Category: Наука

Источник: Новосибирский государственный университет –

Важный отказ от ответственности находится в нижней части этой статьи.

Новосибирск, 20 октября 2025 года: В Исследовательском центре в сфере искусственного интеллекта (Центр ИИ) НГУ разработали проект госстандарта «Гуманитарная экспертиза внедрения систем ИИ в практики развития умных городов». В настоящее время уже подана заявка в технический комитет №164 «Искусственный интеллект». В случае положительного решения он будет частью комплексной оценки решений, разрабатываемых на базе ИИ. Данный госстандарт станет первым регламентирующим документом в международной практике, в котором будет учтена гуманитарная составляющая ИИ-проектов.

«Сейчас проекты по искусственному интеллекту представлены как инженерные или технические системы с разным функционалом, и разработчики уделяют внимание эффективности создаваемых решений, программ и моделей. При этом в разработках антропология проекта фактически никак не учитывается. Особенно, когда речь идёт о том, что будет происходить с человеком, его способностями, здоровьем, нравственными устоями, ориентирами, смыслами, если этот проект будет массово внедряться в структуры нашей повседневной жизни, такие как образование, наука, управление, здравоохранение. Поэтому появилась необходимость так называемой гуманитарной экспертизы, которая предполагает оценку гуманитарных рисков и возможностей, которые мы получаем при массовом внедрении этих разработок», — рассказал об идее стандарта один из его авторов Сергей Смирнов, доктор философских наук, ведущий научный сотрудник Центра ИИ НГУ.

Тематика умных городов для нового госстандарта была выбрана с учетом специализации Центра ИИ НГУ — «Строительство и городская среда». В качестве образца были взяты уже разработанные госстандарты, в том числе в сфере искусственного интеллекта, — всего на текущий момент существует более сотни таких стандартов, уже утверждённых или ещё обсуждаемых.

«Мы также ориентировались на многолетнюю теоретическую традицию, опыт внедрения этической экспертизы в биотехнологиях, медицине, здравоохранении, генетике, где этот вопрос особенно стал актуален, когда встала проблема клонирования человека и редактирования генома. Мы взяли эти наработки и «перекинули» в область искусственного интеллекта», — добавил Сергей Смирнов.

В рамках гуманитарной экспертизы разработан опросник, используемый в качестве инструмента для оценки гуманитарного потенциала (возможностей) и гуманитарных рисков внедрения системы ИИ. Опросник включает несколько вопросов, охватывающих разные аспекты, касающиеся влияния разрабатываемого проекта в сфере ИИ на городскую среду: помогает ли проект решить какую-то социальную, гуманитарную проблему? меняется ли способ действия управленца; изменяются ли и в какую сторону комфортность среды обитания, безопасность, здоровье граждан при внедрении системы? предполагается ли активное участие пользователя как активного субъекта при внедрении или он выступает пассивным потребителем? увеличивается доверие к системе или, наоборот, возникает недоверие? порождаются ли конфликты от внедрения проекта? Опросник предполагает учет разных позиций — жители, целевая профессиональная группа (пользователи сервиса), представители городской власти, инвесторы, эксперты и сами разработчики. Каждый пункт оценивается по десятибалльной шкале. Все ответы суммируются и выводится агрегированный показатель отдельно по гуманитарным рискам и гуманитарному потенциалу.

При выведении агрегированного показателя в рамках гуманитарной экспертизы учитываются также еще два важных критерия. Это индекс умных городов, внедрённый Минстроем РФ и учитывающий конкурентоспособность российских городов, формирование в них эффективной системы управления городским хозяйством, создание безопасных и комфортных условий для жизни горожан. А также это индекс качества городской среды, утвержденный Правительством РФ, предполагающий оценку условий проживания граждан в городах с точки зрения учета различных пространств (жилье, улично-дорожная сеть, озелененные пространства, общественно-деловая инфраструктура и т.д.) с точки зрения ряда критериев (безопасность, разнообразие, комфортность и др.).

