Южно-Уральский государственный университет - ИЕТН

Ученые ЮУрГУ ускорили анализ потоковых данных с помощью графических процессоров

Качко Сергей — Thu, 12 Nov 2026 17:00:00 +0000

Графические процессоры, в просторечии «видеокарты», полезны не только для игр и майнинга криптовалют. Они помогут предупредить об отклонении сердечного ритма или перегрева прибора в реальном времени – только для этого нужен алгоритм, умеющий выявлять аномалии временных рядов, который распределит между ними работу и правильно интерпретирует результат. В Южно-Уральском государственном университете создали такой алгоритм, опережающий по скорости известный во всем мире аналог в 1.5-27 раз при запуске на суперкомпьютере «Торнадо-ЮУрГУ». Ученые ЮУрГУ разработали быстрый алгоритм StreaMP для вычисления матричного профиля потокового временного ряда на графическом процессоре (GPU). Матричный профиль — это массив, каждый элемент которого хранит расстояние от соответствующего фрагмента ряда до его «ближайшего соседа» (наиболее похожего фрагмента той же длины). Построив матричный профиль, можно за линейное время — т.е. за число операций, пропорциональное длине ряда, — находить аномалии, мотивы (повторяющиеся паттерны) и другие закономерности поведения исследуемого объекта. Алгоритм применим в широком спектре приложений, обрабатывающих большие данные в реальном времени с жесткими ограничениями на время отклика: промышленный интернет вещей, умный город, сейсмология, медицина и др. Разработчики алгоритма — заместитель директора НОЦ «Искусственный интеллект и квантовые технологии», доктор физико-математических наук Михаил Цымблер и его аспирант, преподаватель ИЕТН Александр Валиулин — опубликовали статью в международном журнале Lobachevskii Journal of Mathematics, входящем во второй квартиль (Q2) наукометрических баз Scopus и Web of Science. Почему для вычисления МП используется GPU, а не центральный процессор? У современных графических процессоров тысячи вычислительных ядер (например, у NVIDIA Tesla V100 — 5120), и каждое из них существенно уступает по мощности ядру CPU. Но, как говорится, один в поле не воин: множество ядер GPU хорошо подходит для распараллеливания однотипных вычислений над большими объемами данных. Недаром графические процессоры применяются для обучения нейросетей, создания реалистичной графики в видеоиграх, майнинга криптовалют и других вычислительно емких задач. Научная группа под руководством Михаила Цымблера занимается алгоритмами интеллектуальной обработки временных рядов для выявления аномалий и паттернов при минимальном участии эксперта. Такие алгоритмы не требуют обучения и размеченных данных и применимы в разных предметных областях. Например, они позволяют в реальном времени обнаружить нарушение сердечного ритма у пациента в реанимации или зафиксировать в онлайн-показаниях тензометрического датчика на подшипнике прокатного стана паттерн повышенной нагрузки, который проявлялся ранее. Эксперт настраивает только длину фрагмента ряда. Глобальный максимум матричного профиля соответствует самой выраженной аномалии, глобальный минимум — самому выраженному мотиву; локальные экстремумы дают остальные паттерны. «Существующие алгоритмы вычисления матричных профилей плохо приспособлены к потоковому режиму: они проводят вычисления для ряда целиком, не используя результаты, полученные при обработке уже накопленной части ряда. Именно эта ключевая особенность StreaMP позволила ему существенно опередить SCAMP — самый быстрый на сегодня GPU-алгоритм вычисления матричных профилей в пакетном режиме. Эксперименты с временными рядами длиной от десятков тысяч до десятков миллионов точек, проведенные на суперкомпьютере ЮУрГУ (GPU NVIDIA Tesla V100), показали, что StreaMP опережает SCAMP в 1,5–27 раз в зависимости от длины ряда. При этом скорость StreaMP зависит только от длины нового сегмента, а не от общего объема накопленных данных, что критически важно для «бесконечных» потоков», – рассказал Михаил Цымблер. Чтобы полученные результаты можно было воспроизвести, создатели алгоритма выложили исходные тексты StreaMP в открытом репозитории на платформе Gitverse — воспользоваться алгоритмом может любой желающий. https://doi.org/10.1134/S1995080226618795 Больше новостей в канале ЮУрГУ в МАКС

