Press Releases

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:…