Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ представляет данные об использовании облачных сервисов в России в динамике за пять лет и в сравнении с другими странами.
Одна из мировых тенденций технологического развития ― стремительное распространение облачных сервисов, реализующих принципы распределенных вычислений. По прогнозам, к 2023 г. объем мирового рынка облачных сервисов достигнет 623,3 млрд долл. США при среднегодовом темпе прироста в 18% (в 2018 г. ― 272 млрд долл. США). Наиболее динамично развивающимися станут сегменты «Инфраструктура как услуга» (Infrastructure as a Service ― IaaS), «Платформа как услуга» (Platform as a Service ― PaaS), «Программное обеспечение как услуга» (Software as a Service ― SaaS). Ожидается активное развитие относительно нового сегмента рынка облачных сервисов ― «Аварийное восстановление как услуга» (Disaster Recovery as a Service ― DRaaS): среднегодовой темп его прироста за 2017–2022 гг. составит 41,8% 1 .
В рамках реализации национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации» облачные вычисления включены в перечень субтехнологий «сквозных» цифровых технологий (СЦТ) «Большие данные». О росте популярности облачных сервисов в России свидетельствует удвоение числа пользователей этих услуг среди организаций предпринимательского сектора (с 11,0% в 2013 г. до 22,6% в 2017 г.). Уровень использования облачных сервисов в России сопоставим с показателями Эстонии и Португалии и выше, чем в ряде стран ОЭСР, включая Германию и Францию (рис. 1).
В 2013–2017 гг. зафиксирован двукратный рост применения облачных сервисов практически во всех сегментах экономики. В сфере телекоммуникаций, отрасли информационных технологий облачные сервисы используют более трети организаций, в торговле и обрабатывающей промышленности ― каждая четвертая (рис. 2). Перечисленные сегменты экономики лидируют по востребованности облачных сервисов, что во многом обусловлено спецификой их деятельности.
Самой востребованной облачной услугой в России оказалось размещение электронной почты: в 2017 г. ею воспользовались 16,3% организаций предпринимательского сектора. Каждая десятая организация использует данный ресурс для баз данных, хранения файлов (11,8%), а также для доступа к программному обеспечению, предоставляемому провайдерами (11,4%). Только 5% организаций размещают в «облаке» собственное программное обеспечение.
Растет популярность облачных хранилищ и у населения: за последние пять лет доля пользователей интернета, размещавших личные файлы в сети для публичного доступа, увеличилась в 1,4 раза - до 35% в 2018 г.
Облачные сервисы, предоставляющие доступ к обработке информации, обеспечивающие хранение данных и минимизирующие при этом затраты, выступают одним из ключевых драйверов цифровизации компаний. Однако их использование сопряжено с задержками при передаче цифровой информации для устройств, находящихся на дальних расстояниях от централизованного публичного облака. В связи с этим перспективы развития данных технологий связаны с их последующим совместным использованием с туманными (fog computing) и росистыми (dew computing) вычислениями. Первые нивелируют проблему задержки в облачных технологиях, вторые могут функционировать в офлайн-режиме в случае отсутствия подключения к интернету.
Источники:
Расчеты ИСИЭЗ НИУ ВШЭ по данным Росстата, Евростата, ОЭСР, IEEE, MarketsandMarkets; результаты проекта «Подготовка методических и информационно-аналитических материалов по индикаторам цифровой экономики» тематического плана научно-исследовательских работ НИУ ВШЭ.
На закрытой встрече с членами Московского столичного клуба министр связи и массовых коммуникаций РФ Николай Никифоров рассказал о новом мире, который ждёт нас совсем скоро, о его возможностях и опасностях. На встрече побывал корреспондент «АиФ». Мы публикуем выступление министра с небольшими сокращениями.
«Убером» по «Газпрому»
Предсказывать что-либо в условиях технологической революции, свидетелями которой все мы с вами стали, крайне сложно. Мы столкнулись с каким-то фантастическим количеством трансоформаций, полного разрушения и перестройки существующих моделей.
Пожалуй, самый понятный пример такой трансформации — так называемая «уберизация», использование компьютерных платформ и мобильных приложений для связи таксистов и клиентов. Если сравнивать капитализацию «Газпрома» и «Убера», то капитализация «Убера» основана не на инфраструктуре, созданной самой компанией, а на некой виртуальной точке, вокруг которой вращается мощная традиционная инфраструктура — те же автомобили.