Полученные индексы гуманитарного риска и гуманитарного потенциала, умного города и качества городской среды суммируются, и выводится агрегированный показатель — гуманитарный индекс, показывающий последствия внедрения определенного проекта в сфере искусственного интеллекта и его влияния на человека. Для выведения данного индекса разработана формула расчета гуманитарного индекса.

Пилотная апробация разработанного госстандарта состоялась в августе 2025 года на международном форуме технологического развития «Технопром», где был проведен проектный тренажёр по гуманитарной экспертизе. Для оценки были взяты два проекта Центра ИИ НГУ — «Экологический мониторинг в умном городе» и «Энергетика и распределительные сети умного города. Цифровая теплосеть». После проведения мероприятия был скорректирован первоначальный опросник, при этом стало понятно, что проект госстандарта — вполне рабочий инструмент, который разработчики могли бы использовать при проектировании своих решений, улучшающих и усиливающих эти проекты, поскольку учитывают гуманитарный аспект.

«Институт (практика) гуманитарной экспертизы должен быть включён как нормативный документ в деятельность муниципальной власти. Гуманитарная экспертиза должна стать такой же обязательной, как, например, экологическая экспертиза на химическом производстве, стать нормой при принятии решения о внедрении любого сервиса с использованием ИИ», — подчеркнул Сергей Смирнов.

Сейчас стоит задача как можно более широко апробировать созданный госстандарт, провести десятки разных тренажёров с реальными проектами, обкатывать как сами проекты, так и инструмент экспертизы. В настоящее время на федеральном уровне разрабатывается проект закона в сфере ИИ. По мнению Сергея Смирнова, госстандарт гуманитарной экспертизы вполне может стать его частью.

Примите к сведению; Эта информация является необработанным контентом, полученным непосредственно от источника информации. Она представляет собой точный отчет о том, что утверждает источник, и не обязательно отражает позицию MIL-OSI или ее клиентов.

Источник: Новосибирский государственный университет –

Важный отказ от ответственности находится в нижней части этой статьи.

Инженер обсерватории «Вега» НГУ Михаил Маслов запечатлел вторую по яркости комету на текущий момент — C/2025 R2 SWAN. Съемки проводились в Искитимском районе Новосибирской области. Сейчас комета находится низко над горизонтом по вечерам.

— Это недавно открытая комета, вторая по яркости на текущий момент после C/2015 A6 Lemmon, до этого была видна в Южном полушарии, сейчас выходит в Северное, но пока еще низко. В ближайшие три недели будет видна в телескопы и бинокли в вечернее время, — рассказал Михаил Маслов.

Вероятно, ранее она не была в Солнечной системе, так как у нее орбита слабогиперболическая, то есть разомкнутая, непериодическая.

— Эта комета один раз пролетит во внутренних районах Солнечной системы и, скорее всего, более не вернется, — добавил Михаил Маслов.

Примите к сведению; Эта информация является необработанным контентом, полученным непосредственно от источника информации. Она представляет собой точный отчет о том, что утверждает источник, и не обязательно отражает позицию MIL-OSI или ее клиентов.

Источник: Новосибирский государственный университет –

Важный отказ от ответственности находится в нижней части этой статьи.

Материал подготовил: Юлия Данькова, пресс-служба НГУ

Примите к сведению; Эта информация является необработанным контентом, полученным непосредственно от источника информации. Она представляет собой точный отчет о том, что утверждает источник, и не обязательно отражает позицию MIL-OSI или ее клиентов.

Источник: Новосибирский государственный университет –

Важный отказ от ответственности находится в нижней части этой статьи.

Фото: Михаил Маслов, инженер обсерватории «Вега» НГУ

Примите к сведению; Эта информация является необработанным контентом, полученным непосредственно от источника информации. Она представляет собой точный отчет о том, что утверждает источник, и не обязательно отражает позицию MIL-OSI или ее клиентов.

Источник: Новосибирский государственный университет –

Важный отказ от ответственности находится в нижней части этой статьи.

Учёные Центра компетенций Национальной технологической инициативы (НТИ) по направлению «Моделирование и разработка новых функциональных материалов с заданными свойствами» (ЦНФМ) на базе НГУ разработали Конструктор нелинейных моделей композиционных материалов. В настоящее время готов макет Конструктора и прототипы его отдельных модулей, которые проходят тестирование.

