9/16/2021 42 региона России примут участие в совместных конкурсах с РНФ
15 сентября завершилось формирование перечня субъектов Российской Федерации, участвующих в региональных конкурсах РНФ. О своем участии в конкурсах 2022 года заявили 42 субъекта. Органы власти регионов представили в Фонд гарантии о возможности финансированиииз региональных бюджетов победителей на сумму 750 млн рублей. Условия конкурсов предусматривают, что экспертиза и отбор проектов будут проводиться на федеральном уровне с участием экспертов - представителей регионов, а РНФ обеспечит паритетное финансирование отобранных проектов.
В рамках конкурсов будет осуществляться поддержка научных групп двухлетними грантами в размере до 1,5 млн рублей в год и трехлетними грантами в размере от 4 до 7 млн рублей в год.
Проведение конкурсов направлено на решение задач приоритетных направлений поддерживаемых регионами исследований, а также на решение задач социально-экономического развития субъектов РФ.Перечень таких задач определялся каждым регионом самостоятельно. На конкурсы могут быть представлены только проекты, реализация которых планируется на базе организаций соответствующего региона. По окончанию приема заявок, регионы проведут оценку соответствия представленных проектов указанным условиям.
Подробная информация о конкурсах, перечень участвующих в них регионов и условиях их участия опубликованы на сайте РНФ в разделе «Конкурсы» (65 и 66 конкурсы). Срок окончания подачи заявок на конкурсы –17.00 (мск) 15 октября 2021 года. Подведение итогов конкурсов состоится в марте 2022 года.
9/13/2021 На Южном Урале открыли представительство УрО РАН
на площадке Челябинского госуниверситета открыли представительство Уральского отделения Российской академии наук. Оно поможет ведущим вузам Южного Урала наладить связи с академией наук, в том числе для разработки новых технологий, сообщили ТАСС в руководстве ЧелГУ. Церемония открытия представительства УрО РАН прошла в рамках Дней науки в Челябинской области.
«Это не только первое открытие представительства Российской академии наук в Уральском федеральном округе, но в стране,- сообщили ученые.- Пока оно будет работать на площадках ЧелГУ. Его главная задача — налаживание связей между академией наук и университетами области».
По мнению ученых, «прямой выход» на РАН будет стимулировать развитие научных исследований, в том числе разработку новых технологий, ускорит их внедрение в производство.
Отметим, что Уральское отделение Российской академии наук - региональное отделение РАН с центром в Екатеринбурге. Преобразовано из Уральского отделения Академии наук СССР в 1991 году, которое было образовано на базе Уральского научного центра АН СССР в 1987 году.
Напомним, что ранее с идеей открытия в Челябинске регионального представительства УрО РАН выступил губернатор Челябинской области Алексей Текслер....
9/9/2021 В Челябинской области выявлено более тысячи видов редких живых существ
Более тысячи видов редких живых существ зафиксировали на территории Южного Урала участники конкурса «Флора и Фауна Челябинской области», в том числе редких представителей Красной книги региона.
Как сообщает пресс-служба регионального министерства экологии, конкурс стартовал первого апреля 2021 года. Только за четыре месяца с момента начала конкурса участниками было сделано более 8,5 тысячи наблюдений.
Юные натуралисты продолжают отмечать представителей Красной книги региона: тонкохвоста аральского, шмеля Шренка, аполлона, дремликов темно-красных и болотных, золототысячник красивый, остролодочник Пономарёва, минуарцию Гельма, воронка, черноголового хохотуна, лебедя-шипуна, золотистую щурку и других.
«Основная цель конкурса – познакомить жителей Челябинской области с окружающей живой природой и фсформировать экологическое мировоззрение. Регистрируя свои наблюдения на информационном ресурсе «iNaturalist», жители вносят свой вклад в создание базы данных исследовательского уровня для ученых», - прокомментировал заместитель Министра экологии Виталий Безруков...
