CERN is burning tiny AI models directly into silicon chips for real-time LHC data filtering — opposite of the bigger AI trend

INVESTOR

⚡ Уверенность: 🔴 низкая Инновационный подход CERN к встраиванию миниатюрных ИИ-моделей непосредственно в кремниевые чипы для обработки данных в реальном времени представляет собой перспективную, но пока некоммерциализированную технологию для нишевых рынков, требующих сверхнизкой задержки и высокой энергоэффективности. Рыночный потенциал лежит в сегментах, где критична обработка огромных объемов данных на периферии (например, 40 000 эксабайт/год, как в случае LHC) с наносекундной задержкой, таких как автономные системы, промышленный IoT, телекоммуникации и специализированные научные вычисления. Хотя конкретные цифры TAM для этой ниши не указаны, глобальный рынок edge AI и специализированных аппаратных ускорителей оценивается в десятки миллиардов долларов с высоким темпом роста, и данная технология может занять его значительную часть. Монетизация может быть реализована через продажу специализированных ASIC/FPGA, лицензирование IP для компиляции моделей или предоставление облачных сервисов для развертывания таких решений. Конкурентный ров может быть создан за счет уникальных алгоритмов компиляции ИИ-моделей в аппаратное обеспечение и глубокой экспертизы в оптимизации для конкретных задач, что отличает это от общего тренда на большие модели. Актуальность технологии обусловлена экспоненциальным ростом данных на периферии и необходимостью снижения энергопотребления и задержек, что делает ее своевременным ответом на текущие вызовы в ИИ.

Риски:

• Ограниченный размер нишевого рынка: Технология пока продемонстрирована только в узкоспециализированной научной области (LHC), и ее широкая применимость в коммерческих секторах требует дальнейших доказательств и адаптации, что может ограничить общий объем адресуемого рынка (TAM).

• Высокие затраты на R&D и сложность масштабирования: Разработка кастомных кремниевых решений и специализированных компиляторов ИИ требует значительных инвестиций и высококвалифицированных инженеров, что увеличивает барьеры входа и риски для инвесторов без четкого пути к масштабированию.

• Отсутствие коммерческой модели и конкуренция: В статьях не упоминается коммерческая компания или бизнес-модель. Существует сильная конкуренция со стороны существующих игроков в области edge AI, FPGA и специализированных ускорителей, которые уже имеют устоявшиеся рынки и экосистемы.

Возможности:

• [

• "

• Р

• а

• з

• р

• а

• б

• о

• т

• к

• а

•

• с

• п

• е

• ц

• и

• а

• л

• и

• з

• и

• р

• о

• в

• а

• н

• ы

• х

•

• а

• п

• а

• р

• а

• т

• н

• ы

• х

•

• у

• с

• к

• о

• р

• и

• т

• е

• л

• е

• й

•

• (

• A

• S

• I

• C

• /

• F

• P

• G

• A

• )

•

• д

• л

• я

•

• к

• р

• и

• т

• и

• ч

• е

• с

• к

• и

•

• в

• а

• ж

• н

• ы

• х

•

• п

• р

• и

• л

• о

• ж

• е

• н

• и

• й

• :

•

• И

• н

• в

• е

• с

• т

• и

• ц

• и

•

• в

•

• с

• т

• а

• р

• т

• а

• п

• ы

• ,

•

• с

• о

• з

• д

• а

• ю

• щ

• и

• е

•

• а

• п

• а

• р

• а

• т

• н

• ы

• е

•

• р

• е

• ш

• е

• н

• и

• я

•

• н

• а

•

• о

• с

• н

• о

• в

• е

•

• э

• т

• о

• й

•

• п

• а

• р

• а

• д

• и

• г

• м

• ы

•

• д

• л

• я

•

• р

• ы

• н

• к

• о

• в

•

• с

•

• в

• ы

• с

• о

• к

• о

• й

•

• п

• о

• т

• р

• е

• б

• н

• о

• с

• т

• ь

• ю

•

• в

•

• н

• и

• з

• к

• о

• й

•

• з

• а

• д

• е

• р

• ж

• к

• е

•

• (

• н

• а

• п

• р

• и

• м

• е

• р

• ,

•

• 5

• G

• -

• с

• е

• т

• и

• ,

•

• а

• в

• т

• о

• н

• о

• м

• н

• ы

• й

•

• т

• р

• а

• н

• с

• п

• о

• р

• т

• ,

•

• в

• ы

• с

• о

• к

• о

• ч

• а

• с

• т

• о

• т

• н

• ы

• й

•

• т

• р

• е

• й

• д

• и

• н

• г

• )

• .

• "

• ,

•

• "

• С

• о

• з

• д

• а

• н

• и

• е

•

• п

• р

• о

• г

• р

• а

• м

• н

• ы

• х

•

• и

• н

• с

• т

• р

• у

• м

• е

• н

• т

• о

• в

•

• и

•

• ф

• р

• е

• й

• м

• в

• о

• р

• к

• о

• в

•

• д

• л

• я

•

• к

• о

• м

• п

• и

• л

• я

• ц

• и

•

• м

• а

• л

• ы

• х

•

• И

• -

• м

• о

• д

• е

• л

• е

• й

•

• в

•

• к

• а

• с

• т

• о

• м

• н

• о

• е

•

• ж

• е

• л

• е

• з

• о

• :

•

• И

• н

• в

• е

• с

• т

• и

• ц

• и

•

• в

•

• к

• о

• м

• п

• а

• н

• и

• ,

•

• р

• а

• з

• р

• а

• б

• а

• т

• ы

• в

• а

• ю

• щ

• и

• е

•

• П

• О

• ,

•

• к

• о

• т

• о

• р

• о

• е

•

• п

• о

• з

• в

• о

• л

• я

• е

• т

•

• р

• а

• з

• р

• а

• б

• о

• т

• ч

• и

• к

• а

• м

•

• л

• е

• г

• к

• о

•

• п

• е

• р

• е

• н

• о

• с

• и

• т

• ь

•

• с

• в

• о

• и

•

• P

• y

• T

• o

• r

• c

• h

• /

• T

• e

• n

• s

• o

• r

• F

• l

• o

• w

•

• м

• о

• д

• е

• л

• и

•

• н

• а

•

• с

• п

• е

• ц

• и

• а

• л

• и

• з

• и

• р

• о

• в

• а

• н

• ы

• е

•

• ч

• и

• п

• ы

• ,

•

• с

• н

• и

• ж

• а

• я

•

• б

• а

• р

• ь

• е

• р

•

• в

• х

• о

• д

• а

•

• д

• л

• я

•

• д

• р

• у

• г

• и

• х

•

• к

• о

• м

• п

• а

• н

• и

• й

• .

