Channel

Центр ИИ МГУ

@ai_center_msu

On this record: Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry

578subscribers

+3 since we began measuring on 7 August 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.

Register entry

Telegram ID	-1002916224788
Type	Channel
Username	@ai_center_msu
Created	Between 1 August 2025 and 31 October 2025— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded	8 August 2026
Last confirmed live	16 August 2026
Measurements held	3
Confirmed unchanged	1 time, most recently 16 August 2026
On Telegram	t.me/ai_center_msu

Growth

3 measurements spanning 9 days, net +3. Dots are measurements; the straight line between them is drawn to join them, not to claim we know the path taken in between — snapshots are recorded only when a count changes, so gaps mean “no change observed”, never “interpolated”. The vertical axis spans 575–578 and does not start at zero.

Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)	Subscribers	Change
16 Aug 2026, 05:44	578	+3
8 Aug 2026, 03:30	575	no change
7 Aug 2026, 17:23	575	first reading

Engagement

12 posts held, back to 8 June 2026 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 1 pageof Telegram’s post history, 20 posts per page.

ERR · 30 days: 556.5%; avg views ÷ 578 subscribers
Avg views / post: 3,220; 3 posts measured
Reaction rate: 0.352%; reactions ÷ views · ER floor
Posts in window: 3; of 12 held

ERR is average views per post over the last 30 days divided by subscribers, the definition TGStat uses, so this figure is comparable with the one you will see elsewhere. It falls structurally as a channel grows: a high ERR on a small channel and a low one on a large channel describe reach mathematics, not quality. We publish the figure and the sample it came from and pass no verdict on it.

ER is defined industry-wide as (forwards + reactions + comments) ÷ views— note the denominator is views, not subscribers. Telegram’s public web preview carries views and reactions but not forward or comment counts, so the reaction rate above is the reactions term only and is therefore a floor: the true ER for this channel is higher by an amount we have not measured and will not estimate.

What these figures were computed from
Window	Rolling 30 days · latest post in window 3 August 2026
Posts held	12 (8 June 2026 – 3 August 2026)
Views total	9,650
Reactions total	34
Forwards / comments	not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken	8 Aug 2026, 03:30 UTC

Views are a single reading per post, taken at the time above. A post published in the last day or two is still accumulating views, which pulls the 30-day average down slightly. That is a property of the standard definition rather than a fault in it, so we keep the definition rather than “correcting” the number into something nobody can reproduce.

Precision. Telegram publishes view counts on its public widget in short form — 8.12K, 3.7M — so any reading at or above 1,000 reaches us rounded to three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. Averages and rates derived from them are shown to the same precision rather than to the unit: a figure like 3,701,250 would assert digits nobody measured.

Reaction counts are published per emoji and rounded the same way, so a total below 1,000 is exact and a larger one is a sum that may carry a rounded component from each emoji above 1,000. Because it is a sum, it does not look rounded — read a large reaction total as three significant figures per contributing emoji rather than as the figure it prints.

Reaction mix

133 reactions across 12 posts, in 12 distinct kinds. The most used accounts for 21.8% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction	Count	Share
❤	29	21.8%
🔥	27	20.3%
👍	21	15.8%
🥰	15	11.3%
👏	9	6.77%
😍	9	6.77%
❤‍🔥	7	5.26%
🎉	5	3.76%
🤩	5	3.76%
⚡	4	3.01%
😎	1	0.752%
🤝	1	0.752%

No sentiment is inferred, and none should be read in. This table is ordered by count and by nothing else. Emoji do not carry stable meaning across languages or communities — 🙏 is thanks in one channel and mourning in another — so we publish which ones were pressed and how often, and pass no judgement on what an audience meant by them.

Precision. Telegram publishes reaction counts per emoji and short-forms each one — 4.34K, 1.2M — so any single kind at or above 1,000 reaches us at three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. The shares above are ratios of those figures and carry the same error. This is also why the total here can differ slightly from a reaction total printed elsewhere on the page: both are sums of the same rounded parts, taken over samples with different edges.

Coverage. Reactions were read on 12 of the 12 sampled posts in this sample. Summed by Telegram’s own count on each post — not by adding up the per-emoji breakdown above — those same posts carry 133reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.

Measured over the 12 most recent posts we hold, published 8 June 2026 to 3 August 2026, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.

