205 триллионов операций в секунду: как севастопольский суперкомпьютер учит виноград расти правильно

В 2021-м СевГУ купил суперкомпьютер за 50 миллионов. Назвали «Афалина» — в честь черноморского дельфина. Мощность 205 терафлопс, то есть 205 триллионов операций в секунду. Память 3,5–4 терабайта. Работу, на которую у мощного домашнего компьютера уйдёт несколько месяцев, «Афалина» делает за пару часов.

Пять лет машина крутила климатические модели, просчитывала погодные аномалии, помогала учёным с 3D-моделированием. Но в 2025-м при университете открыли Центр искусственного интеллекта.

Директор Дмитрий Моисеев, доктор наук, профессор, декан факультета информационных технологий. В 32 года защитил докторскую, в 2022-м получил президентский грант на разработку высокопроизводительных вычислительных устройств на отечественной элементной базе. И вот теперь руководит несколькими прикладными проектами, которые вышли за рамки университетских стен.

Главный из них — виноградники. Крым и Севастополь производят вино, площадь виноградников по состоянию на 1 января 2025 года — 23,5 тысячи гектаров, из них 16,82 тысячи — в плодоношении. В 2025-м заложили ещё 1,698 тысячи гектаров молодых насаждений. На 2026 год планируют закладку минимум на 900 гектарах. Это не академическая абстракция, это реальная экономика. И вот СевГУ запустил проект с компьютерным зрением: анализ состояния виноградников, подсчёт лоз, оценка урожайности, планирование полива.

Студенты научили алгоритмы распознавать болезни винограда. Система теоретически может обработать данные с 25 тысяч датчиков, но виноградарям хватает 150 — этого достаточно для оптимизации. Датчики собирают информацию, ИИ её анализирует, указывает на риски, подсказывает, как улучшить качество урожая. Всё настраивается под конкретного агронома, цифры и графики — в личном кабинете.

В марте 2025-го виноделы Севастополя и Крыма собрались с учёными, айтишниками и представителями сельхозкомпаний обсудить цифровые технологии в виноградарстве. Главный вопрос — цифровой двойник винного хозяйства.

Специальная система, которая отслеживает метеоусловия, выявляет болезни, точнее определяет срок созревания плодов. Основные функции — модели прогнозирования урожайности на базе ИИ и модель возврата повторных заморозков. Прогнозировать урожайность, оптимизировать полив, ловить болезни растений на ранних стадиях — прямая экономия для хозяйств и повышение качества продукции. Система с 150 датчиками и ИИ-анализом доступна фермеру, не только крупному агрохолдингу.

Магистрант СевГУ Михаил Мишечкин рассказывал в сентябре 2025-го, как на учебно-научном винограднике университета отрабатывают цифровые решения.

Цель — полностью автоматизировать учёт и оценку состояния виноградных насаждений. Перед виноградарями, учёными и сельхозпредприятиями стоит задача собрать целый комплекс: приборы, датчики, электронные базы, искусственный интеллект — чтобы оптимизировать производство на всех этапах.

Второй проект — медицинская лаборатория ИИ. Пока обсуждается, но уже понятно, как будет работать. Студенты разных направлений плюс практикующие врачи, работа с обезличенными данными пациентов, корректная разметка для обучения алгоритмов.

В Севастополе ИИ помогает врачам с 2022 года. Диагностика онкозаболеваний и последствий коронавируса через анализ маммографических исследований и КТ грудной клетки. В 36 медучреждениях Крыма установлено 123 единицы оборудования, соответствующего требованиям «МосМедИИ».

С начала 2025 года ИИ обработал более 63 тысяч медицинских изображений — томограммы органов грудной клетки, головного мозга, флюорограммы, маммограммы.

Медицинский информационно-аналитический центр Севастополя использует отечественное ПО, развёрнутое на вычислительных мощностях регионального центра обработки данных. Единая медицинская информационная система внедрена в 100% медорганизаций.

Студенты СевГУ получат доступ к реальным (обезличенным) данным, отработают алгоритмы на практике, а не на учебных датасетах. Врачи должны понимать, как работает алгоритм, доверять выводам, уметь интерпретировать результаты. Если ИИ выдаёт рекомендацию, а врач её игнорирует — система бесполезна. Обучение медперсонала работе с ИИ не менее важно, чем создание самих алгоритмов.

Третье направление — мониторинг Чёрного моря. Температура, солёность, течения, уровень воды. Партнёры — Морской гидрофизический институт РАН и другие научные организации. В апреле 2026-го в СевГУ обсуждали разработки в сфере спутниковых систем для мониторинга акваторий.

Система «Гонец» используется для мониторинга экологического состояния Чёрного моря через дрейфующие информационные буи. Буи определяют солёность воды, температуру, скорость течения. Учёные используют данные для анализа антропогенной нагрузки на акваторию.

МГИ РАН изучает донные отложения для экологического мониторинга и определения степени загрязнения акваторий. СевГУ встраивается в научную инфраструктуру, предоставляя вычислительные мощности для обработки больших массивов данных. Экологическое состояние акватории влияет на рыболовство, туризм, судоходство, безопасность. Дрейфующие буи собирают данные. Без мощных вычислительных систем обработать массивы от десятков или сотен буёв в реальном времени невозможно. «Афалина» решает эту задачу.

Проекты СевГУ вписываются в общероссийский тренд. По данным аналитического сборника «Индикаторы цифровой экономики: 2026», подготовленного ВШЭ и Минцифры, 40,8% сельхозорганизаций, использующих технологии ИИ, применяют обработку визуальных данных, включая компьютерное зрение. 1,8% всех крупных и средних организаций сельского хозяйства в России используют технологии ИИ.

«Афалина» состоит из 4 вычислительных узлов с 64 ядрами и поддержкой 128 потоков, 18 стандартных вычислительных узлов. Доступ к вычислительной мощности имеют студенты магистратуры «Прикладная информатика» и «Информатика и вычислительная техника». Выпускники получают опыт работы с оборудованием уровня крупных исследовательских центров ещё на этапе обучения. 50 миллионов рублей, 205 триллионов операций в секунду, 3,5–4,1 терабайта памяти — инфраструктура, которая позволяет региону самостоятельно решать задачи, для которых раньше требовалось обращаться в федеральные центры или за рубеж.

Господдержка через льготные кредиты от Минсельхоза и Минцифры — временный фактор. Когда субсидии закончатся, фермеры будут готовы платить за ИИ-системы из своего кармана? Зависит от того, насколько очевидной будет экономическая выгода. Если система окупается за сезон-два, бизнес пойдёт. Если нет — останется академическим проектом.

СевГУ строит региональный ИИ-центр, который решает локальные задачи: виноградники Крыма, здоровье жителей Севастополя, экология Чёрного моря. Не дублирование федеральных мегапроектов, а адаптация технологий под специфику региона.

«Афалина» не конкурирует с суперкомпьютером «Заяц» на 20 петафлопс в Ozon или системами «Сбера». Она решает задачи, актуальные для Крыма и Севастополя. В этом её ценность.

Материалы по теме:

Производство вина в Крыму в 2026 году: прогноз на фоне снижения урожая винограда на 3,5%

Сравнение производства вина в Крыму и Севастополе 2025-2026

600 миллионов инвестиций и 900 гектаров виноградников: аналитика винного бума в Крыму к лету 2026 года

486 тысяч кустов расхождений: Россельхознадзор поймал крымских виноградарей на несовпадениях

От «Массандры» до новых инвесторов. В Крыму меняется структура виноделия и почему старые бренды теряют долю

От виноградника к арт-пространству: метаморфозы севастопольского виноделия