Posts by Дмитрий Гольцов

PolyAnalyst стал победителем I Национального конкурса ИТ-решений «ПРОФ-IT.Инновация» 19 марта 2021 19 марта в Нижнем Новгороде были объявлены  призеры I Национального конкурса ИТ-решений «ПРОФ-IT.Инновация» в котором приняли участие ИТ-компании из 40 регионов страны. Система интеллектуального анализа данных PolyAnalyst заняла первое место в номинации «Большие данные». *изображение взято из https://www.facebook.com/forum.profit Конкурс состоялся по 11 номинациям, в каждой из которой определены победители и призёры. Оценку ИТ-решениям давал Экспертный Совет, в который вошли федеральные министерства – Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ, Министерство экономического развития РФ, Министерство здравоохранения  РФ, Министерство спорта РФ, Министерство культуры РФ, Министерство строительства и жкх РФ, Министерство транспорта РФ, Министерство труда и социальной защиты РФ, Министерство просвещения РФ, МЧС России, а также Министры цифрового развития субъектов РФ. В ходе этапа экспертной оценки  прошли онлайн-демонстрации проектов, активно велись диалоги экспертов с конкурсантами по представленным на конкурсной платформе решениям. Необходимо отметить, что заинтересованность во внедрении представленных проекта была проявлена…

Система анализа настроений жителей Дагестана, разработанная на базе платформы PolyAnalyst компании Мегапьютер была представлена вице-премьеру и главе Минсвязи РФ 02 февраля 2021 30 января, в ходе совещания с Заместителем Председателя Правительства Дмитрием Чернышенко и Министром цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Максутом Шадаевым,  опытом внедрения в регионе новых технологий поделился врио Министра цифрового развития Республики Дагестан Сергей Снегирев. Он выступил с докладом «Кадровый потенциал и заделы совершенствования работы в сфере искусственного интеллекта», включающим описание проекта по анализу мнений и настроений жителей Республики. *изображение взято из https://www.instagram.com/p/CKq8z9IH7PC/ Для реализации проекта на базе аналитической платформы PolyAnalyst силами команды компании «Мегапьютер», при поддержке Минцифры Республики Дагестан и непосредственно Сергея Снегирева, а также научного коллектива Томского государственного университета, было разработано интеллектуальное решения для анализа сообщений участников региональных сообществ социальной сети Вконтакте. Представитель ТГУ рассказал, как проходил процесс получения данных из социальной сети: «Сначала мы автоматически отобрали сообщества, относящиеся к данному региону. Далее посредством платформы…

Платформа PolyAnalyst помогает ученым Вятского государственного университета находить жертв супружеского насилия 20 января 2020 Вятский государственный университет в составе Университетского консорциума исследователей больших данных реализует проект по поиску жертв супружеского насилия в сети Интернет. Техническое сопровождение проекта оказывают специалисты Томского государственного университета. Исследование проводится с поддержкой индустриального партнера Консорциума – российской компанейя «Мегапьютер Интеллидженс», предоставившей инструменты для сбора данных в онлайн пространстве посредством парсинга, а также коллекции инструментов для проведения статистического анализа и наборы алгоритмов машинного обучения,  собранные в аналитической платформе PolyAnalyst. Проблема супружеского насилия особенно обострилась в условиях глобальной пандемии COVID-19, когда повседневная жизнь людей резко изменилась. Эти изменения принесли с собой множество новых вызовов, включая физические и психологические риски для здоровья, изоляцию и одиночество, закрытие  школ и предприятий, а также потерю рабочих мест и как следствие экономическую уязвимость. Жертвами супружеского насилия становятся все больше людей как в России, так и по всему миру. «Раскрытие информации о супружеском насилии…

PolyAnalyst стал лучшим на ИТ-конкурсе «Цифровые вершины», проходящем в рамках Гайдаровского Форума 18 января 2021 Разработанная российской компанией «Мегапьютер Интеллидженс» платформа анализа данных PolyAnalyst заняла первое место в ежегодном конкурсе IT-решений для повышения эффективности бизнеса и государственных структур «Цифровые вершины» в номинации «Лучшее решение с использованием искусственного интеллекта». Конкурс проводился в рамках и на площадке Гайдаровского форума- ежегодной международной научно-практической конференции России в области экономики. https://youtu.be/no0nAwMVDHA&t По словам организаторов премии, номинация «Лучшее решение с использованием искусственного интеллекта» стала наиболее популярной, как среди претендентов, так и у членов жюри. Среди тридцати восьми судей были представлены министр информационных технологий, связи и цифрового развития Челябинской области Игорь Фетисов, начальник департамента информатизации ОАО «РЖД» Кирилл Семион, Директор Департамента цифрового развития Константин Шадрин. Жюри оценивало номинантов по ряду таких критериев, как актуальность решаемой проблемы, конкурентоспособность и эффективность решения. «Я считаю, что наш продукт был высоко оценен по всем критериям. Проблематика анализа и работы с данными была отмечена еще…