Новое программное обеспечение позволит инженерам строить высокоточные модели, которые учитывают такие типы нелинейного поведения материалов, как вязкоупругость, упругопластичность, накопление повреждений, наведённая анизотропия. Генерируемые Конструктором компьютерные модели позволят более рационально использовать прочностные резервы функциональных материалов. Разработка найдет применение в авиастроительной и двигателестроительной отраслях, нефтедобывающей промышленности и медицине. Конструктор разработан при финансовой поддержке Фонда НТИ.

«При компьютерном моделировании деформирования и разрушения какого-либо сложного узла или механизма, недостаточно создать геометрическую модель. Необходимо «объяснить» компьютерной программе, из каких материалов создана моделируемая конструкция и какими свойствами эти материалы обладают. Долгое время инженеры рассчитывали процессы по простейшим линейным моделям, поскольку нелинейные модели — это гораздо более сложный, но при этом и более современный подход. Важно, что нелинейные модели существенно более точные, чем линейные. Они позволяют более рационально использовать прочностные резервы материала, а благодаря этому — снизить стоимость и массу изделия, повысить конкурентоспособность продукта», — рассказал об актуальности разработки Алексей Шутов, д.ф.-м.н. (Dr. habil.), ведущий научный сотрудник Центра новых функциональных материалов НГУ.

Примером линейной модели является закон Гука, который всем известен из школьной программы. Закон Гука гласит, что деформация, возникающая в упругом теле, прямо пропорциональна нагрузке, приложенной к этому телу.  Другими словами: чем сильнее мы тянем пружину, тем больше она удлиняется. Проблема в том, что высоконагруженные материалы ведут себя нелинейно: они могут пластифицироваться, ползти, упрочняться или наоборот накапливать повреждения; материалы как бы запоминают, что с ними происходило в прошлом. Это уже более сложные эффекты, которые слабо представлены в программе стандартных инженерных курсов и которые невозможно описать в рамках линейных моделей. При этом полноценные нелинейные прочностные расчёты — это прерогатива учёных, которые занимаются механикой твёрдого тела — междисциплинарной областью на стыке материаловедения, механики и вычислительных методов.

«Идея нашего программного обеспечения состоит в том, чтобы сделать эти компетенции доступными для инженеров, чтобы те процессы и те технологические этапы, которые требуются для построения, настройки и внедрения нелинейной модели, были автоматизированы. Сначала наш Конструктор создаёт сигнатуру нелинейной модели — её принципиальное описание. Далее Конструктор позволяет «подцепить» экспериментальные данные, по которым модель настраивается и проверяется её предсказательная способность. После калибровки генерируется вычислительный алгоритм, реализующий модель на языке C++. Созданный алгоритм, в свою очередь, уже на уровне исполняемого кода встраивается в вычислительные комплексы, с помощью которых анализируется прочность изделий. К таким вычислительным комплексам относятся Ansys, MSC.Marc, Abaqus, “Логос”», — пояснил идею разработки Алексей Шутов.

Конструктор моделей, разработанный в НГУ, также решает и образовательные задачи — повышает уровень компетенций и уровень культуры в области нелинейного моделирования.

«Наш Конструктор включает интерактивный справочник по моделям. Пользователь может задать параметры задачи, а интерактивный справочник предложит ему, какой класс моделей нужно взять для решения конкретной задачи, какие экспериментальные данные нужны для калибровки и на что инженер может рассчитывать, когда он такую модель применит», — добавил Алексей Шутов.

В строительстве и машиностроении есть допустимые коэффициенты запаса, закладываемые при проектировании конструкций. Большой коэффициент запаса — это расплата за незнание факторов, которые влияют на работу конструкции. Нелинейные модели, сгенерированные Конструктором, позволяют делать более точные расчёты, и, как следствие, изделия могут проектироваться с меньшим коэффициентом запаса. Это особенно важно для аэрокосмической отрасли, где ключевым моментом является вес конструкции.

