ИИ ускоряет анализ данных, моделирование и научные открытия.
Плазмонные катализаторы AuRu приближают синтез аммиака к 1 атм. Разбираем механизм и где ИИ ускоряет дизайн, контроль и интеграцию в энергосистемы.
Свинец‑свободные Sn‑перовскиты достигли 14,51% на 1 см² без фуллеренов. Разбираем, почему это важно и как ИИ ускоряет путь к рынку.
Как многоцикловый проточный реактор превращает метан в водород и CNT — и где ИИ помогает стабилизировать режим, качество и экономику.
5 Python-скриптов, которые экономят часы инвестору: данные, отчёты, риск-алерты, календарь событий и бэктесты. Основа для AI-подхода.
Петля между теорией и практикой ускорила рост в XVIII веке. Разбираем, как тот же механизм работает в ИИ-инвестициях и что внедрить уже сейчас.
Как инверсные задачи и ИИ помогают продвигать термоядерную энергетику — и что это даёт для цифровых двойников и управления электросетями.
Практики детокса данных для ИИ в инвестициях: пропуски, выбросы, дубликаты и валидация схемы. Снизьте риск ошибок и улучшите прогнозы.
ИИ сокращает поиск материалов для батарей с лет до дней. Разбираем подходы Microsoft и IBM и что это даёт сетям, BESS и энергетике.
Как KL-энтропия и change-point detection помогают ИИ вовремя замечать смену рыночных режимов и защищать стратегии. Практический каркас внедрения.
Эмпирическая относительная энтропия помогает ловить смену режима рынка точнее моментных тестов. Разбираем, как калибровать пороги и применять в AI-стратегиях.
Как устроен поток информации в трансформерах и почему это важно для ИИ в инвестициях: внимание, контекст, RAG и практичные сценарии.
7 практичных приёмов работы с большими финансовыми датасетами в Python: быстрее, стабильнее, без падений. Подходит для пайплайнов ИИ в инвестициях.
Почему масштаб — главная проблема энергосистем, и как ИИ помогает сетям, ВИЭ и накопителям управлять сложностью через измерения и данные.