 Обзор подготовлен на основе анализа больших данных с применением методов обработки естественного языка.

Всероссийский форум по кадровой политике завершился в Томске

7-8 августа в Томске проходил Всероссийский форум "Прогноз потребности в кадрах: цели, подходы, результаты", который собрал более 100 экспертов из 30 регионов нашей страны. Они обсудили современные подходы прогнозирования кадровой потребности. Участники Консорциума Big Data участвовали в дискуссиях и мастер-классах по цифровым инструментам для кадровых прогнозов.

В рамках форума состоялось подписание соглашения об установлении и развитии долгосрочных партнерских отношений между Всероссийским научно-исследовательским институтом труда (ВНИИ труда) Министерства труда и социальной защиты Российской Федерации и Томским государственным университетом. Стороны договорились о проведении совместных научных исследований в области сбора и обработки данных рынка труда и проработке вопроса и создании совместной научной группы по прогнозированию кадровой потребности регионов и отдельных отраслей экономики страны.

О значимости форума пресс-службе Консорциума Big Data рассказал Владимир Смирнов, и.о. генерального директора "ВНИИ труда":

🔹О форуме

Форум имеет большое значение и проводится в развитие поручения Президента от 2023 года, в рамках которого была поставлена задача сформировать кадровый прогноз и ежегодно его обновлять. Проблема кадрового обеспечения экономики справедливо названа одной из главных преград на пути развития страны. Решать ее необходимо на уровне федерального центра с подключением регионов, потому что никто кроме регионов не знает специфику и особенности их экономики. У нас все регионы очень разные, это преимущество нашей страны, но одновременно и сложность, потому что каждый регион требует индивидуального подхода. И здесь, конечно, необходимо привлекать большое количество профессионалов. Как раз на это и направлен форум в Томске.

🔹 О Томске

Здесь есть большой опыт прогнозирования. На форуме мы услышали интересный доклад по местной системе прогнозирования. А вообще томичи еще до того, как эта проблематика была вынесена на научно-национальный уровень, начали искать различные подходы к кадровому прогнозированию. В Томске создана сильная научно-образовательная база для этого. Отмечу отличную организацию форума. Принимающая сторона очень хорошо подготовила все мероприятия, инфраструктуру, подобрала состав участников от региона. Мы благодарим коллег. Это действительно большой труд принимать гостей со всей России на таком уровне.

🔹 О технологиях в кадровом прогнозировании

Очень часто большие данные воспринимаются как универсальный ключ ко всем проблемам, но это не так. Большие данные — только структурированные, правильно интерпретированные, положенные на единую методологию, описываемую понятными для всех терминами, — будут работать на благо. Без единой методологии это просто большой массив неупорядоченной информации.
В рамках форума состоялись мастер-классы, в том числе по искусственному интеллекту. ИИ может ускорить различные процессы в прогнозировании. Важно помнить, что для хорошего результата нужен подходящий инструмент и подготовленные специалисты. В противном случае эффективность будет низкая. Форум нужен и для этого тоже — расширение знаний, понимание сотрудниками, региональными специалистами, которые делают прогноз, общей терминологии и подходов, используемых при прогнозировании.

📱 Университетский консорциум исследователей больших данных

🧠 Дайджест новостей университетов и бизнеса

🔹 Яндекс открыл набор в олимпиадные кружки по искусственному интеллекту для 5-11 классов. Обучение будет проходить в бесплатном формате под руководством победителей олимпиад, членов жюри и тренеров сборных. Для зачисления необходимо подать заявку и успешно пройти конкурсный отбор.

🔹 Экономисты из ВШЭ разработали нейросетевую модель, способную за сутки до события с точностью более 83% предупредить о приближении краткосрочного фондового кризиса. Модель работает даже на сложных, несбалансированных данных и учитывает не только экономические показатели, но и настроение инвесторов.

🔹 Аспиранты ИТМО разработали новый метод подсчета концентрации клеток микроводорослей по снимкам микроскопа с помощью компьютерного зрения. Благодаря разработке концентрация клеток рассчитывается всего за 30 секунд, что позволяет быстрее выращивать микроводоросли для пищевой промышленности, косметологии и других целей.

🔹 В России создан ИИ-ассистент археологов. Ученые из лаборатории Европейского университета Санкт-Петербурга «Искусство и искусственный интеллект» и ИИМК РАН создали приложение Similis на основе ИИ, которое может избавить исследователей от рутинных действий.