Построение более точных нелинейных моделей актуально и для производителей авиадвигателей (проектирование лопаток турбин и других высоконагруженных деталей), поскольку в условиях конкуренции основное направление — это уменьшение веса с одновременным увеличением экономичности, надёжности и мощности двигателя.

«Инженеры имеют мало опыта работы с современными перспективными материалами, у них зачастую нет достаточного объёма экспериментальных данных. Набирать такой опыт с помощью физических испытаний и экспериментов — это дорогой и долгий процесс. Например, для внедрения композита на основе карбида кремния необходимо понять, как он будет себя вести при определенной температуре в самых разных сценариях нагружения, какой у него будет ресурс, как быстро он будет деградировать при появлении зазубрины или трещины. Для решения этих задач нужно компьютерное моделирование и цифровые двойники, а значит и здесь тоже нужны высокоточные нелинейные модели», — пояснил Алексей Шутов.

Конструктор, разработанный в НГУ, можно использовать не только для моделирования процессов, которые будут происходить с уже имеющимися материалами, но и для дизайна новых материалов. Для этого в Конструкторе есть подмодуль — это так называемые суррогатные модели представительных объёмных элементов. По сути, предусмотрена возможность строить полноценные цифровые двойники, явно учитывающие микроструктуру композиционного материала. Представительные объёмные элементы позволяют по свойствам отдельных фаз предсказывать механические характеристики новых материалов, которые ещё не получены и не испытаны, а суррогатные модели в сотни тысяч раз ускоряют вычисления.

«Мы видим большую перспективу и в области биомеханики. Например, в Институте химической биологии и фундаментальной медицины СО РАН активно работает группа Павла Петровича Локтионова, которая создаёт протезы кровеносных сосудов. С точки зрения механики, это высокотехнологичные изделия из функционально-градиентных материалов. Для протеза важно рассчитать механические характеристики: с одной стороны, он не должен быть слишком жёстким, иначе возникнут проблемы с приживаемостью, а с другой стороны, протез не может быть слишком податливым, иначе он потеряет устойчивость и возникнет аневризма. Таким образом, нужно подобрать оптимальные свойства протеза, для чего полезна математическая модель композиционного материала, из которого производится протез. С прицелом на решение таких важных прикладных задач и создавался наш Конструктор», — добавил Алексей Шутов.

Примите к сведению; Эта информация является необработанным контентом, полученным непосредственно от источника информации. Она представляет собой точный отчет о том, что утверждает источник, и не обязательно отражает позицию MIL-OSI или ее клиентов.

Источник: Новосибирский государственный университет –

Важный отказ от ответственности находится в нижней части этой статьи.

Ученые НГУ создали прототип катализатора на основе бентонитовой глины, который найдет применение в органическом синтезе, а именно в катализе реакций алкилирования, а также в перспективе — в очистке нефтепродуктов и растительных масел. Благодаря высокой кислотности поверхности, а также доступности кислотных центров катализатора повышаются выходы продукта и селективность получения конкретного соединения в случае проведения реакций алкилирования, а в случае очистки нефтепродуктов и растительных масел увеличивается эффективность очистки и срок службы самого катализатора. Разработанный катализатор станет альтернативой более дорогих зарубежных аналогов, поставки которых сейчас затруднены. Проект выиграл грант в рамках федерального конкурса «Студенческий стартап».

Бентонит — природный глинистый минерал, обладающий свойством разбухать при гидратации (в 14—16 раз). В результате образуется плотный гель, препятствующий дальнейшему проникновению влаги. Его высокая адсорбционная способность, пластичность, химическая стойкость и способность образовывать вязкие растворы делают его незаменимым в промышленном производстве, строительстве и многих других сферах.

Сейчас на российском рынке нет подобного катализатора отечественного производства для тонкого органического синтеза; есть зарубежные аналоги, но они довольно дорогостоящие и их поставки затруднены. При этом для производства данного катализатора в нашей стране есть отличная сырьевая база — ориентировочные запасы бентонитовой глины в России составляют более 340 млн тонн. Также существует большой спрос со стороны промышленных предприятий, включая те, которые занимаются очисткой нефтепродуктов и растительных масел от нежелательных примесей.

