💼 Объявлены лауреаты Нобелевской премии по экономике

Экономика — это не только цифры и модели, но и история человеческого прогресса. В этом году премия памяти Альфреда Нобеля по экономическим наукам присуждена Джоэлю Мокиру, Филиппу Агиону и Питеру Хоуитту — «за объяснение инновационного экономического роста».

📈 Джоэль Мокир показал, как исторические и культурные факторы формируют предпосылки для устойчивого технологического развития. Его работы раскрывают, почему в одних обществах инновации становятся нормой, а в других — остаются исключением.

⚙️ Филипп Агион и Питер Хоуитт создали теорию «созидательного разрушения», где прогресс рождается из постоянного обновления — новые технологии вытесняют старые, открывая путь к росту и повышению эффективности.

🔬 От ржавчины к наноэлектронике: в ЛЭТИ нашли магнитные «вихри» в оксидах железа

В наноразмерной форме привычные оксиды железа — та самая «ржавчина» — превращаются в уникальные материалы с необычными магнитными свойствами. Они могут не только хранить и передавать информацию через «магнитный компас» электрона, но и использоваться в чувствительных сенсорах будущего.

💬 Доцент кафедры МНЭ Камиль Газинурович Гареев:

Нам удалось зафиксировать вихревые магнитные структуры в тонких слоях оксидов железа. Такие вихри устойчивы — значит, их можно применять для хранения информации или как чувствительные элементы биосенсоров.

#Что_творят

⚡️Уже через 2 дня пройдет долгожданная научная битва ярких умов Первого электротехнического – время знакомиться с участниками

Первый – Вячеслав Гульванский, старший научный сотрудник лаборатории фундаментальных основ построения интеллектуальных систем СПбГЭТУ «ЛЭТИ». В своем выступлении лэтишник расскажет, как алгоритмы цифровой обработки сигналов могут без изменения оборудования улучшить работу устройств.

Ставь ♥️, чтобы поддержать ученого

Могут ли приключения уместиться в 20 минут – и причем здесь антенные измерения?

Расскажет на предстоящей битве Science Slam Василий Сучков – инженер кафедры теоретических основ радиотехники СПбГЭТУ «ЛЭТИ». В своем выступлении ученый ответит на вопросы об удивительном мире технической электродинамики и антенных измерений и приоткроет завесу тайны радиофизики, которая окружает каждого из нас.

🕑17 октября, в 18:00
📌Лофт-пространство «Делай!»

Мероприятие реализуется при поддержке Росмолодёжь, в рамках победы проекта «ЛофтПроект «Делай с нами!» в конкурсе Росмолодёжь.Гранты.

#Росмолодёжь #РосмолодёжьГранты #ЛЭТИ_Создает

SCIENCE SLAM — место, где наука встречается с иронией и харизмой 🔬

Уже завтра в 18:00 в лофт-пространстве «Делай!» пройдёт битва учёных — яркая, увлекательная и совсем не скучная! Каждый участник получит 10 минут, чтобы простыми словами рассказать о сложных идеях. Победителя выберут зрители 👏

Команда ETU Media поговорила с победителем прошлого года Евгением Шкляром — о том, что вдохновляет исследователей и зачем Science Slam нужен тем, кто не живёт наукой каждый день.

Не пропустите и зарегистрируйтесь по ссылке 🔗

Мероприятие реализуется при поддержке Росмолодёжь, в рамках победы проекта «ЛофтПроект «Делай с нами!» в конкурсе Росмолодёжь.Гранты.

🧠 Готовимся разгадывать загадки из мира науки уже в эту среду

Глубоко под нашими ногами бурлит мир, полный загадок и древних тайн. Готов ли ты отправиться в экспедицию, где главное оружие — интеллект?

Если твой ответ «Да!», тогда запасайся смекалкой, собирай команду до 6 человек и приходи на научный квиз «Путешествие к сердцу Земли». Тебя ждут 7 раундов с самыми неожиданными и каверзными вопросами: от геологии до биологии, от физических законов до великих открытий — ни одна извилина не останется без работы.

🕑22 октября, 17:30 — 19:30
📌 Лофт-пространство «Делай!»
🚀Регистрация — количество мест ограничено.

Мероприятие реализуется при поддержке Росмолодёжь, в рамках победы проекта «ЛофтПроект «Делай с нами!» в конкурсе Росмолодёжь.Гранты.

#Росмолодёжь #РосмолодёжьГранты #ЛЭТИ_Создает

🧠 Альтернатива нейросетям: ученые ЛЭТИ разработали высокоточный метод классификации опухоли мозга по МРТ-снимкам

Сегодня нейросети всё чаще используют для анализа МРТ-снимков. Однако им требуется огромный объём данных, получить которые сложно из-за ограничений на использование медицинской информации.

💬 Доцент кафедры МО ЭВМ Антон Юрьевич Филатов:

Для решения этой проблемы мы применили классические алгоритмы, скомбинировав три метода, которые способны выделять ключевые точки на МРТ-снимках головного мозга, такие как извилины, утолщения и др., а также оставлять из них те, которые могут указывать на аномалии, например, патологические образования или изменения в структуре тканей. На основе этих данных подход классифицирует опухоли головного мозга.

Метод ученых ЛЭТИ позволил получить лучшие результаты по сравнению с нейросетевыми алгоритмами для решения подобных задач.

#Что_творят