Таким образом, цифровая экономика — та же экономика, умноженная на новые технологические возможности, прежде всего — возможности сбора, хранения и передачи огромных массивов данных.
Эта революция происходит буквально на наших глазах. Когда я пришел в министерство в 2012 году, не везде ещё были даже волоконно-оптические кабели. В декабре 2012 года волоконная оптика пришла в Якутск, где до того никогда не было скоростного интернета. Помню, через каждые 100 км был узел связи с дизель-генератором на солярке, который обеспечивал работу линии. В России практически не было связи 4-го поколения, 4G. А сегодня уже более 25% операторов сотовой связи в России работают в этом стандарте. Многие другого уже не представляют и ругаются на операторов, когда нет высокоскоростного Интернета, нельзя скачать фильм. Мы никогда не думали, что количество сим-карт в разных устройствах, в наших автомобилях, холодильниках, пылесосах, утюгах, начнет превышать количество сим-карт в наших телефонах. Это тоже произошло буквально за несколько лет. Мы никогда не думали, что можно будет прокладывать волоконно-оптическую линию связи в малые населенные пункты — например, в деревню, где проживает 250-300 человек. А сегодня у нас есть программа, по которой вай-фай приходит в 14 тыс. таких населенных пунктов и, благодаря Ростелекому, это бесплатный вай-фай.
Вот эта технологическая революция и есть основа цифровой экономики.
«Сквозные технологии»
Наш президент на Санкт-Петербургском экономическом форуме летом этого года назвал эти новые технологии «сквозными». Что он имел в виду? Смысл этого определения можно раскрыть, если вспомнить «Яндекс». Мы традиционно считаем «Яндекс» интернет-компанией. Но это компания, которая разрабатывает «сквозную» технологию искусственного интеллекта. Они используют искусственный интеллект в поиске, при прокладывании маршрутов по карте, когда предсказывают погоду, обрабатывая огромное количество разных источников, предсказывают увеличение числа вызовов такси и направляют в эти районы машины, наконец, с помощью искусственного интеллекта распознает голос и отвечает на вопросы голосовой помощник «Алиса». Доля искусственного интеллекта в последней программе выше, чем в зарубежных аналогах.
Цифровая экономика — это сквозные технологии.
Какие еще сквозные технологии существуют? Прежде всего — это обработка данных. Очень-очень больших массивов данных. Это даёт возможность записывать всё подряд. К примеру, для прогнозирования и сбора информации о пробках в Москве используют данные операторов сотовых сетей. Все ваши перемещения записываются и хранятся в одной большой базе данных. И мэрия Москвы может достаточно точно сказать, как ежедневно, еженедельно и ежемесячно меняется дорожная ситуация. Почему московские власти так смело реализуют большое количество дорожных проектов? Потому что они знают практически все про каждого из нас, перемещающегося по Москве. Использование персональных данных без ведома гражданина запрещено законом, но обезличенные данные используются и обрабатываются.
Дополненная реальность, робототехника, машинное обучение, квантовые компьютеры, интернет вещей — «сквозные» технологии можно перечислять достаточно долго. Их главный общий признак — возможность применения в разных отраслях. И самая гигантская цифровизация экономики будет в тех областях, которые сегодня ею совсем не охвачены: сельское хозяйство, различные отрасли промышленности... Не останется ни одной сферы, которая не подвергнется серьезному давлению новых технологий.Я чувствую себя очень счастливым министром, потому что я получил мощную поддержку первого лица государства. Президент сказал: «Мы будем развивать цифровые технологии, цифровую экономику, потому что только благодаря этому мы сможем остаться конкурентоспособными через 5, 10 и 25 лет».
Чем блокчейн отличается от биткоина?
Конечно, цифровая экономика позволяет делать все менее централизованно. И здесь стоит сказать еще об одной новой технологии — блокчейне или технологии распределенного реестра. Это когда не нужно хранить всю базу данных, когда вся история изменений и вся цепочка взаимодействий сохраняется в каждой частице информации. Шифрование позволяет нам быть уверенными в том, что никто в них ничего не изменил. Блокчейн и биткоин — не одно и то же, биткоин — это только одна из криптовалют, которые тоже являются лишь частным случаем применения распределённого реестра. Технологию блокчейн можно использовать в самых разных отраслях. Например, её применение позволит нам отказаться от ныне существующего реестра объектов недвижимости — и это будет гораздо более достоверный и криптографически подтвержденный реестр, которому можно будет абсолютно доверять.
