Как часто в СМИ мы наблюдаем «новости из будущего», в которых гордо объявляются планируемые успехи науки на пользу народохозяйства страны? Зачастую в комментариях к таким сообщениям и репортажам можно найти скептицизм и призывы писать лишь о свершившихся событиях. В яркие и воодушевляющие планы мы верим мало.

Что ж, такого рода публикациями отечественное инфополе не уникально. Не так сложно натолкнутся и на «их» анонсы Нью-Васюков.

Предлагаю отследить судьбу нашумевшего не только на западе, но и добравшегося до русскоязычных СМИ технологического проекта. Если вы играете в bullshit bingo, то дам вам подсказку до ката — графен.

Когда и что было обещано

В марте 2019 года по англоязычным СМИ, преимущественно британским, распространилось громкое заявление от компании Paragraf. СЕО и сооснователь Симон Томас (Simon Thomas) оптимистично рассказывал о грандиозных успехах в производстве графена. По его словам, основанная в 2015 году профессором из Кэмбриджа сэром Колином Хамфирсом (Colin Humphreys) компания Paragraf смогла наладить стабильный техпроцесс производства графена в виде дисков с диаметром до 200 мм.



Опираясь на многолетние исследования и годы, проведённые за наладкой техпроцесса, Симон обещал уже в течение ближайших двух месяцев начать промышленное производство устройств с использованием графена.

Что обещанию предшествовало

Конечно, такие необычные технологии не могут возникнуть из воздуха. В конце концов, над проблемой промышленного производства графена трудятся такие гиганты, как IBM, Intel, Samsung, а также множество иных групп. Вряд ли можно и нужно было их опережать в стелс-режиме. Поэтому мы можем найти следы их предыдущей деятельности.

В 2017 году компания получила инвестиции размером ?3 млн, включая государственные деньги. Эти финансы предназначались для разработки прототипов и усовершенствования технологии (напомню, компания была основана в 2015, а исследования, благодаря которым стала актуальна стадия коммерциализации, проводились ещё раньше).

В мае 2018 года компания получила очередной транш финансирования. На этот раз его размер составил ?2,9 млн, а среди инвесторов отметились не только венчурные компании, но и фонд Кэмбриджа (Cambridge enterprise). Теперь речь уже шла не о доработке технологий. Целевое назначение инвестиций — открытие производственной площадки для начала производства устройств на основе их графена. Стартовать планировали с суперчувствительных датчиков магнитного поля и других сенсоров, предназначенных для массового рынка.

Спустя почти год, в марте 2019, последовало заявление о том, что всё уже готово и налажено. Буквально вот-вот, через пару-тройку месяцев, устройства на основе графена начнут производиться массово, поступят на рынок и начнётся новая эпоха. Новость эта громкая, с обозначенными (пусть и обтекаемо) сроками была принята благоприятно и добралась до нашего отечественного читателя.

Что реально произошло и не произошло после шумихи

Прозорливый читатель мог догадаться, что произошло после такого шума и внимания прессы. Ну а остальным я подскажу. Paragraf закрыл очередной раунд финансирования от тех же инвестфондов, получив в своё распоряжение уже ?12,8 млн. Правда, произошло это уже в июле 2019, спустя 4 месяца после шумихи. В этом же месяце стартап (на сколько можно называть стартапом компанию возрастом 4 года) был награждён премией в ?0,5 млн за передовые разработки.

Чего же за прошедшее время не случилось, так это обещанной революции и старта массового производства. Прошло уже 8 с половиной месяцев от обещания начать массовый выпуск продукции в 2-3х-месячный срок, однако заявленные сенсоры и датчики (с чувствительностью в 30 раз более высокой, чем используемые) на рынок так и не поступили.

Первые 5 страниц поиска гугла и вкладка «Новости» выдают лишь первоначальные громкие заявления о готовности начать коммерческий выпуск устройств на основе графена в «ближайшие несколько месяцев» от марта 2019, а также июльские новости о получении инвестиций на ?12,8 млн.

Никаких сведений о реальном запуске какого-либо производства или поставках компонентов для стороннего производителя найти невозможно. Более того, сайт компании перестал функционировать, хотя ещё в сентябре на него ссылались СМИ.

Актуальное состояние

Компания получила финансирования с 2017 года как минимум на ?19,2 млн (1,6 млрд рублей по нынешнему курсу). В сентябре 2019 коллектив компании включал 25 исследователей (в марте было 16), и, судя по словам основателя, они всё ещё ведут разработки и готовятся наладить производство чудо-датчиков магнитного поля и других сенсоров. Сентябрём последние новости о них и оканчиваются. Сайт теперь уже не функционирует (upd. доступен через vpn).

Реклама

Ну а пока где-то собирают очередные инвестиции на революционные аккумуляторы, проводники, сенсоры и прочие презервативы, мы предлагаем вам скидку на нечто, уже приносящее пользу. Мне для анализа источников и подготовки материала понадобилось несколько часов да ещё и чуточку удачи, когда на глаза попалась новость, я её сохранил и в нужный момент вспомнил. Но всё это может делать машина в фоновом режиме, чем уже пользуется большое число организаций и аналитических групп. Присоединяйтесь!

Книга «Data mining. Извлечение информации из Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, GitHub»

В недрах популярных социальных сетей — Twitter, Facebook, LinkedIn и Instagram — скрыты богатейшие залежи информации. Из этой книги исследователи, аналитики и разработчики узнают, как извлекать эти уникальные данные, используя код на Python, Jupyter Notebook или контейнеры Docker. Сначала вы познакомитесь с функционалом самых популярных социальных сетей (Twitter, Facebook, LinkedIn, Instagram), веб-страниц, блогов и лент, электронной почты и GitHub. Затем приступите к анализу данных на примере Twitter.

» Более подробно с книгой можно ознакомиться на сайте издательства
» Оглавление
» Отрывок

Для Хаброжителей скидка 25% по купону — Data Mining

Книга «Знакомство с PyTorch: глубокое обучение при обработке естественного языка»

Обработка текстов на естественном языке (Natural Language Processing, NLP) — крайне важная задача в области искусственного интеллекта. Успешная реализация делает возможными такие продукты, как Alexa от Amazon и Google Translate. Эта книга поможет вам изучить PyTorch — библиотеку глубокого обучения для языка Python — один из ведущих инструментов для дата-сайентистов и разработчиков ПО, занимающихся NLP. Делип Рао и Брайан Макмахан введут вас в курс дел с NLP и алгоритмами глубокого обучения. И покажут, как PyTorch позволяет реализовать приложения, использующие анализ текста.

» Более подробно с книгой можно ознакомиться на сайте издательства
» Оглавление
» Отрывок

Для Хаброжителей скидка 25% по купону — PyTorch.

По факту оплаты бумажной версии книги на e-mail высылается электронная книга.