В ЮУрГУ впервые прошёл научный слэм

Качко Сергей — Tue, 10 Nov 2026 19:00:00 +0000

Первый день форума «Дни науки в Челябинской области», проходившего в Южно-Уральском государственном университете, завершился сайенс-слэмом «Искусственный интеллект меняет индустрию». Science slam переводится как «научная битва». Это не просто развлекательный жанр, это международное движение, которому уже более четверти века. Учёные шли в народ, выступали на открытых площадках, рассказывая о науке в формате стендапа. «Мы прошли специальное обучение онлайн и теперь можем проводить настоящие слэмы, – рассказала заместитель председателя Совета молодых учёных ЮУрГУ Ника Летягина. – В формат шоу выходим впервые. Уверена, что сегодня каждый сможет не только показать свои достижения, но и узнать много нового». Стендапы на слэме представляли молодые учёные. Победитель определяется с помощью шумомера – прибора, измеряющего в децибеллах громкость оваций. При выборе чемпиона учитываются также вопросы из зала. Доцент ИЛиМК ЮУрГУ Рената Елсакова рассказала о том, как искусственный интеллект меняет современное высшее образование. Преподаватель ВШЭКН Алексей Овсяницкий поделился соображениями о том, чему учить современных программистов. Преподаватель Юридического института Данияр Мирманов назвал свой стендап «Галлюцинации по закону» – о том, с какими вызовами в эпоху искусственного интеллекта сталкиваются правоведы. Практикующий врач-травматолог Артур Шамселов рассказал о том, как сложные расчёты помогают создавать индивидуальные ортопедические стельки, изготавливаемые на 3D-принтере. Артур – представитель ЮУГМУ, но с нашим вузом его связывает давняя дружба, он успешно участвовал в проектах Акселератора ЮУрГУ. Дмитрий Галышев, преподаватель ИЕТН рассказал о роли искусственного интеллекта в задачах технической диагностики. На примерах из роботизации металлургии он рассказал о том, как работают «большие данные», и что делать, если их не хватает. Анна Бурлякова из ИСТиС подняла такую интересную тему как прогнозирование спортивных соревнований с помощью нейросетей, обученных на показателях чемпионов мира. Победителем слэма была признана доцент ИЛиМК ЮУрГУ Рената Елсакова. Приз-статуэтку ей вручил первый проректор – проректор по научной работе ЮУрГУ Антон Коржов. Все участники слэма получили памятные дипломы. Завершился первый день масштабного научного форума экскурсией в Центр развития промышленной робототехники. Познакомил участников с передовыми разработками директор Центра Дмитрий Шнайдер. Больше новостей в канале ЮУрГУ в МАКС

Author:

Остап Давыдов, Анатолий Останин

Успешный старт карьеры: студенты ЮУрГУ получили сертификаты 1С:Профессионал

Качко Сергей — Fri, 06 Nov 2026 19:00:00 +0000

В Южно-Уральском государственном университете состоялось масштабное международное межвузовское мероприятие – День 1С:Карьеры. Организатором события выступила кафедра «Цифровая экономика и информационные технологии» Высшей школы экономики и управления ЮУрГУ совместно с компанией «Дистрибьюция74». Мероприятие прошло в два этапа, предоставив студентам уникальную возможность для профессионального роста и развития. Первая часть Дня 1С:Карьеры была посвящена встрече с ведущими работодателями. Представители компаний «Автоматизация бизнеса» и «Микос» поделились актуальной информацией о рынке труда, требованиях к специалистам и перспективах карьерного роста в сфере информационных технологий. Студенты задали интересующие вопросы, узнали о вакансиях и стажировках, а также получили ценные профессиональные контакты. Вторая, не менее важная часть мероприятия, предоставила участникам возможность продемонстрировать свои знания и навыки. Большинство студентов, принявших участие в Дне 1С:Карьеры, успешно прошли экзаменационное тестирование на получение престижного сертификата 1С:Профессионал. Сертификаты были выданы в областях знания типовых решений, разработки и внедрения программных продуктов фирмы 1С, что является весомым подтверждением их компетенций и открывает широкие возможности для дальнейшего трудоустройства. Особо стоит отметить активное участие студентов Высшей школы экономики и управления (ВШЭУ) и Института естественных и точных наук (ИЕТН) ЮУрГУ, в частности, обучающихся по направлениям «Бизнес-информатика», «Прикладная информатика» и «Прикладная математика». Их целеустремленность и высокий уровень подготовки позволили достичь столь впечатляющих результатов. В качестве участников на мероприятие также были приглашены студенты Южно-Уральского технологического университета. День 1С:Карьеры стал важным шагом на пути к успешному старту карьеры для многих студентов Южно-Уральского государственного университета, укрепив их позиции на рынке труда и подтвердив высокое качество образования, получаемого в вузе. Больше новостей на канале ЮУрГУ в МАКС

