👨‍🦰 Выдающийся русский и советский математик, кибернетик и один из основоположников отечественной школы кибернетики и программирования.

Он внёс колоссальный вклад в становление информатики в СССР и сыграл ключевую роль в развитии автоматизации, вычислительной техники и теоретических основ программирования.

📌 Факты

• Ляпунов активно развивал идеи Норберта Винера, адаптируя их для советской науки, и стал одним из первых популяризаторов кибернетики в СССР.

• Участвовал в создании первых советских ЭВМ и способствовал становлению вычислительных центров по всей стране.

• Под его руководством формировались основы алгоритмики и структурного программирования, а также развивались методы машинного перевода и искусственного интеллекта.

• В 1950–60-е годы он сыграл ключевую роль в борьбе с предвзятым отношением к кибернетике, считавшейся «лженаукой». Благодаря его усилиям кибернетика стала признанной научной дисциплиной в СССР.

🧠 Алексей Ляпунов — это не только учёный, но и настоящий пионер цифровой эпохи, который помог заложить фундамент современных технологий и вычислительных наук.

⸻

📼 А мы уже вам рассказывали о микроэлектронике в СССР
Как 2 АМЕРИКАНСКИХ Шпиона ОСНОВАЛИ микроэлектронику в СССР
YouTube | VkVideo

=====================================
👇👇Наш канал на других площадках👇👇
YouTube | VkVideo | Telegram | Pikabu
=====================================

Hello, world

Обычно, заводя разговор об истоках IT индустрии, мы мысленно переносимся в 1950-е годы. Но надо признать, что корни программирования уходят куда глубже. Уже в XIX веке английский математик Ада Лавлейс составила алгоритм для аналитической машины Чарльза Бэббиджа. Она предложила такие понятия, как «цикл» и «рабочая ячейка», которые используются в современном программировании. В память об этом в ряде стран День программиста отмечают 10 декабря, в день рождения графини Лавлейс.

Заметной вехой, которая отмечает достижения в программировании можно считать первый Чемпионат мира по шахматам среди компьютерных программ (WCCC) в 1974 году. Его победителем стала программа Каисса, созданная советскими математиками и программистами. Кстати, участники этой выдающейся для того времени разработки формировали и систему подготовки математиков и программистов в Университете МИСИС.

Другой знаковый пример влияния математической теории (вернее сказать математической логики) – соответствие Карри–Ховарда, которое показало, что доказательство теоремы в логике можно рассматривать как программу, а само утверждение – как тип этой программы. Этот «фундамент программы как доказательства» лег в основу современных функциональных языков и доказательных систем (List, Agda, а также современных языков работы с базами знаний: OWL, SPARQL, SWRL и др.), доказав глубокую связь между математикой и программированием.

В середине XX века разработаны операционные системы семейства Unix, способные осуществлять параллельные вычисления на большом количестве процессоров. Это даёт возможность решать масштабные вычислительные задачи, связанные моделированием физических сложных процессов и проводить многие научные эксперименты силами компьютерных систем.

В основе этих технологий лежат алгоритмы, которые позволяют компьютеру автоматически управлять распределением ресурсов между несколькими пользователями и задачами. Именно эти нововведения стали основой для современных облачных технологий.

Искусственный интеллект и большие языковые модели

Со временем менялись инструменты работы программистов. Появились высокоуровневые языки (Algol, Fortran, Pascal, Java, Python и др.), компиляторы и виртуальные машины.

Появление больших языковых моделей на основе методов ИИ породила явление вайб-кодинга — автоматической генерации программного кода средствами естественного языка.

Новая архитектура моделей ИИ, которую назвали «трансформер» с так называемым механизмом “внимания” (self-attention) может учитывать большой контекст при генерации ответов. На основе этой архитектуры созданы современные чат-боты, способные вести диалог на естественном языке, а также генерировать не только текст, но изображения, музыку и видео. На основе этих технологий появились модели, способные автоматически создавать программный код.

Университет МИСИС активно готовит студентов к новым реалиям. Институт компьютерных наук выпускает специалистов по ИИ, машинному обучению и big data. Например, магистерская программа «ИИ и машинное обучение», реализуемая кафедрой инженерной кибернетики НИТУ МИСИС совместно с ПАО «Сбербанк», обучает современным методам анализа данных и нейросетям, а бакалаврская программа «Алгоритмы и методы наукоёмкого программного обеспечения» включает курсы по программированию робототехнических систем и современным инструментам DevOps. Студенты участвуют в хакатонах и соревнованиях по программированию с первого курса, активно осваивают как классические методы, так и инструменты ИИ. За 5 лет существования Хакатон-клуба в вузе студенты выиграли более 30 млн рублей.