• "

• ,

•

• "

• Л

• и

• ц

• е

• н

• з

• и

• р

• о

• в

• а

• н

• и

• е

•

• I

• P

•

• и

•

• к

• о

• н

• с

• а

• л

• т

• и

• н

• г

• :

•

• В

• о

• з

• м

• о

• ж

• н

• о

• с

• т

• ь

•

• д

• л

• я

•

• V

• C

•

• и

• н

• в

• е

• с

• т

• и

• р

• о

• в

• а

• т

• ь

•

• в

•

• к

• о

• м

• п

• а

• н

• и

• ,

•

• к

• о

• т

• о

• р

• ы

• е

•

• м

• о

• г

• у

• т

•

• л

• и

• ц

• е

• н

• з

• и

• р

• о

• в

• а

• т

• ь

•

• п

• а

• т

• е

• н

• т

• ы

•

• и

• л

• и

•

• п

• р

• е

• д

• о

• с

• т

• а

• в

• л

• я

• т

• ь

•

• э

• к

• с

• п

• е

• р

• т

• н

• ы

• е

•

• у

• с

• л

• у

• г

• и

•

• п

• о

•

• в

• н

• е

• д

• р

• е

• н

• и

• ю

•

• п

• о

• д

• о

• б

• н

• ы

• х

•

• р

• е

• ш

• е

• н

• и

• й

•

• д

• л

• я

•

• к

• р

• у

• п

• н

• ы

• х

•

• к

• о

• р

• п

• о

• р

• а

• ц

• и

• й

• ,

•

• с

• т

• а

• л

• к

• и

• в

• а

• ю

• щ

• и

• х

• с

• я

•

• с

•

• п

• р

• о

• б

• л

• е

• м

• а

• м

• и

•

• о

• б

• р

• а

• б

• о

• т

• к

• и

•

• д

• а

• н

• ы

• х

•

• н

• а

•

• п

• е

• р

• и

• ф

• е

• р

• и

• .

• "

• ]

•

• 🔭

•

• О

• т

• с

• л

• е

• ж

• и

• в

• а

• т

• ь

• :

•

• [

• "

• П

• о

• я

• в

• л

• е

• н

• и

• е

•

• к

• о

• м

• е

• р

• ч

• е

• с

• к

• и

• х

•

• с

• т

• а

• р

• т

• а

• п

• о

• в

•

• и

• л

• и

•

• с

• п

• и

• н

• -

• о

• ф

• о

• в

•

• о

• т

•

• C

• E

• R

• N

• ,

•

• п

• р

• е

• д

• л

• а

• г

• а

• ю

• щ

• и

• х

•

• п

• р

• о

• д

• у

• к

• т

• ы

•

• и

• л

• и

•

• у

• с

• л

• у

• г

• и

•

• н

• а

•

• о

• с

• н

• о

• в

• е

•

• э

• т

• о

• й

•

• т

• е

• х

• н

• о

• л

• о

• г

• и

• ,

•

• а

•

• т

• а

• к

• ж

• е

•

• и

• х

•

• с

• п

• о

• с

• о

• б

• н

• о

• с

• т

• ь

•

• п

• р

• и

• в

• л

• е

• ч

• ь

•

• н

• а

• ч

• а

• л

• ь

• н

• о

• е

•

• ф

• и

• н

• а

• н

• с

• и

• р

• о

• в

• а

• н

• и

• е

• .

• "

• ,

•

• "

• П

• у

• б

• л

• и

• к

• а

• ц

• и

•

• о

•

• п

• р

• и

• м

• е

• н

• е

• н

• и

•

• э

• т

• о

• й

•

• т

• е

• х

• н

• о

• л

• о

• г

• и

•

• в

•

• д

• р

• у

• г

• и

• х

•

• о

• т

• р

• а

• с

• л

• я

• х

•

• (

• к

• р

• о

• м

• е

•

• ф

• и

• з

• и

• к

• и

•

• в

• ы

• с

• о

• к

• и

• х

•

• э

• н

• е

• р

• г

• и

• й

• )

• ,

•

• т

• а

• к

• и

• х

•

• к

• а

• к

•

• а

• в

• т

• о

• м

• о

• б

• и

• л

• е

• с

• т

• р

• о

• е

• н

• и

• е

• ,

•

• п

• р

• о

• м

• ы

• ш

• л

• е

• н

• о

• с

• т

• ь

•

• и

• л

• и

•

• т

• е

• л

• е

• к

• о

• м

• у

• н

• и

• к

• а

• ц

• и

• ,

•

• ч

• т

• о

•

• б

• у

• д

• е

• т

•

• с

• в

• и

• д

• е

• т

• е

• л

• ь

• с

• т

• в

• о

• в

• а

• т

• ь

•

• о

•

• р

• а

• с

• ш

• и

• р

• е

• н

• и

•

• р

• ы

• н

• о

• ч

• н

• о

• г

• о

•

• п

• о

• т

• е

• н

• ц

• и

• а

• л

• а

• .

• "

• ]

BUILDER

⚡ Уверенность: 🟢 высокая Подход CERN к компиляции и "прожиганию" миниатюрных моделей ИИ непосредственно в кремниевые чипы для фильтрации данных LHC в реальном времени открывает новую парадигму для граничных вычислений с ультранизкой задержкой и экстремальной энергоэффективностью. Это радикальный отход от тренда на увеличение моделей, фокусирующийся на специализированных аппаратных решениях для задач, требующих принятия решений в наносекундном диапазоне. Вместо использования GPU/TPU, обученные в PyTorch/TensorFlow модели компилируются в фиксированные аппаратные реализации, что подразумевает создание специализированных toolchain'ов для синтеза модели в HDL или битовый поток. Это смещает фокус с программной оптимизации на аппаратную, обеспечивая предсказуемую и детерминированную производительность для высокообъемных потоков данных.

Риски:

• {'risk': 'Высокая стоимость разработки и сложность', 'explanation': 'Проектирование, верификация и производство кастомных чипов (ASIC) или даже программирование FPGA значительно дороже и трудоемче, чем разработка программного обеспечения. Это увеличивает время выхода на рынок и требует узкоспециализированных знаний в области аппаратного дизайна и верификации, что может быть барьером для большинства команд.'}

• {'risk': 'Привязка к поставщику и низкая переносимость', 'explanation': 'Решения сильно привязаны к конкретным аппаратным архитектурам (например, Xilinx, Intel, кастомные ASIC) и их инструментарию. Это приводит к потенциальной привязке к поставщику и снижает переносимость моделей между различными аппаратными платформами, усложняя миграцию и масштабирование.'}

• {'risk': 'Ограниченная гибкость и скорость итераций', 'explanation': 'После того как модель "прожжена в кремний", ее модификация требует повторного синтеза и развертывания аппаратного обеспечения, что является гораздо более медленным и дорогостоящим процессом, чем обновление программного обеспечения. Это препятствует быстрой итерации, A/B-тестированию и адаптации моделей к изменяющимся требованиям.'}

Возможности:

• [

• {

• "

• o

• p

• o

• r

• t

• u

• n

• i

• t

• y

• "

• :

•

• "

• У

• л

• ь

• т

• р

• а

• н

• и

• з

• к

• а

• я

•

• з

• а

• д

• е

• р

• ж

• к

• а

•

• и

•

• в

• ы

• с

• о

• к

• а

• я

•

• п

• р

• о

• п

• у

• с

• к

• н

• а

• я

•

• с

• п

• о

• с

• о

• б

• н

• о

• с

• т

• ь

•

• д

• л

• я

•

• E

• d

• g

• e

•

• A

• I

• "