Химики ЮУрГУ научились выращивать кристаллы с помощью ультрафиолета и СВЧ

Качко Сергей — Sun, 01 Nov 2026 19:00:00 +0000

Диоксиды циркония широко применяются в современной технике – от электроники до авиации. Материалы из них химически инертны (не вступают в посторонние реакции), устойчивы к экстремальным температурам, прочны. Однако ныне в век нанотехнологий потребителю важно получить материал с заранее «запрограммированной» кристаллической структурой. Для этого диоксиды циркония подвергают различным воздействиям: СВЧ, ультразвук, термообработка. Причём мощность прилагаемых воздействий очень высока и измеряется в сотнях киловатт. Заведующий кафедрой экологии и химической технологии Вячеслав Авдин и его коллеги Дмитрий Жеребцов, Алёна Куваева, Даниил Учаев из ЮУрГУ предложили альтернативный способ формирования кристаллической структуры таких материалов. «Необходимо всего лишь ультрафиолетовое (УФ) или сверхвысокочастотное (СВЧ) излучение, не особенно сильное, 15-30 ватт. При этом СВЧ должно быть особенным. Не таким как в микроволновке, а хаотически модулированным по амплитуде и частоте – подобное излучение в СВЧ диапазоне идёт к нам от Солнца. Аппарат для СВЧ воздействий был разработан и сконструирован специалистами по электронике Станиславом Даровских и Игорем Прокоповым, а для УФ облучения – мной», – сообщил Вячеслав Авдин. Учёные воздействовали излученим на растущий нанокристалл – на этапе «золь-гель» в процессе гидролиза. Золь – коллоидный раствор, в котором частицы металла равномерно распределены, а гель – погуще, в нём частицы уже начинают скрепляться друг с другом в трехмерную решетку. Здесь и нужно светить УФ или СВЧ лучом! Самый интересный результат учёным удалось получить при самом медленном (во всём эксперименте) гидролизе – 24 часа, когда рост кристаллов происходит наименее интенсивно. В этом случае сформировалась сложная иерархическая структура: наночастицы размером около 4 нанометра объединялись в агломераты по 16 нанометров, а те, в свою очередь, — в образования порядка 100 нанометров. Нанокристаллы, полученные при УФ облучении имеют округлые формы, при СВЧ – хорошо огранённые, без облучения чёткой огранки не имеют. Поясним, иерархические наноструктуры – сегодня популярное направление во всём мире. Недавно в ЮУрГУ Антон Абрамян защитил по ним кандидатскую диссертацию. Так что новый метод как раз кстати! Где это может пригодиться? Уникальные адсорбционные материалы, высокочувствительные датчики, замедлители разрушения пластмасс – вариантов много. Так бывает, что учёные предлагают решение, а практики уже сами находят задачу, к которой это решение подходит. Результаты работы учёных опубликованы в «Журнале структурной химии» – на русском языке и на английском – в международном издательстве Springer. Больше новостей на канале ЮУрГУ в МАКС

Author:

Остап Давыдов

В ЮУрГУ получены новые металл-органические каркасы с галогенами в составе линкерных молекул

Качко Сергей — Fri, 23 Oct 2026 17:00:00 +0000

Группа учёных ЮУрГУ – Артём Осипов, Дмитрий Жеребцов, Сергей Найферт, Андрей Ефремов, Владислав Сенчурин и Раджакумар Кантхапажам вместе с московским коллегой Павлом Дороватовским сообщили в свежем номере международного «Журнала структурной химии» о создании двух новых металл-органических каркасов – на бариевой и иттриевой основе – с необычными свойствами. Кристаллы выращены в лаборатории ЮУрГУ, а затем исследованы на установке монокристальной рентгеновской дифракции синхротронного источника Курчатовского института в Москве, подтвердившей их строение. Сегодня химики всей планеты увлечены созданием металл-органических каркасов (MOF, МОК). Это материалы с регулярными порами-ячейками наноразмеров, при этом форму каждой ячейки можно математически точно описать. Каждая ячейка может улавливать, например, одну молекулу. Очень удобно, например, для создания датчиков-газоанализаторов. Важным качеством является селективность – способность прочнее захватывать только те молекулы, которые хорошо вписываются в полости. Металлорганический каркас состоит из ионов металла (в данном случае бария и иттрия), соединённых органическими молекулами – лигандами. В МОК с бариевой основой эти линкеры более короткие, дииодтерефталевые, а у иттриевого МОК – более длинные, дииодтерфенилдикарбоновые. Чем хороши галогенные? Атомы иода придают «наноситу» способность прочнее сорбировать гостевые молекулы, способные образовывать галогенные связи. При этом галогенная связь обратима – она разрушается при нагревании в вакууме, а сорбент при этом регенерируется. «Наносито» данного типа могло бы теоретически помочь, например, в отделении галогенорганических соединений, загрязняющих природную нефть и вызывающих коррозию труб. Новые металл-органические каркасы, разработанные на Урале, увеличили семейство МОК, которых в мире создано с 1992 года уже более 10 тысяч. Конечно, до внедрения новых МОК в повседневную жизнь ещё далеко, однако сам факт создания таких металлорганических каркасов с галогенными связями открывает возможности для новых идей – материалов будущего, разработанных под конкретные задачи. Работа поддержана грантом РНФ. https://doi.org/10.1134/S0022476626010129 Больше новостей на канале ЮУрГУ в МАКС