Кибербезопасность

В области криптографии 1970-е годы ознаменовались открытием асимметричного шифрования. В 1976 году Уитфилд Диффи и Мартин Хеллман впервые описали идею открытого ключа шифрования, вскоре после чего Рон Ривест, Ади Шамир и Леонард Адлеман представили алгоритм RSA. Это изобретение позволило безопасно обмениваться данными в интернете, сделав возможными онлайн-банкинг, электронную торговлю и защищённые мессенджеры.

Гомоморфное шифрование позволяет выполнять произвольные вычисления над зашифрованными данными без их расшифровки. То есть, можно «шифровать и не расшифровывать»: сторонний сервер обрабатывает информацию (например, выполнить поиск или фильтрацию спама) и выдаёт результат, оставаясь в неведении о содержимом. Хотя FHE (полностью гомоморфное шифрование) пока производит вычисления сравнительно медленно, ведущие IT‑компании активно работают над его ускорением.

Квантовые вычисления

Недавно квантовый процессор Sycamore от Google на 53 кубитах выполнил задачу случайной выборки цепей примерно за 200 секунд, тогда как суперкомпьютеру для этого потребовалось бы порядка 10 000 лет. Это позволяет полагать, что в обозримой перспективе можно увидеть реальные сферы, в которых квантовый компьютер может существенно превзойти классический.

Хотя такие эксперименты пока демонстрируются на учебных задачах, уже предпринимаются попытки применять квантовые вычисления в оптимизации и моделировании сложных систем.

Для программирования квантовых компьютеров создаются специальные языки и фреймворки. Ведущие разработчики ПО уже представляют соответствующие инструменты для разработки, такие как язык Q#, программные библиотеки — Qiskit, Cirq от IBM и Google. Эти инструменты позволяют разработчику описывать квантовые схемы привычными конструкциями: например, Qiskit, даёт абстракции для создания квантовых цепочек, симуляции и связи с реальными квантовыми процессорами. Эти инструменты позволяют обучать студентов технологиям квантового программирования уже сейчас.

• Метод называется Coulomb Explosion Imaging: сверхкороткий и сверхинтенсивный рентгеновский импульс выбивает из молекулы множество электронов, ядра резко отталкиваются и разлетаются; по времени и координатам попадания ионов на детекторе COLTRIMS восстанавливают исходную геометрию и мельчайшие отклонения — квантовые колебательные «узоры».

• Ключ к прорыву — мощь European XFEL, обеспечивающего экстремально короткие и яркие рентгеновские вспышки; именно она позволила перейти от «картинок маленьких молекул» к визуализации сложных систем и их коллективных мод.

• Научная статья описывает «изображение коллективных квантовых флуктуаций структуры молекулы в основном состоянии» — базовый феномен, который раньше мы знали по теории, но не «видели» напрямую.

Почему это — рубеж к «программированию материи»

• Визуализация согласованных квантовых мод — это карта «управляющих ручек» молекулы: зная, какие вибрации связаны и как они сдвигают атомы в узоры, можно целенаправленно возбуждать или гасить нужные режимы света-лазером, подталкивая реакции по желаемым путям.

• Следующий шаг уже готовится: attosecond‑рентген от European XFEL (порядка 200 аттосекунд, мегагерцовая частота, тераваттная мощность) открывает кинематограф электронов — съёмку и управление связью на естественных для неё масштабах времени и пространства. Это значит, что «хореографию атомов» можно будет сопрягать с «хореографией электронов», то есть управлять самой динамикой химической связи, а не только её итогами.

Что это даст в реальном мире

• Химия по кадрам: выборочное возбуждение нужной моды — и реакции идут чище, быстрее, с меньшими отходами; молекулярные «короткометражки» превращаются в инженерные инструкции для синтеза и катализа.

• Материалы по ТЗ: контроль коллективных колебаний ведёт к проектированию кристаллов с заданной теплопроводностью, жёсткостью, электросопряжением — от термоэлектриков до «тихих» метаматериалов.