Благодаря технологии блокчейн и договоренности людей о стоимости появился такой финансовый инструмент, как криптовалюты. Да, как заявил наш президент на недавнем совещании, действительно этот инструмент может использоваться для большого количества нехороших дел — ухода от налогов, финансирования терроризма, легализации преступных доходов... Но если создать юридические рамки, задать правильные условия игры, то можно их использовать положительно. И такие проекты уже готовятся. Мы, конечно, должны здесь использовать свою собственную криптографию (технология шифрования данных — Ред.), прописать четкие и понятные правила налогообложения таких операций. Но сам инструмент — давайте условно назовём его «крипторубль» — нужен и уместен в российской экономике. Равно как и в экономике ЕврАзЭС, и в экономике БРИКС. Потому что эти инструменты невозможно удержать в какой-то одной стране, они принципиально международные, куда-то всё время выплёскиваются. Поэтому, хотя принципиально решено, что криптовалютам быть, но какие правила мы применим, обсуждается как раз в эти дни. После совещания у президента я получил приглашения на огромное количество совещаний, посвященных криптовалютам, в федеральных органах власти — включая обе палаты нашего парламента. Поэтому процесс точно пошёл. Наша задача — снять разногласия и выработать набор правил.
У кого записаны все наши ходы?
Хочу отметить, что Российская Федерация обречена вести свою игру — и в области информационной безопасности, и цифровой экономики. По той причине, что мы являемся сверхдержавой: обладаем стратегическим ядерным оружием, суверенитетом и проводим собственную политику.
У всех нас есть собственные смартфоны и планшеты, которые лежат на тумбочке рядом с кроватью, перемещаются с нами в общественном транспорте и на автомобилях, мы проводим с ними целый день, с их помощью фотографируем. Но, думаю, никто из среднестатистических пользователей не задумывается о том, что никакие их фотографии, сообщения или записи не исчезают. Любые изображения и комбинации букв навечно остаются частью мировой информационной матрицы и доступны для тех, кто её создал. Вы не можете зачистить свою цифровую историю — это очень сложно. Это навечно записано и может быть использовано против вас.
Создатели цифровой матрицы известны всем. Получилось так, что большинство программ и мобильные операционные системы для всего мира производят всего 3 американские корпорации — Google, Apple и Microsoft. Они контролируют российский рынок на 99%, как и мировой. Это не было проблемой, пока число пользователей интернета и мобильных устройств у нас в стране не превышало 50% населения. Сейчас мы подошли к 60%. С учётом того, что мы все стали заложниками этих технологий, мы все стали заложниками и этих корпораций. Каков разговор американских спецслужб с этими корпорациями, мы знаем и по материалам WikiLeaks, и по книжкам Сноудена . Это очень жёсткий разговор, далеко не всегда основанный на правовых методах. Иностранные спецслужбы используют сбор данных через эти корпорации, причём не обязательно в интересах национальной безопасности, но и в интересах коммерческой разведки, влияния на политические процессы, происходящие в разных странах. Поэтому те страны, которые заботятся о своем цифровом суверенитете — а без него мы не можем говорить о каком-либо суверенитете вообще — должны решать массу вопросов. Мы должны знать, что в кармане у наших граждан, мы должны думать о том, могут ли граждане чувствовать себя спокойно и соблюдаются ли их базовые конституционные права с точки зрения информационных технологий. И понимать, можно ли в один прекрасный день отключить интернет по команде извне в отдельно взятом государстве — такие примеры известны и задокументированы. Так получилось, что российский сегмент интернета управляется сегодня из славного европейского города Амстердам. Как мы знаем, за последние годы у нас периодически возникают определенные вопросы, мы сталкиваемся с действием политически мотивированных санкций. У нас может быть свой взгляд на волеизъявление отдельных народов и территорий, а у других стран — другой, отличный от нашего. И интернет, мобильные операционные системы, смартфоны становятся инструментами в этой сложной игре.
