Как устроена Data Science в России и как развивается научная работа в этой области

Серьезный дефицит специалистов по машинному обучению сейчас наблюдается во всем мире: спрос на них высок, программы подготовки не успевают с ним справляться и порой не могут угнаться за быстро развивающейся отраслью, отмечает Евгений Бурнаев, доцент Skoltech CDISE, руководитель научной группы ADASE. При этом Data Science – относительно новая отрасль в России и развивается она медленнее, чем на Западе. На ведущих международных конференциях по машинному обучению Россия представлена не очень хорошо: у кого-то нет финансирования, необходимого для участия, не все понимают, что это нужно, достаточно мало пишется статей высокого уровня. В науке не хватает организационной поддержки. Во многих компаниях есть потребность в специалистах с высоким уровнем подготовки – рынок растет и требует людей, возникает возможность работать над интересными задачами. А некоторые специалисты смогут уйти и в предпринимательство, создавая стартапы для развития совершенно новых инструментов и приложений.

Новое исследование Intel намечает курс на разработку чипов с триллионами транзисторов к 2030 году

Исследования Intel включают разработки с материалами толщиной не более трех атомов, «вертикальную» память, и глубокое понимание дефектов интерфейса, влияющих на хранение и извлечение квантовых данных.