Ученые ЮУрГУ предложили метод, превращающий борьбу за чистоту воздуха в высокоточную стратегию

Качко Сергей — Mon, 12 Oct 2026 19:00:00 +0000

Каждый день мы вдыхаем воздух, полный невидимых частиц. Самые опасные из них – те, что меньше 2,5 микрометров (PM₂.₅). Они проникают глубоко в лёгкие, а оттуда – в кровь, неся с собой токсичные металлы. Но откуда они берутся в наших квартирах и аудиториях? Ответ на этот вопрос искали доценты ЮУрГУ Татьяна Крупнова и Ольга Ракова. Их исследование, поддержанное грантом Российского научного фонда (проект № 25‑27‑00030), опубликовано в престижном журнале «International Journal of Environmental Research» (Scopus, Q2). Главный герой этой работы – даже не химический анализатор, а сложный, но удивительно элегантный математический аппарат, который позволил буквально «разложить по полочкам» все источники загрязнения. Что такое PM₂.₅ и почему это важно PM – это «Particulate Matter», взвешенные частицы. Индекс 2.5 говорит об их диаметре: он не превышает 2,5 микрометра. Для сравнения: волос человека в 30 раз толще. Такая мелочь образуется при сгорании топлива, в промышленных печах и от колёс машин. Учёные отбирали пробы воздуха внутри и снаружи квартир, а также в университетских аудиториях и лабораториях – в течение двух сезонов, чтобы учесть погодные колебания. Выяснилось: более 80 % всей уличной пыли – это как раз опасная мелкая фракция PM₂.₅. Внутри помещений её концентрация всего на 11 % ниже, чем снаружи. Это чётко указывает: основная масса частиц поступает в дома не из кухни или от ковров, а с улицы. Но какие именно уличные источники – заводская труба, автотрасса или, скажем, пыль от пожаров – вносят свой вклад? Вот тут‑то и вступает в дело математика. Математический детектив: метод положительной матричной факторизации Учёные применили метод положительной матричной факторизации (Positive Matrix Factorization, PMF). Это не просто статистический трюк, а настоящий алгоритм‑следователь для химических данных. Как он устроен? Представьте, что у нас есть таблица (матрица), в строках которой – пробы воздуха, а в столбцах – концентрации 12 измеренных металлов и металлоидов (Al, As, Cd, Co, Cr, Cu, Fe, Mn, Ni, Pb, Sr, Zn). Всего таких проб – несколько десятков. PMF разбивает эту большую таблицу на две маленькие: - Матрицу профилей источников – в ней для каждого источника указан его типичный «химический почерк»: набор элементов и их пропорции. Например, для выхлопных газов это один набор, для сталеплавильного производства – совсем другой. - Матрицу вкладов – она показывает, сколько каждый источник «добавил» PM₂.₅ в каждую конкретную пробу. Алгоритм делает это итеративно, то есть шаг за шагом подбирает такие две матрицы, чтобы их произведение как можно точнее совпадало с исходными данными. При этом он учитывает погрешности измерений: сильные разбросы в данных он «штрафует» меньше, а точные точки – больше. В итоге получается решение, которое минимально отклоняется от реальности с учётом ошибок. Ключевое условие – все числа в обеих матрицах должны быть положительными (отсюда и название Positive). Это не прихоть, а физический закон: источник не может иметь «отрицательный» выброс, а элемент не может появляться из ниоткуда. Такой подход исключает бессмысленные математические артефакты и даёт реально интерпретируемые результаты. Для наглядности – аналогия с коктейлем. Вы знаете, что в напитке есть сахар, лимон и несколько соков, но не видите их раздельно. PMF, имея много проб этого коктейля с разными пропорциями, выделяет «рецепты» каждого сока