🔹 В Донском государственном техническом университете разрабатывают систему на основе искусственного интеллекта, которая сократит затраты на борьбу с сорняками на 40%.

🔹 Ученые МФТИ и МГУ им. Ломоносова проанализировали мнения профессиональных ювелиров о внедрении искусственного интеллекта (ИИ) в их работу.

🔍 Обзор подготовлен на основе анализа больших данных с применением методов обработки естественного языка.

🧠 Дайджест новостей университетов и бизнеса

🔹 Специалисты Московского физико-технического института создали новый алгоритм на основе искусственного интеллекта, способный анализировать данные с сейсмических датчиков и строить детализированные карты подземных структур. Разработка позволяет точнее и быстрее оценивать сейсмические риски при строительстве в регионах с нестабильной геологией, включая Дальний Восток, Кавказ и северные территории с вечной мерзлотой.

🔹 Исследование «Авито Работа» показало, что число резюме с навыками работы с нейросетями у молодых специалистов выросло в 2,5 раза за год. Лидируют дизайнеры и SMM-специалисты.

🔹 Студенты НГТУ НЭТИ разрабатывают ИИ-платформу для оптимизации логистики. Она будет анализировать данные в реальном времени, перестраивать маршруты, оптимизировать загрузку транспорта и расходы на его содержание.

🔹 Объем российского рынка платформ для искусственного интеллекта превысит 15 млрд рублей.

🔹 Google и прочие стали возвращаться к очным собеседованиям из-за жуликов с ИИ.

🔍 Обзор подготовлен на основе анализа больших данных с применением методов обработки естественного языка.

🧠 Дайджест новостей университетов и бизнеса

🔹 Математики Санкт-Петербургского государственного университета и Института проблем машиноведения РАН создали алгоритм неинвазивного управления инвалидной коляской с помощью нейронных сигналов головного мозга.

Коляска реагирует на намерения пользователя, распознавая сигналы мозга через электроэнцефалографию (ЭЭГ). Специальные алгоритмы машинного обучения анализируют активность мозга, выделяя паттерны, соответствующие командам «вперед», «налево», «направо» и «стоп». Для повышения точности используются адаптивные методы, такие как модифицированный алгоритм Якубовича — Брэгмана и «неявная полоска», которые эффективно разделяют сигналы даже при ограниченном объеме данных.

🔹 Арктический государственный институт культуры и искусств разработал первый в России продукт для цифровизации библиотек на базе искусственного интеллекта.

Он должен полностью изменить методы обработки и поиска документов и всю библиотечную структуру. Уже разработаны три модуля ИИ-программы: это автоматическая каталогизация, виртуальный помощник и работа с текстом

🔹 Ученые Первого МГМУ имени И.М. Сеченова разработали веб-приложение для автоматического выявления новообразований головного мозга на МРТ-снимках с помощью методов компьютерного зрения.

В отличие от аналогов кроме наличия патологии программа определяет ее точную локализацию и тип. Точность детекции новообразований при этом составляет 97,1%. Разработка имеет открытый код и бесплатно доступна всем желающим. По мнению экспертов, технологии машинного зрения сейчас крайне востребованы среди медиков во всем мире и рынок таких услуг будет только увеличиваться.

🔹 Искусственный интеллект помогает учёным изучать закустаривание тундры.

Международная команда исследователей из Института проблем экологии и эволюции им. А.Н. Северцова РАН (ИПЭЭ РАН), НИУ ВШЭ, Университета Вирджинии (UVA) и организации Alaska Biological Research применила возможности искусственного интеллекта для изучения распространения кустарниковой ольхи (Alnus alnobetula fruticosa) на северной границе леса в Сибири.

Исследование охватило три ключевых участка в сибирской Субарктике. Нейросеть проанализировала почти миллион участков размером 12×12 м по космическим снимкам высокого разрешения, сделанным с интервалом 10-15 лет. Результаты показали, что скорость закустаривания варьирует от 2,4 % до 26,1 % за десятилетие в зависимости от местных условий.

🔹 Google инвестирует $9 млрд в развитие ИИ и облачных технологий. Часть средств пойдет на строительство нового кампуса дата-центров в городе Стиллуотер. Кроме того, компания планирует увеличить мощности уже действующего центра в Приоре. Эти проекты направлены на наращивание ресурсов для работы ИИ и облачных технологий в США.

🔍 Обзор подготовлен на основе анализа больших данных с применением методов обработки естественного языка.

