近年来，俄罗斯不断加强人工智能研究，注重人工智能应用，并已取得初步成果。

人工智能+超级计算机助力基础科学研究

3月，莫斯科市郊的杜布纳科学城投入使用了一台新的超级计算机“戈沃伦”，其计算能力位居俄超级计算机第三位，并进入世界超级计算机排名榜单TOP500。该超级计算机主要用于核物理和凝聚态物理研究，采用异质计算系统，由两部分组成，一部分使用英特尔处理器，另一部分则使用英伟达最新Volta架构图形处理器。其中，图形处理器部分主要负责人工智能和机器学习，成为这台超级计算机的主要特点和优势。

莫斯科国立大学核物理科学研究所数据应用处理实验室主任多连科指出：“由于物理实验的研究对象越来越复杂，传统模型已不再适用，我们正尝试借助机器学习来处理实验结果，因此，在图形处理器上进行的运算显得尤为重要。举例来说，在光谱学和空间物理学研究中，科学家通常需要在分子层面进行间接测量，借助于超级计算机的机器学习能力，我们可以准确预测带电粒子的动向。”

莫斯科国立大学核物理科学研究所高能物理分析计算实验室高级研究员维尔诺夫认为，当前在处理粒子加速器、大型强子对撞机和大型天文望远镜得到的大数据时，机器学习和人工神经网络是必不可少的手段，从这一点来说，人工智能将是未来超级计算机的发展趋势。

人工智能+大数据增强传统油气企业竞争力

俄罗斯是油气出口大国，近年来，由于国际能源产品价格下跌、油气井开采效率下降，俄油气企业纷纷借助人工智能提高开采效率，降低开采成本。

目前，俄正积极实施“智能油田”计划，内容包括：通过数据建模模拟地质事件，寻找产油岩层，确定最适合的钻井位置，客观评价每口油井的储量和开采周期；钻井设备上安装传感器，实时监测设备的工作状态，自动设定下一步工作模式，准备突发情况应对预案，优化设备保养周期；控制开采过程中污染物的排放与收集，监控油气产区内的环境状况；通过卫星通讯将采集到的大数据传送回数据中心，用于储存和进一步分析。

施耐德电气俄罗斯与独联体地区油气行业大客户经理切尔卡索夫认为，虽然目前“智能油田”计划尚处于起步阶段，但几乎所有的俄大型油气企业都已开展了相关工作。毫无疑问，未来人工智能和大数据将有助于传统能源企业提高竞争力，并将深刻改变化石能源的生产模式。

人工智能+可穿戴设备提供健康监测诊断新方法

莫斯科物理技术学院的科学家同斯科尔科沃科技园的一家初创公司共同开发出一种生物系统，利用可穿戴设备和人工智能分析预测人类罹患疾病及死亡的风险。

项目负责人、莫斯科物理技术学院生物系统建模实验室主任费季切夫介绍，在几年时间内，有数万名不同年龄、不同病史的志愿者参与了他们的实验，志愿者向科学家提交了自己的病史并接受体检，之后通过可穿戴设备提供每天的脉搏、步行数、卡路里消耗量、睡眠、压力情况等大量生理数据。在此基础上，研究人员使人工神经网络学会处理志愿者身体状况的大数据，结合志愿者的病史和体检报告进行分析。由于实验持续了较长时间，部分志愿者因病去世，这为人工智能分析他们的病因提供了更准确的依据。最终的研究结果表明，人工智能通过分析人体的运动状况及各项生理指标数据，可以准确判断人的生物学年龄，并结合患者病史预测其潜在的死亡风险。