и определяет, сколько миллилитров каждого сока налито в каждый стакан. Только вместо сахара и сока – металлы, а вместо стаканов – воздух в комнатах. Почему результатам можно верить: двойная проверка на прочность Как убедиться, что выделенные источники – не случайный узор, а настоящие «отпечатки пальцев» заводов и машин? Для этого учёные устроили математическую «проверку на вшивость» сразу двумя способами. Первый способ – Bootstrap (BS). Представьте, что у вас есть мешок с сотней шаров разного цвета, и вы хотите понять, каких цветов там больше. Вместо того чтобы пересчитывать все шары, вы много раз вытаскиваете наугад по 30 шаров, каждый раз возвращая их обратно, и считаете пропорции. Если при каждом новом «вытягивании» пропорции цветов почти одинаковы – значит, ваша оценка надёжна. В точности так же PMF запускают снова и снова на случайных подвыборках проб воздуха. Если при всех запусках получаются одни и те же группы металлов – значит, эти группы реальны, а не случайное совпадение. Второй способ – Displacement (DISP). Это проверка на устойчивость. Например, вы построили карточный домик, а затем слегка дуете на него – если он не рухнул, значит, конструкция прочна. Здесь роль «дуновения» играют крошечные искажения исходных концентраций металлов (в пределах ошибки измерений). Учёные проверяют: если чуть‑чуть изменить цифры, не начнёт ли PMF выдавать совершенно другие источники? В нашем случае даже при таких «встрясках» выделенные профили остались теми же. Обе проверки успешно пройдены. Значит, шесть найденных типов источников – не математический артефакт, а реальные факторы, которые действительно влияют на воздух, которым мы дышим. Что показал анализ PMF чётко выделил шесть типов внешних источников, которые формируют состав PM₂.₅ внутри помещений: например, производство, дорожную пыль, транспортные газы и другие. Но гораздо важнее сам факт: это первое в России исследование, применившее PMF для количественной оценки именно внутреннего воздуха. В мировой науке таких работ тоже считаные единицы – подавляющее большинство сосредоточено на уличной атмосфере. А ведь мы проводим в помещениях до 90 % времени! Прорыв южноуральских учёных в том, что они адаптировали и детально верифицировали этот метод для замкнутых пространств, получив уникальные данные о том, как промышленность и транспорт «просачиваются» в наши дома. Что это даёт на практике Результаты открывают путь к точечной борьбе за чистоту. Вместо общих призывов «улучшить экологию» городские власти и экологи могут использовать такие расчёты, чтобы определить, какое предприятие или какой вид транспорта даёт наибольший вклад в загрязнение конкретного района, и воздействовать именно на него. Это превращает борьбу за воздух из наугад в высокоточную стратегию. Особо подчеркнём: данная работа – не абстрактная академия, а яркий пример того, как в российских университетах ведутся исследования мирового уровня, способные защитить здоровье людей и улучшить экологическую ситуацию в эпоху нарастающего климатического кризиса. «Наше исследование показывает, что математическое моделирование – это не сухая теория, а мощный практический инструмент, – комментирует Татьяна Крупнова. – Благодаря гранту РНФ мы не только выявили источники, но и создали методологию, применимую для любого промышленного города России». Работа учёных ЮУрГУ – ещё один шаг к тому, чтобы воздух в наших квартирах, офисах и аудиториях стал безопаснее. И этот шаг сделан с помощью сложной, но невероятно полезной математики. Больше новостей на канале ЮУрГУ в МАКС