• ,

•

• "

• e

• x

• p

• l

• a

• n

• a

• t

• i

• o

• n

• "

• :

•

• "

• П

• о

• з

• в

• о

• л

• я

• е

• т

•

• п

• р

• и

• н

• и

• м

• а

• т

• ь

•

• р

• е

• ш

• е

• н

• и

• я

•

• в

•

• р

• е

• а

• л

• ь

• н

• о

• м

•

• в

• р

• е

• м

• е

• н

• и

•

• в

•

• с

• ц

• е

• н

• а

• р

• и

• я

• х

• ,

•

• г

• д

• е

•

• в

• а

• ж

• н

• ы

•

• м

• и

• л

• и

• с

• е

• к

• у

• н

• д

• ы

•

• и

• л

• и

•

• д

• а

• ж

• е

•

• н

• а

• н

• о

• с

• е

• к

• у

• н

• д

• ы

•

• (

• н

• а

• п

• р

• и

• м

• е

• р

• ,

•

• а

• в

• т

• о

• н

• о

• м

• н

• ы

• е

•

• с

• и

• с

• т

• е

• м

• ы

• ,

•

• п

• р

• о

• м

• ы

• ш

• л

• е

• н

• ы

• й

•

• к

• о

• н

• т

• р

• о

• л

• ь

• ,

•

• в

• ы

• с

• о

• к

• о

• ч

• а

• с

• т

• о

• т

• н

• ы

• й

•

• т

• р

• е

• й

• д

• и

• н

• г

• ,

•

• н

• а

• у

• ч

• н

• ы

• е

•

• п

• р

• и

• б

• о

• р

• ы

• )

• .

•

• Э

• т

• о

•

• о

• т

• к

• р

• ы

• в

• а

• е

• т

•

• н

• о

• в

• ы

• е

•

• к

• л

• а

• с

• ы

•

• п

• р

• и

• л

• о

• ж

• е

• н

• и

• й

• ,

•

• н

• е

• д

• о

• с

• т

• и

• ж

• и

• м

• ы

• е

•

• с

•

• п

• о

• м

• о

• щ

• ь

• ю

•

• т

• р

• а

• д

• и

• ц

• и

• о

• н

• ы

• х

•

• п

• р

• о

• г

• р

• а

• м

• н

• ы

• х

•

• р

• е

• ш

• е

• н

• и

• й

•

• н

• а

•

• G

• P

• U

• /

• C

• P

• U

• .

• "

• }

• ,

•

• {

• "

• o

• p

• o

• r

• t

• u

• n

• i

• t

• y

• "

• :

•

• "

• Э

• к

• с

• т

• р

• е

• м

• а

• л

• ь

• н

• а

• я

•

• э

• н

• е

• р

• г

• о

• э

• ф

• е

• к

• т

• и

• в

• н

• о

• с

• т

• ь

• "

• ,

•

• "

• e

• x

• p

• l

• a

• n

• a

• t

• i

• o

• n

• "

• :

•

• "

• К

• а

• с

• т

• о

• м

• н

• ы

• й

•

• к

• р

• е

• м

• н

• и

• й

•

• м

• о

• ж

• е

• т

•

• б

• ы

• т

• ь

•

• н

• а

•

• п

• о

• р

• я

• д

• к

• и

•

• б

• о

• л

• е

•

• э

• н

• е

• р

• г

• о

• э

• ф

• е

• к

• т

• и

• в

• н

• ы

• м

• ,

•

• ч

• е

• м

•

• у

• н

• и

• в

• е

• р

• с

• а

• л

• ь

• н

• ы

• е

•

• C

• P

• U

• /

• G

• P

• U

•

• д

• л

• я

•

• к

• о

• н

• к

• р

• е

• т

• н

• ы

• х

•

• з

• а

• д

• а

• ч

• .

•

• Э

• т

• о

•

• к

• р

• и

• т

• и

• ч

• е

• с

• к

• и

•

• в

• а

• ж

• н

• о

•

• д

• л

• я

•

• у

• с

• т

• р

• о

• й

• с

• т

• в

•

• с

•

• б

• а

• т

• а

• р

• е

• й

• н

• ы

• м

•

• п

• и

• т

• а

• н

• и

• е

• м

• ,

•

• к

• р

• у

• п

• н

• о

• м

• а

• с

• ш

• т

• а

• б

• н

• ы

• х

•

• р

• а

• з

• в

• е

• р

• т

• ы

• в

• а

• н

• и

• й

•

• с

•

• ж

• е

• с

• т

• к

• и

• м

• и

•

• о

• г

• р

• а

• н

• и

• ч

• е

• н

• и

• я

• м

• и

•

• п

• о

•

• э

• н

• е

• р

• г

• о

• п

• о

• т

• р

• е

• б

• л

• е

• н

• и

• ю

•

• и

• л

• и

•

• в

•

• у

• с

• л

• о

• в

• и

• я

• х

• ,

•

• г

• д

• е

•

• т

• е

• п

• л

• о

• в

• ы

• д

• е

• л

• е

• н

• и

• е

•

• я

• в

• л

• я

• е

• т

• с

• я

•

• п

• р

• о

• б

• л

• е

• м

• о

• й

• .

• "

• }

• ,

•

• {

• "

• o

• p

• o

• r

• t

• u

• n

• i

• t

• y

• "

• :

•

• "

• К

• о

• н

• к

• у

• р

• е

• н

• т

• н

• о

• е

•

• п

• р

• е

• и

• м

• у

• щ

• е

• с

• т

• в

• о

•

• в

•

• с

• п

• е

• ц

• и

• а

• л

• и

• з

• и

• р

• о

• в

• а

• н

• ы

• х

•

• о

• б

• л

• а

• с

• т

• я

• х

• "

• ,

•

• "

• e

• x

• p

• l

• a

• n

• a

• t

• i

• o

• n

• "

• :

•

• "

• К

• о

• м

• п

• а

• н

• и

• ,

•

• о

• с

• в

• о

• и

• в

• ш

• и

• е

•

• э

• т

• о

• т

•

• п

• о

• д

• х

• о

• д

• ,

•

• м

• о

• г

• у

• т

•

• п

• о

• л

• у

• ч

• и

• т

• ь

•

• з

• н

• а

• ч

• и

• т

• е

• л

• ь

• н

• о

• е

•

• к

• о

• н

• к

• у

• р

• е

• н

• т

• н

• о

• е

•

• п

• р

• е

• и

• м

• у

• щ

• е

• с

• т

• в

• о

•

• н

• а

•

• н

• и

• ш

• е

• в

• ы

• х

•

• р

• ы

• н

• к

• а

• х

• ,

•

• т

• р

• е

• б

• у

• ю

• щ

• и

• х

•

• э

• к

• с

• т

• р

• е

• м

• а

• л

• ь

• н

• ы

• х

•

• х

• а

• р

• а

• к

• т

• е

• р

• и

• с

• т

• и

• к

•

• п

• р

• о

• и

• з

• в

• о

• д

• и

• т

• е

• л

• ь

• н

• о

• с

• т

• и

• ,

•

• к

• о

• т

• о

• р

• ы

• е

•

• н

• е

•

• м

• о

• г

• у

• т

•

• б

• ы

• т

• ь

•

• у

• д

• о

• в

• л

• е

• т

• в

• о

• р

• е

• н

• ы

•

• и

• с

• к

• л

• ю

• ч

• и

• т

• е

• л

• ь

• н

• о

•

• п

• р

• о

• г

• р

• а

• м

• н

• ы

• м

• и

•

• р

• е

• ш

• е

• н

• и

• я

• м

• и

• .