Recent posts

3 Aug 2026, 13:30 UTC≈3,060 views9 reactionsread 8 August 2026

Photo

В Центре ИИ МГУ предложили новый подход к анализу временных рядов Учёные Центра ИИ МГУ разработали новый метод прогнозирования временных рядов — данных, которые меняются со временем, от сетевого трафика и погоды до финансовых показателей. Исследователи предложили способ статистического восстановления скрытых характеристик случайного процесса, который позволяет извлекать из данных дополнительные признаки и повышать …

❤2🔥2🎉1👍1👏1🤩1🥰1

29 Jul 2026, 10:32 UTC≈3,000 views16 reactionsread 8 August 2026

Photo

ИИ поможет координировать эвакуацию при лесных пожарах Ученые Центра ИИ МГУ совместно с коллегами из компании «Интердата» (Interdata) и лаборатории искусственного интеллекта (SB AI Lab) предложили двухуровневую систему координации эвакуации при лесных пожарах. Система сочетает локальный выбор маршрутов участниками эвакуации с работой цифрового координатора на основе большой языковой модели, который анализирует распр…

❤6🥰4🔥3🎉1👏1😍1

20 Jul 2026, 10:44 UTC≈3,590 views9 reactionsread 8 August 2026

Photo

В Центре ИИ МГУ разработали новый подход к восстановлению цифровых моделей Ученые Центра ИИ МГУ с коллегами разработали метод восстановления цифровых моделей деталей по данным трёхмерного сканирования. Предложенный метод воспроизводит поэтапный процесс инженерной работы: система последовательно сравнивает цифровую модель с исходным трёхмерным объектом, выявляет геометрические расхождения и уточняет результат. Такой…

⚡4🔥2🤩1🥰1😍1

16 Jul 2026, 10:30 UTC≈7,290 views7 reactionsread 8 August 2026

Photo

В Центре ИИ МГУ создали самообучающуюся систему поиска патологий #наука_мгу Ученые Центра ИИ МГУ и Института AIRI разработали метод автоматического выявления патологий на компьютерной томографии без использования размеченных медицинских данных. Новый подход основан на самообучающихся моделях, которые анализируют особенности КТ-изображений и выявляют участки, отличающиеся от нормальных структур. Разработанная систем…

🔥2👍1🤩1🥰1😍1😎1

13 Jul 2026, 10:34 UTC≈3,520 views8 reactionsread 8 August 2026

Photo

ИИ научился лучше понимать пространство #наука_мгу Ученые Центра ИИ МГУ разработали новый метод анализа трёхмерных сцен помещений. Предложенная архитектура HFF-BiG позволяет точнее выделять объекты и определять их границы в пространстве за счет более эффективного объединения информации разных масштабов. Разработка может найти применение в робототехнике, системах автономной навигации, а также в технологиях дополненн…

❤3👏2🤩1🥰1😍1

7 Jul 2026, 11:01 UTC≈3,610 views13 reactionsread 8 August 2026

Photo

В МГУ предложили алгоритм выбора оптимальной функции при ограниченных вычислениях #наука_мгу Исследователи Центра ИИ МГУ разработали новый алгоритмический подход к выбору наилучшей функции среди множества кандидатных вариантов в условиях ограниченного вычислительного бюджета. Предложенный метод позволяет эффективно решать задачи выбора модели, когда полный перебор всех вариантов требует слишком больших вычислительны…

❤5🔥3🎉1👍1🤝1🥰1😍1

26 Jun 2026, 12:29 UTC562 views15 reactionsread 8 August 2026

Photo

Учёные Центра ИИ МГУ выступили на Летней школе факультета ИИ для преподавателей вузов На двухдневной Летней школе факультета искусственного интеллекта МГУ собрались 48 преподавателей из 18 российских вузов. Тема – обновление инженерного образования в эпоху ИИ. В числе спикеров школы были сотрудники Центра: 🔹Антон Конушин, к.ф.-м.н., научный руководитель Центра ИИ МГУ, руководитель группы Института AIRI, заместитель…

❤4👍4🔥4👏3

22 Jun 2026, 12:05 UTC≈3,100 views9 reactionsread 8 August 2026

Photo

В Центре ИИ МГУ научили нейросети учитывать запаздывающие сигналы #наука_мгу Ученые Центра ИИ МГУ разработали новый метод обучения динамических нейронных сетей для систем с задержкой управляющего воздействия. Такие задержки возникают во многих технических и биомеханических системах, включая беспилотные летательные аппараты, робототехнические комплексы и модели движения человека. Предложенный подход позволяет нейросе…