Author:

Татьяна Крупнова, Ольга Ракова

Завершился «Талант ЮУрГУ – 2026»: подвели итоги и наградили самых творческих

Качко Сергей — Sun, 11 Oct 2026 19:00:00 +0000

В ЮУрГУ завершился фестиваль творчества первокурсников «Талант ЮУрГУ — 2026». На праздничном гала-концерте поздравили участников и вручили награды победителям «Талант ЮУрГУ» — ежегодный фестиваль для первокурсников, ставший традиционной отправной точкой в творческую жизнь университета для всех желающих. Организатором конкурса и фестиваля является Центр творчества ЮУрГУ. «В этом году к нам пришли очень талантливые ребята, мы с большим удовольствием вручали им награды. У меня теплится надежда, что все, кто сегодня принимал участие в гала-концерте, станут участниками коллективов вуза», — рассказала директор Центра Творчества Светлана Филипчук. Как и всегда, студенты принимали участие в конкурсе по пяти направлениям: музыкальное, театральное, оригинальное, танцевальное, литературное. По итогам каждого направления и номинации были вручены дипломы и памятные призы. Гран-при получил академический вокалист, Матвей Петухов, исполнивший «Песню о далекой родине». «Без сомнения, я очень счастлив победе! Было очень важно выступить сегодня, чтобы не упустить возможность создавать перформансы в будущем на сцене ЮУрГУ. Сегодняшний день был решающим и очень важным лично для меня», - поделился Матвей. По результатам конкурса места распределились так: Номинация «Исполнители-инструменталисты»: Специальный приз — Русланжон Жураев, ИСТиС II место — Софья Микишева, Многопрофильный колледж ИСТиС II место — Никита Золотых, АСИ III место — Луиза Сиражeва, ИМСГН I место — Тимур Аскеров, ЮИ Номинация «Вокально-инструментальное исполнение»: I место — Анна Фукс, Алексей Баранов (дуэт «Сияние»), ПИ, АСИ III место — Александра Рожкова, ЮИ III место — Арапов Павел, Шубина Валерия (дуэт «Из души в душу»), ИЕТН, ЮИ Номинация «Художественное слово» III место — Николай Антипкин, ЮИ III место — Мария Миронова, ПИ II место — Екатерина Маховик, ИМСГН I место — Никита Лемясов, ИМСГН Номинация «Вокал» III место — Андрей Скоробогатов, ВШЭУ II место — Любовь Зайцева, Елена Зайцева, ИМСГН I место — Марина Корчагина, ИЛиМК I место — Ксения Домнина, ИСТиС I место — Матвей Петухов, ВШЭКН Номинация «Хореография. Оригинальный жанр» III место — Анастасия Петрова, ИМСГН III место — Анастасия Прокопенко, ИЕТН III место — Виктория Касанова, ИСТиС II место, специальный приз — Коллектив «Ювента» I место — Ансамбль современного танца «Deep Vision» I место — Алина Бадак, Данил Лихачев, Егор Бакин, ПИ, ИЕТН I место — Виктория Венглер, ИМСГН I место — Ансамбль современного танца «Deep Vision» I место — Дарья Карпунина, ИМСГН Конферанс I место — Валерия Шамонина, ИМСГН Поздравляем всех призеров и желаем им творческих успехов! Больше новостей на канале ЮУрГУ в МАКС

Author:

Самира Гюрджи-Оглы, Полина Москаленко

Ученый ЮУрГУ рассказал челябинцам, как лазеры меняют мир

Качко Сергей — Mon, 28 Sep 2026 19:00:00 +0000

Можно ли создать лазерный меч или «зажечь солнце» на Земле – об этом зашла речь в научнике Информационного центра по атомной энергии (ИЦАЭ) Челябинска «Наука всегда кстати. Лазеры». Кандидат физико-математических наук Александр Герасимов, доцент кафедры оптоинформатики ЮУрГУ и старший научный сотрудник лаборатории сенсорики, рассказал об истории лазеров, их видах и принципах работы. «В основе лазера лежит явление вынужденного излучения, предсказанное Альбертом Эйнштейном. Если атом находится в возбужденном состоянии, пролетающий рядом фотон может вызвать появление еще одного, совпадающего с ним по частоте, направлению и фазе», – объяснил Александр Михайлович. Ученый отметил, что из-за этого явления лазерный луч обладает когерентностью, высокой яркостью и слабо рассеивается в пространстве, а также в отличие от обычного фонарика, который светит широким конусом, лазер передает энергию узконаправленным пучком. Лазеры классифицируются по виду материала, где происходит усиление света. В качестве материала могут выступать кристаллы или стекло с добавками – ярким примером служит рубиновый лазер. Существуют также газовые аналоги, например гелий-неоновые. Их мощность невелика, однако они обеспечивают стабильное излучение, что делает их востребованными в лабораторной практике для калибровки оборудования. Как отмечает ученый, весомые преимущества дало появление полупроводниковых лазеров: они компактны и не требуют дорогостоящих материалов. Миниатюрные лазеры позволяют роботам-пылесосам измерять расстояние до предметов. Помимо этого, их применяют в медицинской технике, строительстве, проекторах и автомобильных системах. Различаются лазеры и по длительности излучения. Непрерывный режим используется для освещения помещений и в проекционной технике, тогда как нано- и пикосекундные импульсы позволяют удалять материалы практически без нагрева. Фемтосекундные импульсы настолько кратковременны, что дают возможность работать на уровне молекул и атомов. В лаборатории сенсорики ЮУрГУ создают оптоволоконные датчики температуры, натяжения и деформации. Ученые также придумали приборы для исследования люминесценции и радиации. Так проводятся особо точные измерения и передаются данные на большие расстояния. Лазеры находят применение и в атомной отрасли — для исследований управляемого термоядерного синтеза. Такие эксперименты моделируют процессы, протекающие в недрах звезд, где слияние ядер сопровождается выделением огромного количества энергии. Для проведения подобных опытов необходимо создание плазмы со сверхвысокой высокой температурой. «Один из вариантов – удержание горячей плазмы магнитным полем в установке типа Токамак. Другой предполагает использование сверхмощных лазеров, – рассказал Александр Герасимов. – Лучи направляют на термоядерное топливо, импульс сжимает и нагревает вещество, и начинается слияние ядер с выделением энергии. Такие исследования ведут на установках РФЯЦ – ВНИИЭФ в Сарове». В завершение разговора участники встречи прошли квест «Секретный код» ИЦАЭ, во вреся которого познакомились с применением лазерных технологий в быту, промышленности и атомной отрасли. Больше новостей на канале ЮУрГУ в МАКС