•

• Э

• т

• о

•

• м

• о

• ж

• е

• т

•

• п

• р

• и

• в

• е

• с

• т

• и

•

• к

•

• с

• о

• з

• д

• а

• н

• и

• ю

•

• у

• н

• и

• к

• а

• л

• ь

• н

• ы

• х

•

• п

• р

• о

• д

• у

• к

• т

• о

• в

•

• и

•

• с

• е

• р

• в

• и

• с

• о

• в

• .

• "

• }

• ]

•

• 🔭

•

• О

• т

• с

• л

• е

• ж

• и

• в

• а

• т

• ь

• :

•

• [

• {

• "

• i

• n

• d

• i

• c

• a

• t

• o

• r

• "

• :

•

• "

• З

• р

• е

• л

• о

• с

• т

• ь

•

• к

• о

• м

• п

• и

• л

• я

• т

• о

• р

• о

• в

•

• M

• L

• -

• м

• о

• д

• е

• л

• е

• й

•

• в

•

• а

• п

• а

• р

• а

• т

• н

• о

• е

•

• о

• б

• е

• с

• п

• е

• ч

• е

• н

• и

• е

• "

• ,

•

• "

• e

• x

• p

• l

• a

• n

• a

• t

• i

• o

• n

• "

• :

•

• "

• О

• т

• с

• л

• е

• ж

• и

• в

• а

• т

• ь

•

• р

• а

• з

• в

• и

• т

• и

• е

•

• и

•

• в

• н

• е

• д

• р

• е

• н

• и

• е

•

• о

• т

• к

• р

• ы

• т

• ы

• х

•

• и

•

• к

• о

• м

• е

• р

• ч

• е

• с

• к

• и

• х

•

• и

• н

• с

• т

• р

• у

• м

• е

• н

• т

• о

• в

• ,

•

• у

• п

• р

• о

• щ

• а

• ю

• щ

• и

• х

•

• п

• р

• о

• ц

• е

• с

•

• к

• о

• м

• п

• и

• л

• я

• ц

• и

•

• M

• L

• -

• м

• о

• д

• е

• л

• е

• й

•

• д

• л

• я

•

• F

• P

• G

• A

• /

• A

• S

• I

• C

•

• (

• н

• а

• п

• р

• и

• м

• е

• р

• ,

•

• п

• р

• о

• г

• р

• е

• с

•

• в

•

• H

• i

• g

• h

• -

• L

• e

• v

• e

• l

•

• S

• y

• n

• t

• h

• e

• s

• i

• s

•

• (

• H

• L

• S

• )

•

• д

• л

• я

•

• M

• L

• ,

•

• O

• N

• X

•

• R

• u

• n

• t

• i

• m

• e

•

• д

• л

• я

•

• к

• а

• с

• т

• о

• м

• н

• ы

• х

•

• а

• к

• с

• е

• л

• е

• р

• а

• т

• о

• р

• о

• в

• )

• .

•

• К

• л

• ю

• ч

• е

• в

• ы

• м

•

• б

• у

• д

• е

• т

•

• п

• о

• я

• в

• л

• е

• н

• и

• е

•

• S

• D

• K

• ,

•

• к

• о

• т

• о

• р

• ы

• е

•

• а

• б

• с

• т

• р

• а

• г

• и

• р

• у

• ю

• т

•

• с

• л

• о

• ж

• н

• о

• с

• т

• ь

•

• а

• п

• а

• р

• а

• т

• н

• о

• г

• о

•

• д

• и

• з

• а

• й

• н

• а

• .

• "

• }

• ,

•

• {

• "

• i

• n

• d

• i

• c

• a

• t

• o

• r

• "

• :

•

• "

• С

• т

• а

• н

• д

• а

• р

• т

• и

• з

• а

• ц

• и

• я

•

• д

• л

• я

•

• в

• с

• т

• р

• о

• е

• н

• о

• г

• о

•

• И

• "

• ,

•

• "

• e

• x

• p

• l

• a

• n

• a

• t

• i

• o

• n

• "

• :

•

• "

• И

• с

• к

• а

• т

• ь

•

• п

• о

• я

• в

• л

• я

• ю

• щ

• и

• е

• с

• я

•

• с

• т

• а

• н

• д

• а

• р

• т

• ы

•

• и

• л

• и

•

• ф

• р

• е

• й

• м

• в

• о

• р

• к

• и

• ,

•

• к

• о

• т

• о

• р

• ы

• е

•

• с

• т

• р

• е

• м

• я

• т

• с

• я

•

• а

• б

• с

• т

• р

• а

• г

• и

• р

• о

• в

• а

• т

• ь

•

• а

• п

• а

• р

• а

• т

• н

• ы

• е

•

• о

• с

• о

• б

• е

• н

• о

• с

• т

• и

•

• д

• л

• я

•

• р

• а

• з

• в

• е

• р

• т

• ы

• в

• а

• н

• и

• я

•

• в

• с

• т

• р

• о

• е

• н

• о

• г

• о

•

• И

• ,

•

• п

• о

• д

• о

• б

• н

• о

•

• т

• о

• м

• у

• ,

•

• к

• а

• к

•

• C

• U

• D

• A

• /

• O

• p

• e

• n

• C

• L

•

• а

• б

• с

• т

• р

• а

• г

• и

• р

• у

• ю

• т

•

• п

• р

• о

• г

• р

• а

• м

• и

• р

• о

• в

• а

• н

• и

• е

•

• G

• P

• U

• .

•

• Э

• т

• о

•

• м

• о

• ж

• е

• т

•

• в

• к

• л

• ю

• ч

• а

• т

• ь

•

• н

• о

• в

• ы

• е

•

• ф

• о

• р

• м

• а

• т

• ы

•

• о

• б

• м

• е

• н

• а

•

• м

• о

• д

• е

• л

• я

• м

• и

•

• и

• л

• и

•

• A

• P

• I

•

• д

• л

• я

•

• в

• з

• а

• и

• м

• о

• д

• е

• й

• с

• т

• в

• и

• я

•

• с

•

• а

• п

• а

• р

• а

• т

• н

• ы

• м

• и

•

• у

• с

• к

• о

• р

• и

• т

• е

• л

• я

• м

• и

• .

