В провинции Цзянсу завершено строительство крупнейшего в Китае прибрежного энергетического кластера, объединяющего солнечные панели, производство «зеленого» водорода и системы хранения энергии. Об этом сообщает государственный медиахолдинг CMG со ссылкой на China Energy Investment Corporation (CHN Energy), управляющую комплексом в уезде Рудун.

Строительство проводилось на прибрежных илистых отмелях, регулярно затапливаемых приливами. Тяжелая техника могла работать лишь в короткие промежутки времени, иногда всего по несколько часов в день. Несмотря на эти сложности, менее чем за восемь месяцев специалисты установили более 110 тысяч железобетонных свай и смонтировали свыше 700 тысяч солнечных панелей.

Проект реализован компанией Guohua Energy Investment и считается первым в Китае, где солнечная генерация, производство водорода и системы накопления энергии объединены в единую экосистему. Все кабельные линии и оборудование размещены на специальных эстакадах и приподнятых мостах, что снижает влияние на прибрежную флору и фауну и уменьшает необходимость применения тяжелой техники на уязвимых участках.

Солнечная электростанция мощностью 400 МВт стала центральным элементом комплекса. Для передачи энергии построена новая береговая подстанция напряжением 220 кВ. Система накопления энергии емкостью 120 МВт·ч сглаживает перепады выработки и поддерживает покрытие пиковых нагрузок.

В состав комплекса вошел и водородный хаб. В периоды высокой солнечной генерации избыточная энергия используется для электролиза воды с производительностью до 1 500 м³ водорода в час. Годовой объем может достигать 180 тонн «зеленого» водорода. Контракты на его поставку уже заключены с химическими предприятиями и операторами водородной инфраструктуры.

Читайте также на «FiNE NEWS»Недавно компания Airbus представила макет беспилотного вертолета U145, основанного на модели H145, с автоматическим управлением и новым грузовым отсеком. Подробнее об этом можно узнать в статье Airbus показал беспилотную версию вертолета H145 для грузовых перевозок.

Управление всеми компонентами комплекса реализовано в цифровой системе на базе алгоритмов искусственного интеллекта. Она координирует производство электроэнергии, работу аккумуляторов и выпуск водорода, обеспечивая эффективное использование ресурсов и минимальные потери энергии.

Китай запустил крупнейший прибрежный энергокомплекс с 700 тысячами солнечных панелей и водородным заводом под управлением ИИ • Опубликовано на FiNE NEWS

В последние месяцы языковые модели искусственного интеллекта начали успешно решать открытые математические задачи, в том числе из списка задач Пал Эрдёша, ранее считавшихся неразрешёнными.

Пал Эрдёш, математик XX века, оставил после себя многочисленные статьи и задачи, касающиеся свойств числовых множеств, графов и точек на плоскости. Некоторые из этих задач так и остались открытыми, а их список поддерживает исследователь и преподаватель Томас Блум с Манчестерского университета на официальном сайте.

Задачи Эрдёша стали инструментом для оценки математических способностей языковых моделей. Энтузиасты начали применять доступные чат-боты к нерешённым вопросам из каталога и публиковать результаты. По данным издания N+1, в конце 2025 года удалось перевести несколько открытых задач в категорию решённых с помощью ChatGPT, хотя часть решений оказалась заимствованными из уже существующей литературы.

Кевин Баррету, студент Кембриджского университета, исследовал возможности ChatGPT-5.2 Pro и в январе 2026 года с помощью модели и своего коллеги Лиама Прайса нашли первое полностью автономное решение задачи Эрдёша под номером 728. Задача связана с делением факториалов и условиями на натуральные числа, и её решение оказалось корректным и формализованным для компьютерной проверки.

Процесс работы Баррету включал поиск информации в литературе с помощью специализированных моделей, диалог с ИИ без доступа к интернету для генерации решения, а затем проверку результатов тремя ИИ-контролёрами с выходом в интернет. При подтверждении результата циклы повторялись, и окончательное решение проходило формализацию.

В последующие месяцы благодаря таким методам было решено по меньшей мере 17 задач Эрдёша с минимальным человеческим вмешательством. Среди значимых результатов — доказательство задачи о иррациональности сумм быстро сходящихся рядов с помощью ИИ-агента Google DeepMind Aletheia и опровержение гипотезы Эрдёша о количестве пар точек на расстоянии ровно 1, достигнутое закрытой моделью OpenAI.

Читайте также на «FiNE NEWS»Рост интереса к искусственному интеллекту также влияет на рынок полупроводников, о чем свидетельствует новость о том, что SK Hynix планирует утроить выпуск кремниевых пластин к 2034 году из-за роста спроса на ИИ.

Эти успехи возродили традицию математических вызовов среди специалистов и широкой аудитории. В феврале 2026 года проект First Proof опубликовал подборку из десяти задач из разных областей, предложив проверить возможности современных ИИ-систем в их решении.

Искусственный интеллект решает задачи Эрдёша: что уже достигнуто в чистой математике • Опубликовано на FiNE NEWS

Учёные Центра искусственного интеллекта МГУ имени М.В. Ломоносова разработали алгоритмический метод, который повышает надёжность систем управления ставками в цифровой рекламе с учётом неопределённости прогнозов пользователей.

Алгоритм, названный RobustBid, учитывает ошибки в прогнозах вероятности кликов и целевых действий пользователей, которые основаны на моделях машинного обучения. Результаты исследования представили на международной конференции AAMAS 2026 в Пафосе на Кипре, сообщает Научная Россия.

В онлайн-рекламе автоматические системы формируют ставки для рекламных показов, опираясь на прогнозы CTR (click-through rate) и CVR (conversion rate). Однако такие оценки не безошибочны, что снижает эффективность кампаний. Новый метод использует техники робастной оптимизации, позволяя корректировать ставки с учётом неопределённости в данных.

Тестирование проводили на синтетических и открытых рекламных наборах данных, включая iPinYou и BAT. Эксперименты показали, что RobustBid работает стабильнее и даёт лучшие результаты по сравнению с существующими алгоритмами, особенно при наличии ошибок в прогнозах.

«Автоматическое управление ставками зависит от машинных моделей, в которых всегда присутствует шум и неопределённость. Наш подход помогает учитывать эти факторы и создавать более надёжные стратегии», — сообщил Юрий Дорн, руководитель научной группы «Онлайн оптимизации и приложения» и старший научный сотрудник Центра искусственного интеллекта МГУ.

Новый алгоритм ориентирован на практическое применение в системах управления рекламными аукционами, а также может использоваться в других задачах, где важно учитывать ошибки в прогнозах.

Информация предоставлена пресс-службой МГУ

Читайте также на «FiNE NEWS»В контексте развития технологий в области медицины стоит обратить внимание на исследование, в котором Российские учёные восстановили функции спинного мозга у свиней с помощью фузогенного геля.

Источник фото: ru.123rf.com

В МГУ создали алгоритм для устойчивого управления ставками в рекламных аукционах • Опубликовано на FiNE NEWS

МК

Андрей Мерзликин сыграл мэра, столкнувшегося с искусственным интеллектом • Опубликовано на FiNE NEWS