Author:

По материалам сайта up74.ru, фото: Альбина Анварова, ИЦАЭ

«Погружение в атомную промышленность»: в ЮУрГУ прошел «Атомный диктант»

Качко Сергей — Mon, 28 Sep 2026 17:00:00 +0000

Южно-Уральский государственный университет стал офлайн-площадкой для проведения «Атомного диктанта». Ежегодно союз организаций атомной отрасли «Атомные города» устраивает международный просветительский проект для студентов и сотрудников университетов – «Атомный диктант». В этом году Политехнический институт и Институт естественных и точных наук ЮУрГУ выступили организаторами проведения офлайн-акции, в которой приняли участие студенты институтов и ученики инженерного класса аэрокосмической направленности. Проект «Атомный диктант» – это масштабная международная просветительская инициатива, направленная на популяризацию отечественных достижений в области науки и промышленности. «В нашем университете поддерживается развитие и обучение студентов в атомной отрасли. У нас большое количество специальностей, по которым студенты в дальнейшем пойдут работать инженерами в данной сфере. Поэтому в Южно-Уральском государственном университете проходит такое уникальное мероприятие, как «Атомный диктант», участие в котором позволяет студентам погрузиться в атомную промышленность, познакомиться с исследованиями и технологиями, которые сегодня происходят в этой отрасли. Знакомство с историей, с инженерами и учеными, которые принимали участие в развитии этой отрасли, для нас очень ценно», – подчеркнул директор ПИ Михаил Иванов. Участники отвечали на 20 вопросов об истории атомной отрасли, научных открытиях и современных технологиях: от энергетики и ядерной медицины до атомного ледокольного флота, освоения Арктики и космических исследований. «Это возможность не только проверить свои знания, но и по-новому взглянуть на атомную отрасль — понять, какой вклад внесли российские ученые и инженеры в ее развитие и какие технологии создаются сегодня. Для студентов и школьников такие мероприятия помогают увидеть связь между знаниями, которые они получают, и реальными задачами современной науки и промышленности. Уверена, что участие в “Атомном диктанте” станет для многих еще одним шагом к профессиональному развитию и интересу к атомной отрасли», — отметила директор Института естественных и точных наук ЮУрГУ Алена Замышляева. Задания рассчитаны на широкую аудиторию, а сложные научные темы представлены в понятном и увлекательном формате, поэтому профильное образование и специальная подготовка не требовались. После прохождения диктанта все участники получили именные дипломы. «Я уже не в первый раз участвую в «Атомном диктанте», но впервые пишу его в очном формате. Интересно было ответить на вопросы в сообществе единомышленников. Я уже знаю, что такое ядерная реакция и ядерная медицина, например. Но все равно было интересно принять участие. Я ответил на все вопросы и узнал много нового в сфере атомных технологий благодаря этой акции», – поделился своими впечатлениями студент 1-го курса ПИ Евгений Бембеков. Отдельные вопросы задали в видеоформате генеральный директор Государственной корпорации по атомной энергии «Росатом» Алексей Лихачев, генеральный директор госкорпорации «Роскосмос» Дмитрий Баканов и другие известные личности в области атомной энергетики. Больше новостей на канале ЮУрГУ в МАКС

Author:

Вероника Стрельникова, Полина Москаленко

ЮУрГУ и Арбитражная комиссия Гуанчжоу обсудили, где проходит граница между ИИ и юридическим решением