• "

• }

• ]

OPERATOR

⚡ Уверенность: 🟡 средняя Технология CERN по встраиванию миниатюрных ИИ-моделей непосредственно в кремниевые чипы для фильтрации данных в реальном времени представляет собой прорыв в области обработки больших данных на периферии, способный кардинально снизить операционные затраты на хранение и передачу данных, но требующий значительных инвестиций в R&D и переквалификацию персонала. Для компаний, работающих с экстремальными объемами потоковых данных (например, IoT, финансовые рынки, автономные системы), это может означать переход от централизованной обработки к высокоэффективной фильтрации на источнике, что позволит сэкономить до 50% на облачных расходах за счет уменьшения объема хранимых и передаваемых данных. Однако внедрение потребует создания новых ML Ops пайплайнов, ориентированных на аппаратное обеспечение, и пересмотра архитектуры данных.

Риски:

• {'risk': 'Высокие затраты на R&D и разработку кастомного железа', 'explanation': 'Создание специализированных кремниевых чипов с интегрированными ИИ-моделями требует значительных капиталовложений и экспертизы в области аппаратного дизайна, что делает эту технологию недоступной для большинства компаний без существенных инвестиций или появления коммерческих off-the-shelf решений.'}

• {'risk': 'Сложность обеспечения соответствия и аудита', 'explanation': "Модели, 'зашитые' в кремний, могут быть сложны для аудита и верификации на предмет предвзятости или ошибок, что создает риски для компаний в регулируемых отраслях, где требуется высокая степень прозрачности и объяснимости ИИ-решений. Обновление или исправление ошибок в аппаратном обеспечении значительно сложнее и дороже, чем в программном."}

• {'risk': 'Недостаток квалифицированных кадров и зрелости инструментария', 'explanation': 'На рынке труда крайне мало специалистов, обладающих компетенциями в области аппаратного ускорения ИИ, низкоуровневой оптимизации моделей и проектирования систем на кристалле. Существующие ML-инструменты и фреймворки (PyTorch/TensorFlow) не всегда имеют зрелые пайплайны для компиляции и развертывания на кастомном кремнии, что увеличивает риски при внедрении и поддержке.'}

Возможности:

• [

• {

• "

• o

• p

• o

• r

• t

• u

• n

• i

• t

• y

• "

• :

•

• "

• З

• н

• а

• ч

• и

• т

• е

• л

• ь

• н

• о

• е

•

• с

• н

• и

• ж

• е

• н

• и

• е

•

• о

• п

• е

• р

• а

• ц

• и

• о

• н

• ы

• х

•

• з

• а

• т

• р

• а

• т

•

• н

• а

•

• о

• б

• р

• а

• б

• о

• т

• к

• у

•

• и

•

• х

• р

• а

• н

• е

• н

• и

• е

•

• д

• а

• н

• ы

• х

• "

• ,

•

• "

• a

• c

• t

• i

• o

• n

• "

• :

•

• "

• О

• ц

• е

• н

• и

• т

• ь

•

• т

• е

• к

• у

• щ

• и

• е

•

• р

• а

• с

• х

• о

• д

• ы

•

• н

• а

•

• о

• б

• л

• а

• ч

• н

• ы

• е

•

• в

• ы

• ч

• и

• с

• л

• е

• н

• и

• я

• ,

•

• х

• р

• а

• н

• е

• н

• и

• е

•

• и

•

• п

• е

• р

• е

• д

• а

• ч

• у

•

• д

• а

• н

• ы

• х

•

• д

• л

• я

•

• в

• ы

• с

• о

• к

• о

• б

• ъ

• е

• м

• н

• ы

• х

•

• п

• о

• т

• о

• к

• о

• в

• .

•

• Д

• л

• я

•

• с

• ц

• е

• н

• а

• р

• и

• е

• в

• ,

•

• г

• д

• е

•

• о

• б

• ъ

• е

• м

•

• д

• а

• н

• ы

• х

•

• п

• р

• е

• в

• ы

• ш

• а

• е

• т

•

• п

• е

• т

• а

• б

• а

• й

• т

• ы

•

• в

•

• д

• е

• н

• ь

• ,

•

• н

• а

• ч

• а

• т

• ь

•

• п

• и

• л

• о

• т

• н

• ы

• е

•

• п

• р

• о

• е

• к

• т

• ы

•

• п

• о

•

• п

• р

• е

• д

• в

• а

• р

• и

• т

• е

• л

• ь

• н

• о

• й

•

• ф

• и

• л

• ь

• т

• р

• а

• ц

• и

•

• д

• а

• н

• ы

• х

•

• н

• а

•

• п

• е

• р

• и

• ф

• е

• р

• и

•

• с

•

• и

• с

• п

• о

• л

• ь

• з

• о

• в

• а

• н

• и

• е

• м

•

• с

• п

• е

• ц

• и

• а

• л

• и

• з

• и

• р

• о

• в

• а

• н

• ы

• х

•

• а

• п

• а

• р

• а

• т

• н

• ы

• х

•

• р

• е

• ш

• е

• н

• и

• й

• ,

•

• к

• а

• к

•

• т

• о

• л

• ь

• к

• о

•

• о

• н

• и

•

• с

• т

• а

• н

• у

• т

•

• к

• о

• м

• е

• р

• ч

• е

• с

• к

• и

•

• д

• о

• с

• т

• у

• п

• н

• ы

• м

• и

• ,

•

• с

•

• ц

• е

• л

• ь

• ю

•

• с

• о

• к

• р

• а

• щ

• е

• н

• и

• я

•

• з

• а

• т

• р

• а

• т

•

• н

• а

•

• 3

• 0

• -

• 6

• 0

• %

• .

• "

• }

• ,

•

• {

• "

• o

• p

• o

• r

• t

• u

• n

• i

• t

• y

• "

• :

•

• "

• П

• о

• в

• ы

• ш

• е

• н

• и

• е

•

• с

• к

• о

• р

• о

• с

• т

• и

•

• и

•

• э

• ф

• е

• к

• т

• и

• в

• н

• о

• с

• т

• и

•

• п

• р

• и

• н

• я

• т

• и

• я

•

• р

• е

• ш

• е

• н

• и

• й

•

• в

•

• р

• е

• а

• л

• ь

• н

• о

• м

•

• в

• р

• е

• м

• е

• н

• и

• "

• ,

•

• "

• a

• c

• t

• i

• o

• n

• "

• :

•

• "

• И

• д

• е

• н

• т

• и

• ф

• и

• ц

• и

• р

• о

• в

• а

• т

• ь

•

• к

• р

• и

• т

• и

• ч

• е

• с

• к

• и

•

• в

• а

• ж

• н

• ы

• е

•

• б

• и

• з

• н

• е

• с

• -

• п

• р

• о

• ц

• е

• с

• ы

• ,

•

• т

• р

• е

• б

• у

• ю

• щ

• и

• е

•

• п

• р

• и

• н

• я

• т

• и

• я

•

• р

• е

• ш

• е

• н

• и

• й

•

• в

•

• н

• а

• н

• о

• с

• е

• к

• у

• н

• д

• н

• о

• м

•

• д

• и

• а

• п

• а

• з

• о

• н

• е

•

• (

• н

• а

• п

• р

• и

• м

• е

• р

• ,

•

• в

• ы

• с

• о

• к

• о

• ч

• а

• с

• т

• о

• т

• н

• ы

• й

•

• т

• р

• е

• й

• д

• и

• н

• г

• ,

•

• о

• б

• н

• а

• р

• у

• ж

• е

• н

• и

• е

•

• а

• н

• о

• м

• а

• л

• и

• й

•

• в

•

• п

• р

• о

• м

• ы

• ш

• л

• е

• н

• ы

• х

•

• с

• и

• с

• т

• е

• м

• а

• х

• ,

•

• а

• в

• т

• о

• н

• о

• м

• н

• ы

• е

•

• т

• р

• а

• н

• с

• п

• о

• р

• т

• н

• ы

• е

•

• с

• р

• е

• д

• с

• т

• в

• а

• )

• .