Не выполнив весь необходимый цикл импортозамещения мы не можем быть конкурентоспособной сверхдержавой уже на 10-летнем горизонте. Именно поэтому и в рамках программы «Цифровая экономика», и в рамках других мероприятий в России сегодня идёт наведение порядка в этой сфере. Без понимания того, как работают эти платформы и технологии, без гарантии надежности этой базовой цифровой инфраструктуры мы не сможем обеспечить ту самую национальную безопасность.
Это уже не связь ради связи. Это цифровая трансформация мира.
1. совокупность технологий, созданных на основе принципов функционирования нервной системы;
2. основа для создания нового класса глобально конкурентноспособных технологий, необходимых для развития новых рынков, продуктов, услуг, в числе – направленных на увеличение продолжительности и качества жизни.
Промышленный интернет
Промышленный интернет (индустриальный интернет вещей, индустриальный интернет, Industrial Internet of Things, IIoT) – концепция построения инфокоммуникационных инфраструктур, подразумевающая подключение к сети Интернет любых небытовых устройств, оборудования, датчиков, сенсоров, автоматизированной системы управления технологическим процессом (АСУ ТП), а также интеграцию данных элементов между собой, что приводит к формированию новых бизнес-моделей при создании товаров и услуг, а также их доставке потребителям.
Ключевым драйвером реализации концепции «Промышленного интернета» является повышение эффективности существующих производственных и технологических процессов, снижение потребности в капитальных затратах. Высвобождающиеся таким образом ресурсы компаний формируют спрос на решения в сфере Промышленного интернета.
В систему интернета вещей сегодня вовлекаются все необходимые для его функционирования звенья: производители датчиков и других устройств, программного обеспечения, системные интеграторы и организации-заказчики (причем как B2B, так и B2G), операторы связи.
Внедрение промышленного интернета оказывает значительное влияние на экономику отдельных компаний и страны в целом, способствует повышению производительности труда и росту валового национального продукта, положительным образом сказывается на условиях труда и профессиональном росте сотрудников. Сервисная модель экономики, которая создается в процессе этого перехода, основывается на цифровизации производства и иных традиционных отраслей, обмене данными между различными субъектами производственного процесса и аналитике больших объемов данных.
Робототехника
Робототехника - прикладная наука, занимающаяся разработкой автоматизированных технических систем и являющаяся важнейшей технической основой интенсификации производства. Робот — это программируемое механической устройство, способное выполнять задачи и взаимодействовать с внешней средой без помощи со стороны человека.
Робототехника опирается на такие дисциплины, как электроника, механика, телемеханика, механотроника, информатика, а также радиотехника и электротехника. Выделяют строительную, промышленную, бытовую, медицинскую, авиационную и экстремальную (военную, космическую, подводную) робототехнику.
Сенсорика
Сенсорика роботов (система чувствительных датчиков) обычно копирует функции органов чувств человека: зрение, слух, обоняние, осязание и вкус. Чувство равновесия и положения тела в пространстве, как функция внутреннего уха, иногда считаются шестым чувством. Функционирование биологических органов чувств базируется на принципе нейронной активности, в то время как чувствительные органы роботов имеют электрическую природу.
Мы можем характеризовать искусственные сенсоры по их отношению к природным органам чувств, но обычно классы сенсорных устройств выделяются по типу воздействия, на которое данный сенсор реагирует: свет, звук, тепло и т. д. Типы сенсоров, встроенных в робота, определяются целями и местом его применения.
Чувствительный элемент датчика сам по себе может называться сенсором. Датчики используются во многих отраслях экономики - добыче и переработке полезных ископаемых, промышленном производстве, транспорте, коммуникациях, логистике, строительстве, сельском хозяйстве, здравоохранении, науке и других отраслях - являясь в настоящее время неотъемлемой частью технических устройств.
В последнее время в связи с удешевлением электронных систем всё чаще применяются датчики со сложной обработкой сигналов, возможностями настройки и регулирования параметров и стандартным интерфейсом системы управления. Имеется определённая тенденция расширительной трактовки и перенесения этого термина на измерительные приборы, появившиеся значительно ранее массового использования датчиков, а также по аналогии - на объекты иной природы, например, биологические.