Качко Сергей — Tue, 15 Sep 2026 19:00:00 +0000

15 сентября в Южно-Уральском государственном университете прошел международный онлайн-вебинар «Искусственный интеллект и разрешение споров: проблемы права и этики». Мероприятие состоялось в рамках Года российско-китайского сотрудничества. Организаторами выступили Юридический институт и Институт естественных и точных наук ЮУрГУ совместно с Арбитражной комиссией Гуанчжоу. Вебинар открыли директор Юридического института ЮУрГУ Елена Титова, заместитель председателя Арбитражной комиссии Гуанчжоу Ли Миншэнь и директор Института естественных и точных наук ЮУрГУ, руководитель лаборатории «ВиртУм» Алена Замышляева. Модерировали встречу заместитель директора Юридического института по международному сотрудничеству ЮУрГУ Елизавета Громова и заместитель директора Арбитражной комиссии Гуанчжоу по стратегическому развитию Чэнь Чэнь. С докладами выступили приглашенные эксперты из России, Китая, Макао, Индонезии и ОАЭ. Председатель комитета по интеллектуальной собственности IPBA Пан Лидун, международный эксперт экспертного комитета БРИКС при Арбитражной комиссии Гуанчжоу Даниэль Брантес Феррейра, профессор Университета Макао Ростам Дж. Нойвирт, представитель Пасунданского университета Сайид Мухаммад Рифки Новап и профессор Университета Абу-Даби Яссин Шами. В центр дискуссии участники вынесли вопрос: где проходит граница между допустимой помощью искусственного интеллекта и передачей ему функции принятия юридического решения. Сегодня ИИ уже способен анализировать большие массивы судебной и арбитражной практики, выявлять релевантные нормы, систематизировать доказательства, готовить проекты документов и предлагать возможные варианты разрешения спора. Но чем ближе мы подходим к оценке доказательств, установлению фактов, толкованию принципов права и принятию окончательного решения, тем острее становятся правовые и этические вопросы. На онлайн-встрече обсуждались прозрачность и объяснимость решений ИИ, риск алгоритмической предвзятости, ответственность за ошибку системы, защиту конфиденциальной информации и персональных данных, допустимость использования ИИ при работе с доказательствами, а также необходимость сохранения процессуальных гарантий сторон. Отдельный блок вопросов был посвящен сравнительным подходам стран БРИКС – спикеры из представленных стран поделились своим видением регулирования ИИ в своих юрисдикциях. Кроме того, на мероприятии руководители Юридического института и Института естественных и точных наук ЮУрГУ проанонсировали начало разработки совместного проекта по созданию ИИ-сервиса для разрешения споров. «Мы рассматриваем этот проект не как "электронного судью", а, прежде всего, как интеллектуального помощника для анализа и урегулирования споров, – рассказала профессор кафедры гражданского права и гражданского судопроизводства ЮУрГУ Елизавета Громова. – Пользователь сможет загрузить в систему описание ситуации и документы, после чего сервис поможет определить юридическую природу конфликта, выделить ключевые факты и спорные вопросы, найти применимые нормы права и релевантную судебную практику, показать сильные и слабые стороны позиций сторон и предложить возможные сценарии дальнейших действий. Следующий уровень – помощь именно в досудебном урегулировании: система сможет показать сторонам зоны потенциального компромисса, предложить варианты переговорной позиции или проекта соглашения и объяснить юридические последствия каждого из вариантов. Особенно важно, что мы хотим создавать этот сервис совместно: юристы формулируют требования к правовой логике и процессуальным гарантиям, а специалисты в области искусственного интеллекта создают технологическую архитектуру системы. Именно такое междисциплинарное взаимодействие, на мой взгляд, сегодня является наиболее перспективным». Для разработчиков принципиальна модель human-in-the-loop – «человек в контуре принятия решения». ИИ может искать информацию, анализировать, сопоставлять и предлагать варианты, но окончательная оценка должна принадлежать человеку. В сфере разрешения споров – это особенно важно, потому что право невозможно свести только к поиску формально похожих случаев: значение имеют контекст, добросовестность поведения сторон, баланс интересов, оценка доказательств и тонкие вопросы справедливости. Задача проекта – не заменить юриста, медиатора или арбитра, а создать инструмент, который позволит им быстрее увидеть структуру спора, работать с большим объемом информации и принимать более обоснованные решения. Основной принцип сформулирован так: «максимум автоматизации анализа, но не автоматизация юридической ответственности». В завершение вебинара участники подвели итоги и наметили перспективы дальнейшего сотрудничества между ЮУрГУ и Арбитражной комиссией Гуанчжоу. Больше новостей на канале ЮУрГУ в МАКС

Author:

Екатерина Больных, Полина Москаленко