近年來，俄羅斯不斷加強人工智能研究，注重人工智能應用，并已取得初步成果。 人工智能+超級計算機 助力基礎科學研究 3月，莫斯科市郊的杜布納科學城投入使用了一臺新的超級計算機“戈沃倫”，其計算能力位居俄超級計算機第三位，并進入世界超級計算機排名榜單TOP500。該超級計算機主要用于核物理和凝聚態物理研究，采用異質計算系統，由兩部分組成，一部分使用英特爾處理器，另一部分則使用英偉達最新Volta架構圖形處理器。

東莞博寧SPSI高速點膠機在家電、芯片，手機/電腦、汽車電子、凈水設備制造領域，及電磁屏蔽、防水密封、LED灌封和太陽能等新能源領域為客戶實現了高速度、高精度的智能制造方案，為企業大大提高了生產效率和自動化生產制造水平。因其產品功能不斷完善和品質的持續提升，所有企業對SPSI點膠機的先進性、可靠性和靈活性贊不絕口。

 其中，圖形處理器部分主要負責人工智能和機器學習，成為這臺超級計算機的主要特點和優勢。 莫斯科國立大學核物理科學研究所數據應用處理實驗室主任多連科指出：“由于物理實驗的研究對象越來越復雜，傳統模型已不再適用，我們正嘗試借助機器學習來處理實驗結果，因此，在圖形處理器上進行的運算顯得尤為重要。

 舉例來說，在光譜學和空間物理學研究中，科學家通常需要在分子層面進行間接測量，借助于超級計算機的機器學習能力，我們可以準確預測帶電粒子的動向。” 莫斯科國立大學核物理科學研究所高能物理分析計算實驗室高級研究員維爾諾夫認為，當前在處理粒子加速器、大型強子對撞機和大型天文望遠鏡得到的大數據時，機器學習和人工神經網絡是必不可少的手段，從這一點來說，人工智能將是未來超級計算機的發展趨勢。

  人工智能+大數據 增強傳統油氣企業競爭力 俄羅斯是油氣出口大國，近年來，由于國際能源產品價格下跌、油氣井開采效率下降，俄油氣企業紛紛借助人工智能提高開采效率，降低開采成本。 

 目前，俄正積極實施“智能油田”計劃，內容包括：通過數據建模模擬地質事件，尋找產油巖層，確定最適合的鉆井位置，客觀評價每口油井的儲量和開采周期；鉆井設備上安裝傳感器，實時監測設備的工作狀態，自動設定下一步工作模式，準備突發情況應對預案，優化設備保養周期；控制開采過程中污染物的排放與收集，監控油氣產區內的環境狀況；通過衛星通訊將采集到的大數據傳送回數據中心，用于儲存和進一步分析。 

 施耐德電氣俄羅斯與獨聯體地區油氣行業大客戶經理切爾卡索夫認為，雖然目前“智能油田”計劃尚處于起步階段，但幾乎所有的俄大型油氣企業都已開展了相關工作。毫無疑問，未來人工智能和大數據將有助于傳統能源企業提高競爭力，并將深刻改變化石能源的生產模式。 人工智能+可穿戴設備 提供健康監測診斷新方法 莫斯科物理技術學院的科學家同斯科爾科沃科技園的一家初創公司共同開發出一種生物系統，利用可穿戴設備和人工智能分析預測人類罹患疾病及死亡的風險。

  項目負責人、莫斯科物理技術學院生物系統建模實驗室主任費季切夫介紹，在幾年時間內，有數萬名不同年齡、不同病史的志愿者參與了他們的實驗，志愿者向科學家提交了自己的病史并接受體檢，之后通過可穿戴設備提供每天的脈搏、步行數、卡路里消耗量、睡眠、壓力情況等大量生理數據。在此基礎上，研究人員使人工神經網絡學會處理志愿者身體狀況的大數據，結合志愿者的病史和體檢報告進行分析。由于實驗持續了較長時間，部分志愿者因病去世，這為人工智能分析他們的病因提供了更準確的依據。

 最終的研究結果表明，人工智能通過分析人體的運動狀況及各項生理指標數據，可以準確判斷人的生物學年齡，并結合患者病史預測其潛在的死亡風險。

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