В автоматизированных системах управления датчики могут выступать в роли инициирующих устройств, приводя в действие оборудование, арматуру и программное обеспечение. Показания датчиков в таких системах, как правило, записываются на запоминающее устройство для контроля, обработки, анализа и вывода на дисплей или печатающее устройство. Огромное значение датчики имеют в робототехнике, где они выступают в роли рецепторов, посредством которых роботы и другие автоматические устройства получают информацию из окружающего мира и своих внутренних органов.
Беспроводная связь
(беспроводная передача данных) - связь, которая осуществляется в обход проводов или других физических сред передачи. К примеру, беспроводной протокол передачи данных Bluetooth работает «по воздуху» на небольшом расстоянии. Wi-Fi - еще один способ передачи данных (интернет) по воздуху. Сотовая связь также относится к беспроводной. Хотя протоколы беспроводной связи улучшаются год от года, по своим основным показателям и скорости передачи они пока не обходят проводную связь. Хотя большие надежды на этом поле показывает сеть LTE и её новейшие итерации.
Виртуальная реальность
Виртуальная реальность (ВР, англ. virtual reality, VR, искусственная реальность) - созданный техническими средствами мир (объекты и субъекты), передаваемый человеку через его ощущения: зрение, слух, обоняние, осязание и другие. Виртуальная реальность имитирует как воздействие, так и реакции на воздействие. Для создания убедительного комплекса ощущений реальности компьютерный синтез свойств и реакций виртуальной реальности производится в реальном времени.
Объекты виртуальной реальности обычно ведут себя близко к поведению аналогичных объектов материальной реальности. Пользователь может воздействовать на эти объекты в согласии с реальными законами физики (гравитация, свойства воды, столкновение с предметами, отражение и т. п.). Однако часто в развлекательных целях пользователям виртуальных миров позволяется больше, чем возможно в реальной жизни (например: летать, создавать любые предметы и т. п.).
Системами «виртуальной реальности» называются устройства, которые более полно по сравнению с обычными компьютерными системами имитируют взаимодействие с виртуальной средой, путём воздействия на все пять имеющихся у человека органов чувств.
Применение: компьютерные игры, обучение, видео.
Дополненная реальность
Дополненная реальность (англ. augmented reality, AR - «дополненная реальность») - результат введения в поле восприятия любых сенсорных данных с целью дополнения сведений об окружении и улучшения восприятия информации.
Дополненная реальность - воспринимаемая смешанная реальность (англ. mixed reality), создаваемая с использованием «дополненных» с помощью компьютера элементов воспринимаемой реальности (когда реальные объекты монтируются в поле восприятия).
Среди наиболее распространенных примеров дополнения воспринимаемой реальности - параллельная лицевой цветная линия, показывающая нахождение ближайшего полевого игрока к воротам при телевизионном показе футбольных матчей, стрелки с указанием расстояния от места штрафного удара до ворот, «нарисованная» траектория полета шайбы во время хоккейного матча, смешение реальных и вымышленных объектов в кинофильмах и компьютерных или гаджетных играх и т. п.
Существует несколько определений дополненной реальности: исследователь Рональд Азума (англ. Ronald Azuma) в 1997 году определил её как систему, которая:
- совмещает виртуальное и реальное;
- взаимодействует в реальном времени;
- работает в 3D.
Применение: кинематография, телевидение, мобильные технологии, медицина, военная техника, компьютерные игры, полиграфия.
«Ростелеком», как центр компетенций направления «Информационная инфраструктура» государственной программы «Цифровая экономика Российской Федерации», подготовил и во вторник 13 марта представил на экспертное обсуждение перечень существующих и перспективных технологий работы с данными, сказано в сообщении «Ростелекома» и АНО «Цифровая экономика».
Данная работа включена в план мероприятий по направлению « » программы «Цифровая экономика Российской Федерации».
Рабочая группа направления «Формирование исследовательских компетенций и научно-технологических заделов» при АНО «Цифровая экономика» поддержала представленный перечень.