Вузы и бизнес могут принять участие в экспертной сессии, посвященной методологии оценки кадрового запроса в химическом секторе, которая состоится 22 августа на базе Балтийского федерального университета (БФУ) имени Иммануила Канта.

Организатор мероприятия — Томский государственный университет (ТГУ), соорганизатор — БФУ. Сессия состоится при поддержке Университетского консорциума исследователей больших данных и Российского Союза химиков в рамках нацпроекта "Новые материалы и химия", курируемого Министерством промышленности и торговли РФ.

"Мы приглашаем представителей предприятий химической промышленности, образовательных организаций, отраслевых объединений и органов власти участвовать в новом раунде обсуждений кадрового вопроса для химической отрасли. В июле на эту тему была проведена стратсессия в Минпромторге РФ, а теперь экспертные дискуссии примет Балтийский федеральный университет, крупнейший научно-образовательный центр на северо-западе страны", — комментирует директор Института анализа больших данных и искусственного интеллекта ТГУ Вячеслав Гойко.

Дефицит специалистов в химической отрасли считается ключевым барьером развития всей индустрии. Сессия в Калининграде станет важной площадкой для выработки подходов, которые позволят выстроить реальное соответствие между запросами рынка и возможностями системы образования.

Основные темы экспертной сессии: факторы, определяющие кадровую потребность, критерии и показатели для ее оценки, подходы к оценке потребности в кадрах различных квалификационных уровней (рабочие, специалисты, руководители) и т.д.

"Участие в обсуждении даст возможность напрямую влиять на формирование методологии, которая будет применяться в дальнейшем на федеральном уровне. Таким образом для профессионального сообщества это возможность совместно задать новые правила взаимодействия науки, образования и бизнеса", — говорит руководитель отдела аналитики Института анализа больших данных и искусственного интеллекта ТГУ Юлия Александрова.

Чтобы принять участие, необходимо зарегистрироваться по ссылке: forms.yandex.ru/u/684fe579068ff05fbc077e14. Контакт для вопросов: Римма Николаевна Ботенева ([email protected]).

"БФУ им. И. Канта и ТГУ — классические университеты, вошедшие в пилотный проект Минобрнауки по совершенствованию системы высшего образования. Оба вуза в числе первых выбрали образовательную программу по химии в качестве приоритетного направления для модернизации, сделав особый акцент на интеграции с отраслью. Сформированные образовательные программы нацелены на закрытие кадровых дефицитов в индустрии, что безусловно соответствует стратегии развития научно-технологического потенциала страны. Два года подряд в рамках приемной кампании на программы по химии мы видим большой интерес со стороны абитуриентов: значительно вырос конкурс, количество заявлений и средний балл ЕГЭ поступающих", — отмечает и.о. руководителя Института медицины и наук о жизни БФУ им. И. Канта Павел Федураев.

Благодаря статусу федерального вуза и масштабным проектам с промышленными и научными партнерами, БФУ входит в число ключевых центров подготовки кадров и исследований, формирующих кадровый и технологический потенциал страны.

📱 Университетский консорциум исследователей больших данных

#НовостиПартнеров

Бесплатный вебинар от Yandex Crowd Solutions и Yandex Cloud

"LLM + Краудсорсинг: секреты эффективной разметки данных"

Доля ошибок при разметке нейросетями достигает 30%. Ручная разметка точнее, но сложнее: требуется организовать рабочую среду и учитывать человеческий фактор. Совместить скорость и простоту авторазметки с точностью ручной разметки позволяет гибридный подход. Две команды Яндекса расскажут о нём на вебинаре.

🔹 Когда:
28.08 четверг, 12:00-13:00 (мск)

🔹 Регистрация по ссылке: https://crowdsolutions.yandex.ru/news/webinar-with-cloud

🔹 Для кого:
Инженеры, студенты, научные сотрудники, преподаватели, проектные команды — все кому нужны собранные или размеченные датасеты для проектов, наиболее эффективные подходы и готовые инструменты

🔹 Что ждёт слушателей:
• Готовый пайплайн, чтобы получать предсказуемый и качественный результат
• Пошаговые рекомендации по настройке разметки и контроля качества
• Кейсы с разметкой для проектов из разных индустрий
• Чек-лист по запуску разметки

"Мы покажем, как наш гибридный формат — LLM плюс краудсорсинг — меняет правила игры в работе с данными. У нас есть готовая инфраструктура и лучшие практики, так что не придется тратить время на поиск разметчиков и изобретение quality controls. Мы верим, что наш подход поможет широкому кругу специалистов ускорить и упростить путь от идеи до готовой ML-модели", — комментирует Анастасия Лесик, руководитель внешних проектов Яндекс Crowd Solutions.