• Квантовые технологии: лучшее понимание и подавление фононных каналов декогеренции в кубитах и дефектах твёрдого тела — дольше живущие состояния и устойчивые устройства.

• Биомедицина: съёмка и настройка ультрабыстрых фотопроцессов — фототерапии, белковые машины, чувствительные к нужной моде; отсюда — адресные вмешательства на уровне динамики, а не только структуры.

Смелая перспектива

Если соединить «картографию» квантовых мод с источниками аттосекундного рентгена высокой мощности и частоты, возникает новый класс управления веществом: выборочные, резонансные, пространственно-временные команды на уровне конкретных связей и коллективных движений. Это и есть зарождение «программирования ткани материи» — когда реакции, фазы и функции задаются не через реагенты и длительный прогрев, а короткими световыми сценариями на шкалах ангстремов и аттосекунд.

Это реальный мир, в котором мы с вами живём. Фантастика.

Базовая новость: https://aktuelles.uni-frankfurt.de/english/molecules-in-the-...

Карта — это уменьшенное, обобщённое изображение земной поверхности (или другого пространства), перенесённое на плоскость с использованием условных знаков и масштаба. С помощью карты можно увидеть, где находятся объекты, как они связаны между собой, оценить расстояния и представить географическую ситуацию в целом. Это один из старейших способов наглядного представления информации о мире.

Цифровая карта — это электронный аналог традиционной карты. Она хранится в цифровом виде и отображает географические данные с помощью компьютерных технологий. При этом цифровая карта может быть не просто «картинкой» на экране — это интерактивная система, способная реагировать на действия пользователя: масштабирование, поиск, навигацию и многое другое.

На первый взгляд, определения бумажной и цифровой карты похожи. Но есть важное отличие: бумажная карта неизменна — у неё фиксированный масштаб, уровень детализации и генерализация (то есть степень упрощения информации). Цифровая карта — динамична. При изменении масштаба (зума) автоматически меняется и объём отображаемой информации. Чем ближе «приближение», тем больше деталей: появляются мелкие дороги, здания, названия улиц. А при «отдалении» — всё упрощается до крупных объектов, чтобы сохранить читаемость и избежать перегрузки экрана.

Основа карты — картографическая проекция

В основе любой карты лежит картографическая проекция. Откуда она взялась? Всё просто: Земля имеет форму шара (точнее — геоида), а карты, к которым мы привыкли, — плоские. Чтобы изобразить поверхность шара на плоскости, нужно её как-то "развернуть". Именно для этого и существуют проекции — математические способы переноса сферической поверхности Земли на плоскую карту.

Одной из самых известных является цилиндрическая проекция. Представьте: Землю как бы помещают внутрь цилиндра, затем делят по меридианам на равные зоны — "дольки", которые проецируются на внутренние стенки этого цилиндра. Затем цилиндр разворачивают в прямоугольник. В итоге получается привычное нам прямоугольное изображение карты, но с характерными искажениями — особенно заметными ближе к полюсам.

На самом деле, в такой проекции на карте должны быть "разрывы" в районе полюсов. Но чтобы получить цельное изображение, эти зоны искусственно растягиваются и соединяются. В результате искажается масштаб: чем ближе к полюсам, тем сильнее преувеличен размер объектов.

Отсюда и известный эффект: Гренландия на карте выглядит почти как Африка, хотя на деле она меньше почти в 14 раз. По этой же причине самолёты летают "по дуге" — так называемой ортодромии — ведь это действительно кратчайшее расстояние между двумя точками на сфере, хотя на карте оно выглядит как дуга, а не прямая линия.

Из чего «состоит» карта: слои и данные

Современные цифровые карты — это не просто сплошное изображение местности. Они состоят из отдельных слоёв — наборов географических данных, каждый из которых отвечает за определённый тип объектов или информации. Слои можно накладывать друг на друга, скрывать или отображать выборочно, а вместе они формируют целостную картину мира.

Слои различаются по типу данных, способу отображения и назначению. Вот основные виды:

Растровые слои

Это изображения, составленные из пикселей — как цифровая фотография. Каждый пиксель имеет цвет и координаты. Пример — спутниковые снимки или скан бумажной карты. Они хорошо подходят для отображения подробных текстур (лес, горы, здания сверху), но имеют ограниченную гибкость: при увеличении теряется качество.