«Разрабатываемый нами продукт по свойствам не только не будет уступать зарубежным аналогам, но и по некоторым параметрам их превосходить: например, он будет обладать увеличенным сроком службы благодаря возможности регенерации (возможности прокалки с практически полным восстановлением исходных параметров активированной глины). Мы создаем доступный, стабильный и высоактивный катализатор на основе дешевого сырья — бентонитовой глины — посредством её модификации. Модификацию выполняем в трех направлениях: увеличение пористости (количества доступных для протекания реакции пустот в материале); увеличение числа кислых центров, являющихся ключевым каталитическим сайтом; введение дополнительных каталитически активных центров посредством выращивания между слоями глины «столбиков» из оксидов Al и Zr. Сочетание указанных подходов позволит обеспечить высокую активность и стабильность получаемого катализатора», — пояснил Рамис Житкеев, руководитель проекта.

Работу над проектом Рамис Житкеев, студент 5 курса Факультета естественных наук (ФЕН) НГУ, начал около года назад параллельно с подготовкой дипломной работы, под руководством научного руководителя, к.х.н. Артема Порываева. В команду проекта также входит Александр Ефремов, аспирант ФЕН НГУ. На данный момент разработана лабораторная методика активации исходной глины, получен прототип, а также проведены испытания в модельных химических реакциях. Далее команда планирует доработать прототип и перейти к его масштабированию.

Основной областью применения разрабатываемого материала является очистка нефтепродуктов от олефинов, но также продукт может применяться в катализе реакций алкилирования, которые являются базовыми в органическом синтезе. Именно разработка катализатора для этого направления является основным в рамках стартап-проекта.

«На первом этапе мы планируем выпускать небольшие партии катализатора, поэтому ориентируемся на научные организации и предприятия, занимающиеся производством микро- и малотоннажной химии. Далее мы планируем масштабирование производства для закрытия потребностей в промышленных сегментах, использующих кислотно-активированные глины, — речь идет о нефтеперерабатывающих предприятиях. Большинство используемых глин имеет достаточно короткий срок службы, что открывает простор для разработки и внедрения наших технологий, из-за возможности регенерации нашего продукта. Еще одна возможная сфера применения — это очистка растительных масел, где есть аналогичные проблемы с используемыми глинами», — рассказал Рамис.

Средства гранта команда планирует направить на закупку реактивов и оборудования, запуск сайта и аренду помещений. В перспективе планируется создать производство технологичных кислотно-активированных глин в тоннажном масштабе.

Примите к сведению; Эта информация является необработанным контентом, полученным непосредственно от источника информации. Она представляет собой точный отчет о том, что утверждает источник, и не обязательно отражает позицию MIL-OSI или ее клиентов.

Источник: Новосибирский государственный университет –

Важный отказ от ответственности находится в нижней части этой статьи.

Вчера нобелевский комитет представил лауреата по литературе 2025 года: им стал венгерский писатель Ласло Краснахоркаи. Литератора отметили премией «за его захватывающее и провидческое творчество, которое посреди апокалиптического ужаса вновь подтверждает силу искусства», говорится в мотивировочной части решения комитета.

Людмила Буднева, старший преподаватель гуманитарного института НГУ, прокомментировала:

— Нобелевский комитет часто упрекают в том, что премии вручаются авторам, хорошо известным самому Нобелевскому комитету, поэтому круг национальных литератур, представленных победителями, весьма ограничен. Однако имя лауреата 2025 года, венгерского писателя Ласло Краснахоркаи, не должно вызывать нареканий ни у специалистов в литературе, ни у читателей.

71-летний писатель хорошо известен не только на родине, но и за ее пределами, в 2015 году он стал лауреатом Международной букеровской премии. Наиболее известные его произведения – это романы «Сатанинское танго», «Меланхолия сопротивления». К сожалению, русскому читателю Краснахоркаи известен мало: несколько переводов его рассказов печатались в литературных журналах, опубликованы названные мною два романа. В следующем году планируется издание романа «Возвращение барона Венкхейма».

