07.07.2013
Московский Государственный Университет имени М.В. Ломоносова, Суперкомпьютерный Консорциум университетов России, факультет ВМК МГУ, НИВЦ МГУ с 24 июня по 6 июля 2013 года организовали международную Летнюю Суперкомпьютерную Академию 2013.
Преподавательский корпус Академии – ведущие российские и зарубежные ученые, профессора и преподаватели МГУ, известные специалисты крупнейших IT-компаний. В учебной программе Академии приняли участие профессор T.Sterling (США), академики Б.Н. Четверушкин, И.А. Соколов, чл.-корр. РАН Вл.В. Воеводин, Е.Е. Тыртышников, руководители и специалисты отечественных и зарубежных IT-компаний – А. Семин (Интел), В. Опанасенко (Т-Платформы) и многие другие.
Приглашенный докладчик – директор ИПИ РАН, академик И.А. Соколов в своем докладе «Приоритетные направления исследований в информационных технологиях» в том числе отметил возрастающую роль гуманитарных наук в использовании суперкомпьютерных технологий.
Среди приоритетных направлений развития информационно-телекоммуникационных систем, Игорь Анатольевич выделил предсказательное суперкомпьютерное моделирование, и, в частности, создание систем краткосрочного и долгосрочного предсказательного моделирования социальных явлений и событий.
Компания IDC (International Data Corporation) предсказывает достижение общего объема данных к 2020 г. в 35 000 экзабайт, по сравнению с 1 200 экзабайт в 2010 г., что означает 29-кратный рост за 10 лет. Наибольший вклад в этот огромный прирост, по мнению докладчика, окажут следующие сферы: интернет (блоги, социальные сети и др.); финансы (биржевые индексы, аналитические материалы и т.д.); здравоохранение (данные о пациентах, лекарствах, способах лечения и др.); астрономия (детализированные изображения галактик); биоинформатика (данные о 3.3 млрд. оснований нуклеиновых кислот в геноме человека, протеиновые последовательности и анализ их поведения); библиотеки (текстовые данные, фото, карты и др.).
Необходимость обработки такого объема данных обуславливает появление аналитических систем нового поколения, включающих усовершенствованные методы вычислений, распознавания образов, организации хранилищ данных, сбора статистика с целью извлечения смысла из данных и получения информационного контекста.
Возвращаясь к социальным и гуманитарным наукам, отметим, что докладчик привел пример реализованного за рубежом проекта в области больших данных – «антипреступная и антикоррупционная аналитика».
Партнеры