•

• И

• н

• в

• е

• с

• т

• и

• р

• о

• в

• а

• т

• ь

•

• в

•

• R

• &

• D

•

• д

• л

• я

•

• а

• д

• а

• п

• т

• а

• ц

• и

•

• с

• у

• щ

• е

• с

• т

• в

• у

• ю

• щ

• и

• х

•

• И

• -

• м

• о

• д

• е

• л

• е

• й

•

• к

•

• ф

• о

• р

• м

• а

• т

• а

• м

• ,

•

• п

• р

• и

• г

• о

• д

• н

• ы

• м

•

• д

• л

• я

•

• а

• п

• а

• р

• а

• т

• н

• о

• г

• о

•

• у

• с

• к

• о

• р

• е

• н

• и

• я

• ,

•

• и

•

• и

• с

• л

• е

• д

• о

• в

• а

• т

• ь

•

• п

• а

• р

• т

• н

• е

• р

• с

• т

• в

• а

•

• с

•

• п

• р

• о

• и

• з

• в

• о

• д

• и

• т

• е

• л

• я

• м

• и

•

• ч

• и

• п

• о

• в

•

• д

• л

• я

•

• с

• о

• з

• д

• а

• н

• и

• я

•

• с

• п

• е

• ц

• и

• а

• л

• и

• з

• и

• р

• о

• в

• а

• н

• ы

• х

•

• р

• е

• ш

• е

• н

• и

• й

• .

• "

• }

• ,

•

• {

• "

• o

• p

• o

• r

• t

• u

• n

• i

• t

• y

• "

• :

•

• "

• С

• о

• з

• д

• а

• н

• и

• е

•

• к

• о

• н

• к

• у

• р

• е

• н

• т

• н

• о

• г

• о

•

• п

• р

• е

• и

• м

• у

• щ

• е

• с

• т

• в

• а

•

• ч

• е

• р

• е

• з

•

• у

• н

• и

• к

• а

• л

• ь

• н

• ы

• е

•

• в

• о

• з

• м

• о

• ж

• н

• о

• с

• т

• и

•

• о

• б

• р

• а

• б

• о

• т

• к

• и

•

• д

• а

• н

• ы

• х

• "

• ,

•

• "

• a

• c

• t

• i

• o

• n

• "

• :

•

• "

• Р

• а

• з

• р

• а

• б

• о

• т

• а

• т

• ь

•

• с

• т

• р

• а

• т

• е

• г

• и

• ю

•

• п

• о

•

• п

• р

• и

• в

• л

• е

• ч

• е

• н

• и

• ю

•

• и

•

• о

• б

• у

• ч

• е

• н

• и

• ю

•

• с

• п

• е

• ц

• и

• а

• л

• и

• с

• т

• о

• в

•

• в

•

• о

• б

• л

• а

• с

• т

• и

•

• а

• п

• а

• р

• а

• т

• н

• о

• г

• о

•

• И

•

• и

•

• в

• с

• т

• р

• о

• е

• н

• ы

• х

•

• с

• и

• с

• т

• е

• м

• .

•

• С

• о

• з

• д

• а

• т

• ь

•

• в

• н

• у

• т

• р

• е

• н

• ю

•

• к

• о

• м

• а

• н

• д

• у

•

• и

• л

• и

•

• п

• а

• р

• т

• н

• е

• р

• с

• т

• в

• о

•

• д

• л

• я

•

• и

• с

• л

• е

• д

• о

• в

• а

• н

• и

• я

•

• и

•

• р

• а

• з

• р

• а

• б

• о

• т

• к

• и

•

• к

• а

• с

• т

• о

• м

• н

• ы

• х

•

• р

• е

• ш

• е

• н

• и

• й

• ,

•

• к

• о

• т

• о

• р

• ы

• е

•

• п

• о

• з

• в

• о

• л

• я

• т

•

• о

• б

• р

• а

• б

• а

• т

• ы

• в

• а

• т

• ь

•

• д

• а

• н

• ы

• е

•

• с

•

• б

• е

• с

• п

• р

• е

• ц

• е

• д

• е

• н

• т

• н

• о

• й

•

• с

• к

• о

• р

• о

• с

• т

• ь

• ю

•

• и

•

• э

• ф

• е

• к

• т

• и

• в

• н

• о

• с

• т

• ь

• ю

• ,

•

• о

• т

• к

• р

• ы

• в

• а

• я

•

• н

• о

• в

• ы

• е

•

• б

• и

• з

• н

• е

• с

• -

• м

• о

• д

• е

• л

• и

•

• и

•

• с

• е

• р

• в

• и

• с

• ы

• ,

•

• н

• е

• д

• о

• с

• т

• у

• п

• н

• ы

• е

•

• д

• л

• я

•

• к

• о

• н

• к

• у

• р

• е

• н

• т

• о

• в

• .

• "

• }

• ]

•

• 🔭

•

• О

• т

• с

• л

• е

• ж

• и

• в

• а

• т

• ь

• :

•

• [

• "

• П

• о

• я

• в

• л

• е

• н

• и

• е

•

• к

• о

• м

• е

• р

• ч

• е

• с

• к

• и

• х

•

• п

• р

• е

• д

• л

• о

• ж

• е

• н

• и

• й

•

• и

• л

• и

•

• с

• т

• а

• н

• д

• а

• р

• т

• о

• в

•

• д

• л

• я

•

• '

• A

• I

• -

• o

• n

• -

• s

• i

• l

• i

• c

• o

• n

• '

•

• о

• т

•

• к

• р

• у

• п

• н

• ы

• х

•

• т

• е

• х

• н

• о

• л

• о

• г

• и

• ч

• е

• с

• к

• и

• х

•

• к

• о

• м

• п

• а

• н

• и

• й

•

• (

• н

• а

• п

• р

• и

• м

• е

• р

• ,

•

• I

• n

• t

• e

• l

• ,

•

• N

• V

• I

• D

• I

• A

• ,

•

• G

• o

• g

• l

• e

• )

•

• и

• л

• и

•

• с

• т

• а

• р

• т

• а

• п

• о

• в

• ,

•

• ч

• т

• о

•

• у

• к

• а

• ж

• е

• т

•

• н

• а

•

• з

• р

• е

• л

• о

• с

• т

• ь

•

• т

• е

• х

• н

• о

• л

• о

• г

• и

•

• и

•

• с

• н

• и

• ж

• е

• н

• и

• е

•

• б

• а

• р

• ь

• е

• р

• о

• в

•

• в

• х

• о

• д

• а

• .