Задать вопросы Анастасии Лесик можно по электронной почте: [email protected]

📱 Университетский консорциум исследователей больших данных

🧠 Дайджест новостей университетов и бизнеса

🔹 Исследователи Северо-Восточного федерального университета с коллегами из других российских вузов и институтов приступили к реализации проекта Российского научного фонда «Языки и культуры народов Севера и Арктики РФ: комплексные социогуманитарные исследования (на основе больших данных)».

Одним из результатов проекта будет создание интегрированной информационной системы, объединяющей данные по языкам, культуре, генетике. На основе методов машинного обучения ученые смогут разрабатывать образовательные платформы, чтобы сохранить языки коренных малочисленных народов Севера.

🔹 Минцифры сформулировало проект концепции для внедрения в России комплексного регулирования ИИ, основой которого, как указано в документе, должен стать человекоориентированный подход.

Понятие ИИ в России впервые законодательно закрепили в 2020 г. в законе №123-ФЗ (ввел экспериментальное регулирование ИИ в Москве на пять лет), согласно которому, ИИ — это комплекс технологических решений, которые позволяют имитировать когнитивные функции человека и получать результаты, сравнимые с результатами интеллектуальной деятельности человека, при выполнении конкретных задач.

🔹 Исследователи факультета ВМК МГУ имени М. В. Ломоносова разработали программный комплекс для тестирования робастности мультимодальных больших языковых моделей (MLLMs).

Эти модели, обрабатывающие как текстовую, так и визуальную информацию, находят широкое применение в виртуальных ассистентах и интеллектуальных поисковых системах. Однако по мере роста их популярности увеличивается и риск появления уязвимостей.

Инструмент, созданный специалистами факультета ВМК МГУ, предназначен для оценки робастности MLLMs к визуальным атакам — незаметным для человека изменениям изображений, способным вызвать некорректное поведение модели.

🔹 В отделении вспомогательных репродуктивных технологий Сеченовского центра материнства и детства вместе с Цифровой кафедрой Сеченовского Университета разрабатывают новую программу на основе искусственного интеллекта, призванную повысить шансы женщины забеременеть.

🔹 DeepSeek анонсировал обновление своей предыдущей модели искусственного интеллекта V3, объявив о готовности улучшенной версии к тестированию.

Согласно сообщению DeepSeek в официальной группе WeChat, V3.1 может обрабатывать больший объем информации для любого запроса. Это может, например, позволить ему поддерживать более длительные разговоры с лучшей запоминаемостью.

🔍 Обзор подготовлен на основе анализа больших данных с применением методов обработки естественного языка.

Кадры для химии: опыт БФУ

Сегодня в Балтийском федеральном университете (БФУ) имени Иммануила Канта проходит экспертная сессия, посвященная методологии оценки кадрового запроса в химическом секторе. В мероприятии участвуют представители научных групп, департамента образовательной деятельности и Высшей школы живых систем БФУ.

Организатор сессии — Томский государственный университет (ТГУ), соорганизатор — БФУ. Сессия проводится при поддержке Университетского консорциума исследователей больших данных и Российского Союза химиков в рамках нацпроекта "Новые материалы и химия", курируемого Министерством промышленности и торговли РФ.

Как отметил на открытии сессии и.о. руководителя Института медицины и наук о жизни БФУ Павел Федураев, на подготовку кадров для химической промышленности положительно влияет проводимая в стране реформа высшего образования. БФУ участвует в этом процессе и выбрал для трансформации программы по химии.

Так, теперь студент может выбрать срок обучения (от 4 до 6 лет) и желаемую квалификацию (химик, инженер-химик, химик-исследователь). Ключевые особенности нового подхода БФУ: усиление фундаментальной подготовки, увеличение практики на базе индустриальных партнеров, гибкость образовательного процесса, понятный карьерный маршрут после обучения.

"Ключевой аспект трансформации — это движение по направлению к отраслевым и индустриальным партнерам. Сформированные образовательные программы нацелены на закрытие кадровых дефицитов в индустрии, что безусловно соответствует стратегии развития научно-технологического потенциала страны. Нашим ключевым партнером выступает ООО "РЭНЕРА" (ГК "РОСАТОМ")", — сказал Павел Федураев.