8/18/2021 Цифровая археология: опубликована электронная карта археологических памятников России
Институт археологии РАН открыл доступ к геоинформационной системе «Археологические памятники России» – электронной карте, которая содержит данные о более чем 42,5 тысячи объектов. Основу проекта составляют сведения из отчетов экспедиций, хранящихся в научно-отраслевом архиве ИА РАН.
«Создание археологической карты России, включающей все известные археологические памятники – одна из масштабных задач, которая появилась в российской археологии со времен первых попыток Императорской археологической комиссии собрать материалы для учета и статистики пунктов, "замечательных в археологическом отношении". Но выполнение этой задачи неизменно наталкивалось на препятствия, обусловленные как неопределенностью методических принципов, положенных в основу сбора материалов, так и гигантским масштабом планируемой работы. Созданная в масштабах страны электронная карта позволит решать разнообразные задачи в области сохранения археологического наследия и соберет необходимый массив информации, необходимой для изучения системы расселения в разных регионах страны в разные периоды, а также станет основой для прогностического моделирования пространственного распространения археологических памятников, что необходимо для проведения полевых исследований на современном уровне», – сказал директор Института археологии РАН Николай Макаров.
Проект «Археологические памятники России» разрабатывается Институтом археологии с 2014 г. при поддержке гранта РНФ (№ 14-1803755), в настоящее время – по гранту РФФИ (№ 18-09-40053/20)...
7/20/2021 Нейронные сети научились узнавать свыше 90% фотографий растений России
Международная платформа iNaturalist представила новую модель автоматического распознавания живых организмов по фотографиям с использованием нейронных сетей. Модель включает 38 тыс. видов, что в полтора раза больше, чем в прошлом году. В неё включены 2680 видов флоры нашей страны, найденные участниками проекта МГУ «Флора России».
Для включения в обучающий набор данных у того или иного вида растений, грибов или животных должно быть более 100 фотонаблюдений в базе, половина наблюдений при этом должна быть верифицирована вручную. Из 7407 видов, отмеченных в проекте «Флора России», 36% видов растений надёжно узнаются нейросетевыми алгоритмами. Однако эти виды покрывают 94,5% всех загруженных пользователями находок.
«Разработка алгоритмов распознавания биологических видов по фотографиям – это результат работы большой команды под руководством американских коллег из Силиконовой долины, – рассказал ведущий научный сотрудник биологического факультета МГУ, доктор биологических наук Алексей Серегин. – Задача нашей группы заключается в постоянном мониторинге тысяч фотографий, поступающих от российских пользователей платформы, и их надёжном определении. Именно рост числа достоверных находок по редким и эндемичным видам флоры России, в том числе из труднодоступных мест, позволил столь радикально увеличить покрытие системы».
Впрочем, географическое покрытие данными пока неравномерно. Так, модель автоматического распознавания видов охватывает уже свыше 99% наблюдений из регионов Средней России, 97% из Свердловской области и 93% из Алтайского края. В то же время горы и другие места концентрации биологического разнообразия, столь интересные учёным, пока хуже знакомы искусственному интеллекту. Так, в Краснодарском крае и Крыму нейронная сеть может распознать около 83% изображений, в Горном Алтае – 76%, а в Дагестане только 61%. В богатейшей флоре юга Приморского края, которая включает виды тропического происхождения, пока распознается лишь половина фотографий.
В 2021 году пройдет масштабный конкурс для специалистов по машинному обучению iNat Challenge 2021. Цель конкурса: применить современные подходы к автоматической классификации изображений для реальных данных в виде миллионов фотографий живых существ, определенных экспертами. Лучшие команды будут приглашены для презентации своей работы...
Институт археологии РАН открыл доступ к геоинформационной системе «
Международная платформа iNaturalist представила новую модель автоматического распознавания живых организмов по фотографиям с использованием нейронных сетей. Модель включает 38 тыс. видов, что в полтора раза больше, чем в прошлом году. В неё включены 2680 видов флоры нашей страны, найденные участниками проекта МГУ «Флора России».
