Три приятеля обустроили нарколабораторию в квартире на Крыленко
Один из задержанных в квратире на Крыленко. Фото: кадр видео ГУ МВД по Петербургу и Ленобласти
В квартире на улице Крыленко в Петербурге нашли нарколабораторию и 3,6 кг «синтетики».
Полицейскими задержаны три приятеля, организовавшие производство синтетических наркотиков в квартире Невского района. На месте оперативники обнаружили и изъяли различное лабораторное оборудование, которое регулярно использовалось для создания запрещенки: две емкости с жидкостью, канистры и контейнеры с реактивами, колбы и другие предметы.
Фото: кадр видео ГУ МВД по Петербургу и Ленобласти
Экспертиза показала, что лежало в контейнерах. Как сообщает ГУ МВД по Петербургу и Ленобласти, злоумышленники сварили 3,6 кг наркотического вещества.
Фото: кадр видео ГУ МВД по Петербургу и Ленобласти
На месте задержали троих друзей в возрасте от 40 до 43 лет, все жители Петербурга. В отношении них возбуждено уголовное дело по небезызвестной статье 228.1 УК РФ (приготовление к незаконному производству, сбыту или пересылке наркотических средств, психотропных веществ или их аналогов).
В настоящее время с фигурантами работает следствие. Решается вопрос об избрании им меры пресечения. Кроме этого, правоохранители выясняют, кто еще мог быть причастен к производству «синтетики» на Крыленко и кому для последующего сбыта передавали наркотики.
Как показало исследование дочерней компании Сбера Strategy Partners, подавляющее большинство крупного российского бизнеса уже работает с искусственным интеллектом: 97% компаний либо внедряют, либо планируют внедрение ИИ-решений. При этом только 26% из них имеют формализованную стратегию развития этой технологии. Такой разрыв между активностью и стратегической зрелостью становится ключевым вызовом для отечественного бизнеса.
Сбер предоставил компаниям доступ к корпоративной платформе GigaChat Enterprise («ГигаЧат Бизнес»). Решение предназначено для создания персонализированных ИИ-агентов для автоматизации рутинных операций. По оценкам разработчиков, это способно сократить затраты рабочего времени на такие задачи до 70%.