Векторные слои

Векторный слой — это набор географических объектов, описанных точками, линиями и полигонами. Например, точка может обозначать магазин, линия — дорогу, полигон — здание или парк. К каждому объекту могут быть привязаны атрибутивные данные — дополнительные характеристики: адрес, этажность, материал, название и пр.

В отличие от растров, векторные данные легко масштабируются без потери качества и позволяют выполнять пространственный анализ. Это основной тип данных для большинства интерактивных карт.

Трёхмерные (3D) слои

Такие слои содержат 3D-модели зданий и других объектов. Они позволяют визуализировать городскую среду и рельеф в объёме, создавая более реалистичное представление о местности. 3D-карты особенно полезны в архитектуре, навигации в мегаполисах и при планировании городской инфраструктуры.

Базовые картографические слои

Это фоновые слои, которые формируют общую основу карты. Они, как правило, не подлежат редактированию пользователем и включают глобальные географические данные: границы, дороги, города и т.д.

Примеры таких карт: Google Maps, Яндекс.Карты, 2GIS. Ещё один важный проект — OpenStreetMap (OSM) — свободная, редактируемая карта мира, созданная сообществом энтузиастов. В отличие от закрытых коммерческих решений, OSM можно использовать в собственных проектах при соблюдении условий лицензии.

Базовые карты тоже состоят из слоёв и требуют сложной обработки: векторизации, хранения и синхронизации огромных объёмов данных. Часто для их подключения используют протокол TMS (Tile Map Service) — способ раздачи мозаичных веб-карт по квадратам (тайлам), подгружаемым при просмотре.

Как создать свою карту?

Если вы хотите создать собственную цифровую карту — будь то для проекта, визуализации данных или просто «для себя», — вариантов существует много. Всё зависит от ваших задач, уровня подготовки и желания углубляться в тему.

В основе большинства решений лежат Геоинформационные системы (ГИС) — это инструменты для работы с пространственными данными: их визуализации, анализа и редактирования.

ГИС: профессиональный подход

ГИС можно условно разделить на два типа:

Настольные (десктопные) ГИС — устанавливаются на компьютер. Наиболее популярный бесплатный вариант — QGIS (open-source, подходит для обучения и реальных задач). Для более сложных проектов используется ArcGIS — мощная коммерческая платформа от компании Esri.

Облачные (веб-ГИС) — работают через браузер и часто используются для командной работы или размещения карт онлайн. Как пример NextGis Web.

Работа с ГИС требует некоторых знаний: нужно понимать, как устроены пространственные данные, уметь подключать источники информации и разбираться в слоях. Но взамен вы получаете гибкий и мощный инструмент.

Веб-приложения: программируем сами

Если вы знакомы с JavaScript и хотите создать свою интерактивную карту для веба, подойдут специализированные библиотеки:

Leaflet — лёгкая и простая библиотека, отлично подходит для начала.

OpenLayers — мощнее, с большим набором функций.

MapLibre — форк Mapbox GL JS с поддержкой векторных тайлов и 3D.

Эти библиотеки позволяют строить карты с нуля, подключать слои, настраивать интерфейс и добавлять интерактивность. Однако для более сложных карт может понадобиться и серверная часть — для хранения данных, управления пользователями и API-запросов. Тут помогут:

GeoServer — open-source сервер для пространственных данных.

MapServer — быстрый и гибкий движок, особенно популярен в проектах с высокой нагрузкой.

🧩 Конструкторы карт: без кода и головной боли

Если программировать не хочется, есть онлайн-конструкторы карт — простые и удобные инструменты для создания карт без навыков разработки. Вы можете добавлять точки, рисовать маршруты, подписывать объекты и делиться картой с другими.

Популярные платформы:

Яндекс.Конструктор карт — простой интерфейс, идеален для базовых задач.

Конструктор карт от 2ГИС — похож по функционалу на Яндекс.

Конструктор карт "Масштаб"— сочетает простоту с хорошим функционалом, подходит как для личных, так и для образовательных проектов.

📌 Заключение

Создание своей карты сегодня это способ рассказывать истории, анализировать данные, делиться знаниями и строить цифровую географию под свои цели. Хотите ли вы просто отметить любимые места на карте или разрабатывать профессиональные картографические сервисы — нужный инструмент найдётся.