Он отметил, что предварительные итоги партнерства и реализации пилота в БФУ следующие:
🔹 возросшая популярность программ по химии — вырос конкурс и средний балл ЕГЭ поступающих
🔹 вместе с партнером вуз открыл лабораторию "Химических источников тока", которая повторяет производственный процесс первой в России гигафабрики
🔹 вручение офферов 17 выпускникам-химикам компанией "РЭНЕРА"
🔹 повышение качества образовательного процесса благодаря сотрудничеству с РХТУ им. Д.И. Менделеева

📱 Университетский консорциум исследователей больших данных

Экспертная сессия, посвященная методологии оценки кадрового запроса в химическом секторе, прошла в минувшую пятницу в Балтийском федеральном университете (БФУ) имени Иммануила Канта. В ней приняли участие представители 7 регионов — сотрудники органов власти, университетов и их промышленных партнеров.

Организатор сессии — Томский государственный университет (ТГУ), соорганизатор — БФУ. Мероприятие состоялось при поддержке Университетского консорциума исследователей больших данных и Российского Союза химиков в рамках нацпроекта "Новые материалы и химия", курируемого Министерством промышленности и торговли РФ.

Как отметил директор Института анализа больших данных и искусственного интеллекта ТГУ Вячеслав Гойко, Калининградская область имеет мощный потенциал в развитии химической промышленности, поэтому столица региона стала местом проведения экспертной сессии.

"Для нас очень важно сотрудничество именно с экспертным сообществом — с теми людьми, кто собирает образовательные программы в вузах, нанимает химиков к себе на работу. Важно вместе отработать всю методологию, которую мы разрабатываем в рамках подготовки Стратегии развития химической отрасли до 2042 года и в рамках работы Центра опережающей подготовки и переподготовки квалифицированных кадров по направлению новых материалов и химии", — сказал Вячеслав Гойко.

Участники сессии обсудили кадровые запросы химотрасли и возможности вузов по подготовке химиков. Эксперты подчеркнули, что индустрия и образование должны иметь универсальный инструмент оценки кадрового дефицита и потребностей работодателей. Это позволит привести университетские образовательные программы в соответствие с реальными запросами химических компаний.

В рамках сессии Вячеслав Гойко представил один из таких инструментов — онлайн-платформу "РосНавык". С ее помощью исследователи из Института анализа больших данных и искусственного интеллекта ТГУ исследовали рынок труда в химической отрасли России. Они проанализировали миллионы вакансий, определили, какую работу предлагают химикам в России, какие компетенции и навыки требуют от соискателей. Итоги исследования аналитики оформили в дашборд, доступ к которому получили все участники экспертной сессии в БФУ.

Как подчеркнул представитель БФУ Павел Федураев, сессия объединила стороны, заинтересованные в качественной подготовке кадров. И им предстоит дальнейшая работа, в том числе в совместных проектах и в рамках реформы системы высшего образования.

"Как однажды выразился один из наших коллег по другим направлениям, некоторые образовательные программы плодят скрытую безработицу. И вот все наши усилия как раз направлены на то, чтобы никакой скрытой безработицы в части выпускников естественно-научного профиля и конкретно химии не было. Эта сессия должна подчеркнуть важность таких взаимодействий между индустрией, органами власти и академического сообщества. Только при совместном усилии действий можно добиться действительно значимых результатов", — резюмировал и.о. руководителя Института медицины и наук о жизни БФУ Павел Федураев.

📱 Университетский консорциум исследователей больших данных

По словам исполнительного директора Центра опережающей подготовки и переподготовки квалифицированных кадров по направлению новых материалов и химии Ирады Магаевой, в химотрасли России наблюдается кадровый дефицит, который сдерживает развитие этого сектора.

"Дефицит кадров, по разным оценкам, сейчас насчитывает от 20 тысяч до 60 тысяч человек. К 2030 году мы можем достичь 150 тысяч, если не предпринимать никаких усилий. Как раз наш центр должен решить эту проблему. Наша задача не просто устранить имеющийся кадровый барьер, но и разработать систему, которая гибко и оперативно реагировала бы на возникающие сложности и адаптировалась к тем потребностям, которые есть на рынке труда", — рассказала Ирада Магаева.

Она добавила, что центр занимается анализом кадрового состояния отрасли, разработкой методологии оценки кадрового запроса, формированием и масштабированием лучших практик, разработкой и актуализацией образовательных программ вузов и так далее.

📱 Университетский консорциум исследователей больших данных