Перечень сквозных технологий работы с данными
| № |
Cквозные технологии работы с данными |
Перевод |
|
1. Большие данные |
||
| 1. | Интеллектуальный анализ данных | Data Mining |
| 2. | Методы и способы визуализации, представления и использования больших данных человеком | Visualization and representation |
| 3. | Базы данных | Database technology |
| 4. | Базы данных с массовой параллельной обработкой | Massively parallel processing (MPP) databases |
| 5. | Распределенные файловые системы | Distributed file systems |
| 6. | Распределенные базы данных | Distributed databases |
| 7. | Облачные вычисления, туманные вычисления, граничные вычисления | Cloud computing, fog computing, edge computing |
| 8. | Обработка неструктурированных данных | Processing of unstructured data |
| 9. | Облачные сервисы высокопроизводительных и других вычислений с большими данными | Cloud infrastructure, high-performance computation (HPC) infrastructure |
|
2. Нейротехнологии и искусственный интеллект |
||
| 1. | Машинное обучение | Machine learning |
| 2. | Компьютерное зрение | Computer vision |
| 3. | Поиск неструктурированной информации | Information Retrieval, Search algorithms, search optimization |
| 4. | Обработка естественных языков | Natural language processing (NLP) |
| 5. | Технологии распознавания текста | Optical character recognition |
| 6. | Технологии распознавания лиц | Face recognition |
| 7. | Технологии распознавания и синтеза речи | Speech recognition, Speech analysis, Natural language, speech generation |
| 8. | Технологии распознавания жестов | Gesture recognition |
| 9. | Технологии поддержки принятия решений | Decision support |
| 10. | Биометрия | Biometric |
| 11. | Геоинформационные технологии и навигация | Geographic information science, satellite navigation |
| 12. | Технологии взаимодействия систем с искусственным интеллектом, включая интеллект роя, умную пыль, и др. | Swarm intelligence, smart dust |
|
3. Системы распределенного реестра |
||
|
4. Квантовые технологии |
||
| 1. | Квантовые вычисления | Quantum computing |
|
5. Методы вычисления для работы с данными |
||
| 1. | Вычисления на графических процессорах | GPU Computing |
| 2. | Суперкомпьютеры | Supercomputer |
Источник: «Ростелеком»
Перечень состоит из 25 направлений, которые образуют пять групп. Группа технологий блокчейн («системы распределённого реестра») не детализируется и представляет собой отдельное направление.
«Ростелеком» провел исследование существующего уровня развития технологий работы с данными – перечень составлен на основе анализа более пяти миллионов источников (научные публикации, упоминания в отраслевых СМИ, маркетинговые исследования, сообщения профильных компаний и пр.), сообщил оператор.
На следующих этапах количественные данные поверялись и фильтровались на основании информации о патентах и инвестициях в технологические стартапы. Так были выявлены перспективные технологии, которые уже находятся в фокусе внимания учёных и разработчиков, а также привлекли реальное финансирование на доработку и коммерциализацию.
В перечень, в частности, вошли машинное обучение и нейросетевые технологии, компьютерное зрение, интеллектуальный анализ данных, биометрические технологии, геоинформационные технологии и навигация, облачные, туманные и граничные вычисления, технологии квантовых вычислений и др.
«Мы сделали важный шаг к систематизации массива информации о новых технологиях и трендах работы с данными. Один из важнейших результатов работы – определение перспективных сквозных технологий, которые могут дать импульс развитию прикладных решений в различных отраслях одновременно. Наглядным примером такого вида технологий является обработка биометрических данных (распознавание лица, голоса, отпечатков пальцев и др.), которая нужна и в медицине, и в банкинге, и при оказании государственных услуг и во многих других отраслях. При этом обновление перечня перспективных технологий работы с данными необходимо вести на регулярной основе, что мы и будем делать», – отметил вице-президент «Ростелекома», руководитель центра компетенций «Информационная инфраструктура» Борис Глазков.
«Перечень сквозных технологий по работе с данными – результат … работы центров компетенций и рабочих групп АНО «Цифровая экономика» двух направлений – «Информационная инфраструктура» и «Научно-технологические заделы», – говорит директор направления «Формирование исследовательских компетенций и научно-технологических заделов» АНО «Цифровая экономика» Сергей Наквасин.
Борис Глазков сообщил, что в начале второго квартала 2018 года планируется представить результаты второго ежегодного исследования «Мониторинг глобальных трендов цифровизации», которое в этом году будет расширено с целью выявления перспективных направлений технологического развития ключевых отраслей экономики.
О том, как «Ростелеком» мониторит глобальные тренды развития ИКТ, Глазков на пленарном заседании форума «ПРОФ-IT.2017» в сентябре 2017 года (см. его ), а также на всемирном молодежи и студентов в Сочи в октябре.