• "

• ,

•

• "

• Р

• а

• з

• в

• и

• т

• и

• е

•

• и

• н

• с

• т

• р

• у

• м

• е

• н

• т

• а

• р

• и

• я

•

• и

•

• ф

• р

• е

• й

• м

• в

• о

• р

• к

• о

• в

•

• (

• н

• а

• п

• р

• и

• м

• е

• р

• ,

•

• к

• о

• м

• п

• и

• л

• я

• т

• о

• р

• о

• в

•

• P

• y

• T

• o

• r

• c

• h

• /

• T

• e

• n

• s

• o

• r

• F

• l

• o

• w

•

• д

• л

• я

•

• а

• п

• а

• р

• а

• т

• н

• ы

• х

•

• п

• л

• а

• т

• ф

• о

• р

• м

• )

• ,

•

• у

• п

• р

• о

• щ

• а

• ю

• щ

• и

• х

•

• р

• а

• з

• в

• е

• р

• т

• ы

• в

• а

• н

• и

• е

•

• и

•

• у

• п

• р

• а

• в

• л

• е

• н

• и

• е

•

• м

• о

• д

• е

• л

• я

• м

• и

•

• н

• а

•

• с

• п

• е

• ц

• и

• а

• л

• и

• з

• и

• р

• о

• в

• а

• н

• о

• м

•

• к

• р

• е

• м

• н

• и

• .

• "

• ]

SKEPTIC

⚡ Уверенность: 🟡 средняя Заявление CERN об использовании "крошечных" ИИ-моделей, "записанных в кремний" для фильтрации данных БАК, представляет собой скорее прагматичное инженерное решение для экстремальных условий, чем фундаментальный отход от общих тенденций развития ИИ, как это подается. Заявленный объем данных в 40 000 эксабайт в год требует критической оценки, поскольку он эквивалентен четверти всего интернета, что может быть преувеличением или требовать уточнения методологии подсчета . Подача этого как "противоположности" тренду больших моделей ИИ игнорирует давно существующее направление встраиваемого ИИ и специализированных аппаратных ускорителей (например, на FPGA или ASIC), где эффективность и низкая задержка всегда были приоритетом. Публикация служит отличным PR для CERN, подчеркивая их инновационность и оправдывая финансирование, но скрывает потенциальные риски, связанные с точностью фильтрации и сложностью обслуживания. Исторически, высокоэнергетическая физика всегда разрабатывала специализированное оборудование для обработки данных в реальном времени, и ИИ здесь является лишь новым инструментом в этой непрерывной эволюции.

Риски:

• {'risk': 'Потеря критически важных данных', 'explanation': "Если 'крошечные' ИИ-модели, оптимизированные для скорости, допустят ошибки в фильтрации, уникальные или аномальные события могут быть безвозвратно отброшены, что потенциально замедлит или исказит научные открытия. Статьи не упоминают метрики точности или стратегии минимизации ложных отрицательных результатов, что является фундаментальным риском при отбрасывании данных навсегда."}

• {'risk': 'Сложность обновления и адаптации', 'explanation': "Если модели действительно 'записаны в кремний' (особенно в виде ASIC), их обновление или адаптация к меняющимся условиям эксперимента или новым физическим гипотезам будет чрезвычайно дорогостоящим и трудоемким, требуя замены аппаратного обеспечения. Даже при использовании FPGA, процесс обновления сложен и требует перекомпиляции, что может быть критично для долгосрочных экспериментов."}

• {'risk': 'Непрозрачность принятия решений ИИ', 'explanation': "Отсутствие информации о том, как именно эти 'крошечные' модели принимают решения, создает риск 'черного ящика', где невозможно полностью понять, почему определенные данные были сохранены, а другие отброшены. Это может затруднить интерпретацию результатов и верификацию научных открытий."}

Возможности:

• [

• {

• "

• o

• p

• o

• r

• t

• u

• n

• i

• t

• y

• "

• :

•

• "

• З

• а

• п

• р

• о

• с

•

• д

• е

• т

• а

• л

• и

• з

• и

• р

• о

• в

• а

• н

• ы

• х

•

• т

• е

• х

• н

• и

• ч

• е

• с

• к

• и

• х

•

• о

• т

• ч

• е

• т

• о

• в

• "

• ,

•

• "

• a

• c

• t

• i

• o

• n

• "

• :

•

• "

• Д

• л

• я

•

• в

• н

• е

• ш

• н

• и

• х

•

• и

• с

• л

• е

• д

• о

• в

• а

• т

• е

• л

• е

• й

•

• и

•

• п

• о

• т

• е

• н

• ц

• и

• а

• л

• ь

• н

• ы

• х

•

• п

• а

• р

• т

• н

• е

• р

• о

• в

•

• с

• у

• щ

• е

• с

• т

• в

• у

• е

• т

•

• в

• о

• з

• м

• о

• ж

• н

• о

• с

• т

• ь

•

• з

• а

• п

• р

• о

• с

• и

• т

• ь

•

• у

•

• C

• E

• R

• N

•

• б

• о

• л

• е

•

• п

• о

• д

• р

• о

• б

• н

• ы

• е

•

• т

• е

• х

• н

• и

• ч

• е

• с

• к

• и

• е

•

• о

• т

• ч

• е

• т

• ы

•

• о

•

• м

• е

• т

• о

• д

• о

• л

• о

• г

• и

•

• '

• з

• а

• п

• и

• с

• и

•

• в

•

• к

• р

• е

• м

• н

• и

• й

• '

• ,

•

• к

• о

• н

• к

• р

• е

• т

• н

• ы

• х

•

• а

• р

• х

• и

• т

• е

• к

• т

• у

• р

• а

• х

•

• И

• -

• м

• о

• д

• е

• л

• е

• й

•

• и

•

• и

• х

•

• п

• р

• о

• и

• з

• в

• о

• д

• и

• т

• е

• л

• ь

• н

• о

• с

• т

• и

• ,

•

• ч

• т

• о

• б

• ы

•

• о

• ц

• е

• н

• и

• т

• ь

•

• р

• е

• а

• л

• ь

• н

• у

• ю

•

• п

• р

• и

• м

• е

• н

• и

• м

• о

• с

• т

• ь

•

• и

•

• м

• а

• с

• ш

• т

• а

• б

• и

• р

• у

• е

• м

• о

• с

• т

• ь

•

• р

• е

• ш

• е

• н

• и

• я

• .