Компания Мегапьютер стала номинантом национальной премии Приоритет 2.0 06 ноября 2020 Компания Мегапьютер стала номинантом одной из самых престижных национальных премий в области эффективного применения передовых технологий “Приоритет 2.0”. Наша организация выдвинула на конкурс свою флагманскую разработку- платформу интеллектуального анализа данных и текстов PolyAnalyst в номинациях «Информационные технологии» и «Импортоопережение». Мегапьютер впервые принимает участие в премии Приоритет 2.0, это дебют для нашей компании, и мы возлагаем большие надежды, что представленный нами технологический проект будет высоко оценен экспертным жюри конкурса. PolyAnalyst предлагает уникальный функционал для проведения анализа текстов на 16 языках мира. При этом, наша платформа является полностью отечественной разработкой, что в условиях проведения в ИТ-отрасли политики тотального импортозамещения особенно ярко выделяет ее среди конкурентных аналогов. Премия “Приоритет” берет свое начало с 2015 года. Сегодня конкурс является общественно-значимым событием, стимулирует развитие производства отечественной высокотехнологичной продукции и способствует повышению конкурентоспособности российской промышленности на внутреннем и внешнем рынках. Проект поддерживается ведущими СМИ и…

Ученые ТГУ с помощью платформы PolyAnalyst измерили настроения роccиян 19 октября 2020 Изображение взято с сайта http://fotokto.ru/ | Виктор Печищев Центром прикладного анализа больших данных Национального исследовательского Томского государственного университета реализуется исследовательский проект, направленный на мониторинг мнений и настроений пользователей на основе данных социальной сети ВКонтакте. Данный проект подразумевает применение метода социологии 1 к 1 с охватом всех активных в социальных медиа жителей региона. Основной целью исследования является мониторинг региональных сообществ для выявления реального отношения жителей к теме, явлению или муниципальному объекту. После выявления отношения населения к различным сферам общественной жизни проводится идентификация основных центров производства и распространения информации (лидеров общественного мнения), анализ их активности, портретных характеристик и генерируемого ими контента. Стоит отметить, что следует различать лидеров общественного мнения и сетевых активистов. Лидер общественного мнения: высказывает собственное мнение о тех или иных социальных, экономических или политических событиях; генерирует собственный контент на социальную, политическую или экономическую тематику, который составляют большую часть…

В Томском государственном университете открыли центр коллективного доступа к системе PolyAnalyst на базе суперкомпьютера

Модель прогноза распространения коронавируса отмечена на карте технологий ICT.Moscow 30 мая 2020 Разработанная специалистами Мегапьютер прогнозная модель развития коронавирусной инфекции помещена на Карту COVID-Tech практик в России, подготовленную порталом #ICT.Moscow. Сейчас на карте (версия 1.1) отмечено 80 российских практик в области COVID-Tech, они разделены на шесть категорий: диагностика COVID-19 и скрининги (13 кейсов); поиск препаратов (2); платформы данных, аналитика, базы знаний (16); контроль распространения и социального дистанцирования (27 + 3 в версии 1.1); информационная поддержка (14); умное оборудование и роботы (5). Модель представлена в разделе Платформы данных / Аналитика / Базы знаний. Карта российских практик, ориентированных на борьбу с коронавирусом. ICT.Moscow Также ICT.Moscow опубликовал материал о достижениях российских компаний в борьбе с пандемией COVID-19. В материале приведены мнения представителей отечественной IT-отрасли о вкладе российских технологичных решений в борьбу с коронавирусной инфекцией и как этот вклад оценивается в мире. Компания Мегапьютер  представила свое видение обсуждаемой ситуации: «По нашему мнению, отечественные разработчики продемонстрировали внушительную продуктивность…

Специалисты Мегапьютер Интеллидженс разработали модель прогноза пиков заболеваемости COVID-19 в регионах России 20 мая 2020 РАБОЧАЯ МОДЕЛЬ ПРОЕКТА ВЫЛОЖЕНА В ОТКРЫТЫЙ ДОСТУП Ознакомиться ЦЕЛЬ ПРОЕКТА В условиях пандемии вирусной инфекции COVID-19 ключевыми проблемами на уровне государства являются опасность критической перегрузки национальной системы здравоохранения и риск глубокого экономического спада, вызванного массовым закрытием предприятий малого и среднего бизнеса. Основной задачей модели является повышение информированности управленческих решений. Надежный прогноз развития картины заболеваемости дает возможность органам государственной власти, медицинским структурам и коммерческим организациям оперативно определять масштаб потенциальных угроз. Имея данные о сроках активного роста заболеваемости, становится возможным заблаговременно предпринять меры по снижению негативного воздействия и оперативно перераспределить ресурсы. ОПИСАНИЕ МОДЕЛИ Для каждого региона России имеется собственный ежедневный прогноз количества подтвержденных и активных случаев заболевания, числа выздоровлений и летальных исходов. В результате анализа данных о пандемии алгоритмами машинного обучения была получена статистическая картина течения и распространения заболевания. По каждому показателю алгоритм формирует два варианта развития событий:…