❤‍🔥2👍2🔥2❤1🥰1😍1

19 Jun 2026, 10:01 UTC≈4,140 views17 reactionsread 8 August 2026

Photo

Как нейросеть «видит» молекулу? Ученые Центра ИИ МГУ разработали метод MolgraphX, позволяющий объяснять решения графовых нейронных сетей при анализе молекул. Подход учитывает симметрию молекулярных структур и определяет вклад отдельных атомов и фрагментов в прогнозы модели, делая результаты работы искусственного интеллекта более интерпретируемыми для исследователей. Тестирование на наборах данных с органическими мо…

❤5👍4🔥3🥰2❤‍🔥1🎉1👏1

16 Jun 2026, 10:33 UTC941 views11 reactionsread 8 August 2026

Photo

Центр ИИ МГУ на INS World Congress 2026 в Лиссабоне Младший научный сотрудник Центра ИИ МГУ Анна Макарова представила результаты исследований на INS World Congress 2026 в Лиссабоне – одной из ведущих конференций по нейромодуляции. Интерактивные постеры и стенды с современным медицинским оборудованием показали, насколько быстро развиваются нейротехнологии и как они приближаются к практическому применению. В своём до…

❤‍🔥4👍2🔥2👏1🥰1😍1

11 Jun 2026, 13:03 UTC548 views5 reactionsread 8 August 2026

Forwarded from @naukamsuPhoto

Предложен алгоритм автобиддинга, устойчивый к ошибкам прогнозных моделей #наука_мгу Исследователи Центра искусственного интеллекта МГУ разработали алгоритм RobustBid для устойчивого управления ставками в цифровых рекламных аукционах. Предложенный подход учитывает неопределенность в прогнозах моделей машинного обучения, на основе которых рассчитываются ставки за показ рекламы. Эксперименты на открытых рекламных набо…

👍1🔥1🤩1🥰1😍1

8 Jun 2026, 08:03 UTC593 views14 reactionsread 8 August 2026

Photo

Как принимать решения в условиях постоянно меняющихся данных? Над этим работает команда проекта «Алгоритмы онлайн-оптимизации и их приложения» в рамках приоритетного направления «Фундаментальные и генеративные модели». Исследователи разрабатывают новые методы онлайн-оптимизации и создают алгоритмы для систем хранения данных и рекомендательных сервисов. Подробнее о проекте рассказал его руководитель Юрий Дорн.

👍5❤3🔥3🎉1🥰1😍1

Showing the 12 most recent of 12 posts we hold for @ai_center_msu. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.

Citation-graph rank

Citation-graph rank — 24,610 of 1,480,975entries in the measured graph. A weighted position computed from the forward and mention edges below — republished posts weigh more than named mentions — and recomputed periodically, over the whole graph. Published only as this ordinal position, never as a score: a position is a fact, and a score printed beside one channel’s name would read as a verdict this register does not make. The two counts beneath stay separate for the same reason mentions are never summed with forwards anywhere else on this page — a named-by count costs nothing to manufacture. The top 100 by this measure, or how it is computed.

Forward network

Republished by

Channels on the register that have forwarded this channel's posts into their own feed.

М О Ш Е
@mp_crtd · 1261 post МГУ имени М.В.Ломоносова
@naukamsu · 29,0071 post ИНТЦ МГУ Воробьевы горы
@sticmsu · 9761 post

Republishes

Channels on the register whose posts this channel has forwarded.

МГУ имени М.В.Ломоносова
@naukamsu · 29,0071 post

Built only from forwarded posts we have actually read, on both sides. Coverage is early and deliberately incomplete: a missing link means we have not read the post that would prove it, never that the relationship does not exist. Counts are distinct forwarded posts observed, so they only ever go up as we read more.

Mentions

Names

Channels on the register whose handles appear in this channel's posts.

Институт AIRI
@airi_research_institute · 13,2501 post

A mention is a weaker signal than a forward and is counted separately for that reason — naming a channel is not republishing it, and a handle in a post body is easy to place deliberately. The post counts beside each row below are distinct posts in which the handle appeared, from posts we have read on both sides — the “Named by N registered channels” figure above is a different count, of distinct NAMING CHANNELS rather than posts, and is not the sum of the rows under it.

Cite this entry

A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 16 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.

“Центр ИИ МГУ” (@ai_center_msu), 578 subscribers as measured 16 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/ai_center_msu.

Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.