• "

• }

• ,

•

• {

• "

• o

• p

• o

• r

• t

• u

• n

• i

• t

• y

• "

• :

•

• "

• С

• р

• а

• в

• н

• и

• т

• е

• л

• ь

• н

• ы

• й

•

• а

• н

• а

• л

• и

• з

•

• с

•

• а

• л

• ь

• т

• е

• р

• н

• а

• т

• и

• в

• н

• ы

• м

• и

•

• п

• о

• д

• х

• о

• д

• а

• м

• и

• "

• ,

•

• "

• a

• c

• t

• i

• o

• n

• "

• :

•

• "

• Д

• л

• я

•

• н

• а

• у

• ч

• н

• о

• г

• о

•

• с

• о

• б

• щ

• е

• с

• т

• в

• а

•

• е

• с

• т

• ь

•

• в

• о

• з

• м

• о

• ж

• н

• о

• с

• т

• ь

•

• п

• р

• о

• в

• е

• с

• т

• и

•

• н

• е

• з

• а

• в

• и

• с

• и

• м

• ы

• й

•

• с

• р

• а

• в

• н

• и

• т

• е

• л

• ь

• н

• ы

• й

•

• а

• н

• а

• л

• и

• з

•

• э

• ф

• е

• к

• т

• и

• в

• н

• о

• с

• т

• и

•

• и

•

• р

• и

• с

• к

• о

• в

•

• д

• а

• н

• о

• г

• о

•

• п

• о

• д

• х

• о

• д

• а

•

• C

• E

• R

• N

•

• с

•

• д

• р

• у

• г

• и

• м

• и

•

• м

• е

• т

• о

• д

• а

• м

• и

•

• о

• б

• р

• а

• б

• о

• т

• к

• и

•

• д

• а

• н

• ы

• х

•

• в

•

• р

• е

• а

• л

• ь

• н

• о

• м

•

• в

• р

• е

• м

• е

• н

• и

• ,

•

• в

• к

• л

• ю

• ч

• а

• я

•

• т

• р

• а

• д

• и

• ц

• и

• о

• н

• ы

• е

•

• т

• р

• и

• г

• е

• р

• н

• ы

• е

•

• с

• и

• с

• т

• е

• м

• ы

•

• и

•

• б

• о

• л

• е

•

• к

• р

• у

• п

• н

• ы

• е

•

• И

• -

• м

• о

• д

• е

• л

• и

•

• н

• а

•

• с

• п

• е

• ц

• и

• а

• л

• и

• з

• и

• р

• о

• в

• а

• н

• ы

• х

•

• G

• P

• U

• /

• T

• P

• U

• ,

•

• ч

• т

• о

• б

• ы

•

• о

• п

• р

• е

• д

• е

• л

• и

• т

• ь

•

• и

• с

• т

• и

• н

• у

• ю

•

• у

• н

• и

• к

• а

• л

• ь

• н

• о

• с

• т

• ь

•

• и

•

• п

• р

• е

• и

• м

• у

• щ

• е

• с

• т

• в

• а

• .

• "

• }

• ]

•

• 🔭

•

• О

• т

• с

• л

• е

• ж

• и

• в

• а

• т

• ь

• :

•

• [

• {

• "

• i

• n

• d

• i

• c

• a

• t

• o

• r

• "

• :

•

• "

• П

• у

• б

• л

• и

• к

• а

• ц

• и

•

• о

•

• м

• е

• т

• р

• и

• к

• а

• х

•

• п

• р

• о

• и

• з

• в

• о

• д

• и

• т

• е

• л

• ь

• н

• о

• с

• т

• и

•

• и

•

• т

• о

• ч

• н

• о

• с

• т

• и

• "

• ,

•

• "

• e

• x

• p

• l

• a

• n

• a

• t

• i

• o

• n

• "

• :

•

• "

• О

• т

• с

• л

• е

• ж

• и

• в

• а

• т

• ь

•

• н

• а

• у

• ч

• н

• ы

• е

•

• п

• у

• б

• л

• и

• к

• а

• ц

• и

•

• C

• E

• R

• N

• ,

•

• д

• е

• т

• а

• л

• и

• з

• и

• р

• у

• ю

• щ

• и

• е

•

• к

• о

• н

• к

• р

• е

• т

• н

• ы

• е

•

• п

• о

• к

• а

• з

• а

• т

• е

• л

• и

•

• т

• о

• ч

• н

• о

• с

• т

• и

•

• ф

• и

• л

• ь

• т

• р

• а

• ц

• и

• ,

•

• ч

• а

• с

• т

• о

• т

• у

•

• л

• о

• ж

• н

• ы

• х

•

• с

• р

• а

• б

• а

• т

• ы

• в

• а

• н

• и

• й

•

• и

•

• п

• р

• о

• п

• у

• с

• к

• о

• в

• ,

•

• а

•

• т

• а

• к

• ж

• е

•

• с

• р

• а

• в

• н

• е

• н

• и

• е

•

• с

•

• т

• р

• а

• д

• и

• ц

• и

• о

• н

• ы

• м

• и

•

• м

• е

• т

• о

• д

• а

• м

• и

•

• и

•

• п

• о

• т

• е

• н

• ц

• и

• а

• л

• ь

• н

• ы

• м

• и

•

• п

• о

• т

• е

• р

• я

• м

• и

•

• д

• а

• н

• ы

• х

• .

• "

• }

• ,

•

• {

• "

• i

• n

• d

• i

• c

• a

• t

• o

• r

• "

• :

•

• "

• Т

• е

• х

• н

• и

• ч

• е

• с

• к

• и

• е

•

• д

• е

• т

• а

• л

• и

•

• р

• е

• а

• л

• и

• з

• а

• ц

• и

• "

• ,

•

• "

• e

• x

• p

• l

• a

• n

• a

• t

• i

• o

• n

• "

• :

•

• "

• И

• с

• к

• а

• т

• ь

•

• и

• н

• ф

• о

• р

• м

• а

• ц

• и

• ю

•

• о

•

• т

• о

• м

• ,

•

• и

• с

• п

• о

• л

• ь

• з

• у

• е

• т

• с

• я

•

• л

• и

•

• F

• P

• G

• A

•

• и

• л

• и

•

• A

• S

• I

• C

• ,

•

• и

•

• к

• а

• к

•

• р

• е

• ш

• а

• ю

• т

• с

• я

•

• в

• о

• п

• р

• о

• с

• ы

•

• о

• б

• н

• о

• в

• л

• е

• н

• и

• я

•

• м

• о

• д

• е

• л

• е

• й

•

• и

•

• и

• х

•

• а

• д

• а

• п

• т

• а

• ц

• и

•

• к

•

• д

• о

• л

• г

• о

• с

• р

• о

• ч

• н

• ы

• м

•

• э

• к

• с

• п

• е

• р

• и

• м

• е

• н

• т

• а

• м

• ,

•

• а

•

• т

• а

• к

• ж

• е

•

• о

•

• с

• т

• о

• и

• м

• о

• с

• т

• и

•

• и

•

• с

• л

• о

• ж

• н

• о

• с

• т

• и

•

• р

• а

• з

• в

• е

• р

• т

• ы

• в

• а

• н

• и

• я

• .

• "

• }

• ]

CERN is burning tiny AI models directly into silicon chips for real-time LHC data filtering — opposite of the bigger AI trend

Хочешь такие брифы каждый день?