Сам же венгерский писатель признавался, что решительное влияние и на его личность, и на творчество оказали Л.Н. Толстой и Ф.М. Достоевский: «Если бы не русская литература, я бы никогда не начал писать».

Я вижу влияние русских классиков и на сознание героя, ищущего свое место в экзистенциальной пустоте мира, несущегося в тартарары, и в языке самого писателя, который часто не ставит точек. Краснахоркаи стремится передать мысль героя, услышать полифонию и ритм мыслей, иногда путаных, но бьющихся в поисках.

Краснахоркаи сравнивает искусство с работой ученого, который бьется над решением задачи, и «вдруг приходит озарение», потому что логически объяснить, как пишется книга или как она воздействует на читателя, невозможно. Книги лауреата нобелевской премии по литературе 2025 года не только открывают новые миры, но и через эмоциональное напряжение помогают читателю понять себя

Примите к сведению; Эта информация является необработанным контентом, полученным непосредственно от источника информации. Она представляет собой точный отчет о том, что утверждает источник, и не обязательно отражает позицию MIL-OSI или ее клиентов.

Источник: Новосибирский государственный университет –

Важный отказ от ответственности находится в нижней части этой статьи.

В Новосибирском государственном университете в новом корпусе поточных аудиторий с публичной лекцией выступил лауреат Научной премии Сбера-2024, директор Центра искусственного интеллекта Сколтеха и руководитель научной группы «Обучаемый интеллект» Института искусственного интеллекта AIRI, профессор Евгений Бурнаев.

В первой части лекции он рассказал, как развивается эта область информационных технологий, какие в ней есть наиболее отчетливые тренды, а затем — сосредоточился на инженерных приложениях, использующих эти технологии и направленные на решение самых разных задач.

«Из этих технологий действительно можно создавать помощников для инженеров, которые позволяют сложные задачи решать быстрее, точнее и более эффективно», — подчеркнул докладчик.

В качестве примеров он привел два проекта, которые в настоящее время выполняют сотрудники ЦИИ Сколтеха. Первый связан с обработкой пространственных данных (это направление ИИ еще называют «пространственный интеллект», и он основан на технологиях машинного зрения). В данном проекте речь идет про обработку данных, получаемых со спутников, а также — замеров, производимых на поверхности Земли. Если обрабатывать с помощью искусственного интеллекта эту информацию, можно, например, прогнозировать вероятность возникновения лесных пожаров. Поэтому первым потенциальным потребителем нового продукта (и фактически его заказчиком) выступает МЧС.

Второй проект направлен на создание системы для прогнозирования ледовой обстановки на Северном морском пути. Это, во-первых, важное приложение для работы флота (а объем траффика на этом маршруте в последние годы только растет, и очевидно, что эта тенденция сохранится). А во-вторых, как отметил Евгений Бурнаев, это очень хорошая задача именно для того, чтобы объединять методы машинного обучения с классическими моделями на основе физики процессов, и за счет этого получается действительно точнее и лучше прогнозировать ледовую обстановку, а также другие процессы, происходящие в океане.

Также профессор Бурнаев отметил, что сегодня во многие проекты, связанные с технологиями искусственного интеллекта, вовлечены студенты и аспиранты, и это, на самом деле, очень важно и полезно.

«Искусственный интеллект это, прежде всего, на данный момент инженерная дисциплина. И если ты не посмотришь, как те или иные методы и в какой ситуации работают, ты не поймешь, что в этих методах нужно изменять, как их адаптировать под конкретную задачу или куда дальше развивать ту или иную математику», — подчеркнул он.

Напомним, Научная премия Сбера является одной из наиболее престижных наград в России, направленной на поддержку научных исследований и разработок в ряде дисциплин. Лауреаты получают гранты на продолжение своей научной деятельности, что способствует привлечению молодых талантов в перспективные исследования. В рамках премии выделяется три основные категории:

·         «Науки о жизни» — направление, связанное с изучением организмов и биотехнологическими процессами.

·         «Физический мир» — область исследований, охватывающая физику, химию и прикладные технологии.

·         «Цифровая вселенная» — сфера изучения компьютерных наук, информационной безопасности и искусственного интеллекта.

Кроме того, начиная с 2024 года введена специальная категория — «AI в науке», ориентированная исключительно на молодых исследователей до 35 лет, чьи работы связаны с использованием искусственного интеллекта.

Профессор Евгений Бурнаев стал лауреатом 2024 года в номинации «Цифровая вселенная», премией отмечены полученные им результаты в области искусственного интеллекта, глубокого обучения и стохастического анализа многомерных данных. Ранее такую же премию вручали Александру Холево, основателю квантовой теории информации, и Евгению Тыртышникову за новые матричные и тензорные методы моделирования и сжатия данных.

Примите к сведению; Эта информация является необработанным контентом, полученным непосредственно от источника информации. Она представляет собой точный отчет о том, что утверждает источник, и не обязательно отражает позицию MIL-OSI или ее клиентов.

Источник: Новосибирский государственный университет –

Важный отказ от ответственности находится в нижней части этой статьи.

PGConf — это крупнейшая ежегодная конференция, которую проводит Postgres Professional — российский разработчик системы управления базами данных (СУБД) и других продуктов для работы с данными. На ней разработчики и администраторы представляют свои наработки и лучшие практики использования системы. Одна из тем обсуждения — объектно-реляционная система управления базами данных PostgreSQL. В этом году в конференции принял участие Антон Чумак, студент 4-го курса Факультета информационных технологий НГУ.

— На конференции я рассказывал о своём патче в PostgreSQL, который добавляет составные параметры в систему конфигурирования. Патч — это набор изменений, которые привносятся в кодовую базу. Я написал некоторый код, который вношу в уже существующий, и этот код меняет поведение программы. Поскольку PostgreSQL — это открытая система, которая разрабатывается глобальным международным сообществом разработчиков, то я не могу просто добавить свой код, как в свой личный проект, а должен его провести через множество этапов согласования в рамках сообщества. И вот как раз я сформировал патч и внёс его в сообщество, — рассказал Антон Чумак.

На конференции Антон представил доклад «Как просто настраивать параметры сложных типов», до этого полгода работал над проектом в рамках лаборатории систем управления базами данных PGLab, которая открылась в этом году на базе Факультета информационных технологий НГУ совместно с компанией Postgres Professional. Результаты его работы стали темой диплома.

— Мой диплом посвящён внедрению составных типов данных в систему конфигурирования PostgreSQL. И результатом моей работы является патч, который я вношу в «ванилу». «Ванила» — это как раз OpenSource версия сообщества PostgreSQL. Но также я планирую внедрить данные изменения в коммерческий продукт Post Group, — объяснил Антон.

В конференции принимало участие более 1400 участников и 36 докладчиков — все они специалисты высокого уровня, администраторы баз данных, архитекторы, разработчики, тестировщики и IT-менеджеры.

— На таких конференциях выступают люди с передовыми идеями, и послушать об их наработках — очень ценно. Мне был интересен доклад Антона Дорошкевича, руководителя проектов компании «ИнфоСофт», про информационную безопасность и про то, как правильно защищать данные. Вообще, мне нравится тема компиляторов, оптимизаторов PostgreSQL, и было интересно узнать что-то новое для себя из презентаций специалистов Postgres, — поделился впечатлениями Антон.

Примите к сведению; Эта информация является необработанным контентом, полученным непосредственно от источника информации. Она представляет собой точный отчет о том, что утверждает источник, и не обязательно отражает позицию MIL-OSI или ее клиентов.

Источник: Новосибирский государственный университет –

Важный отказ от ответственности находится в нижней части этой статьи.

Материал подготовил: Екатерина Муковозчик, пресс-служба НГУ

Примите к сведению; Эта информация является необработанным контентом, полученным непосредственно от источника информации. Она представляет собой точный отчет о том, что утверждает источник, и не обязательно отражает позицию MIL-OSI или ее клиентов.