Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Искусственный интеллект объяснил загадочное кружение животных
Коллектив ученых из Сколтеха — аспирант Егор Нужин, доцент Максим Панов и профессор Николай Бриллиантов — при помощи методов искусственного интеллекта объяснили таинственное поведение, характерное для ряда животных, — кружение.
ИИ давно зарекомендовал себя в решении прикладных и инженерных задач, но на этот раз опубликованное в Science Reports исследование демонстрирует новую сильную сторону ИИ, который помог ответить уже на фундаментальный вопрос — понять коллективное поведение живых существ.
Кружение наблюдается в больших группах животных, находящихся на разных этапах эволюции, от насекомых и червей до рыб: они согласованно движутся вокруг центра группы. Биологическая функция столь причудливого поведения до сих пор ставила в тупик эволюционных биологов и теоретиков систем.
Стандартный подход к объяснению кружения постулирует наличие неких искусственных сил, которые возникают между животными и влияют на их коллективное движение. Ученые из Сколтеха пошли по иному пути: их модель отталкивается от цели и формулируется в терминах обучения с подкреплением — инструмента из области искусственного интеллекта.
Опираясь на простые правила и естественные ограничения, смоделированные исследователями животные методом проб и ошибок обучились коллективному движению. Поразительным образом, предъявленные к ним требования — оставаться в заданных пределах от центра группы и от соседей — привели к самопроизвольному кружению. Что еще более неожиданно, кружение оказалось весьма полезным для выживания: по подсчетам исследователей, обученный такому поведению коллектив в сотни раз устойчивее к пагубным возмущениям среды — в природе ими могут быть, например, ветер или подводные потоки.
Другое применение искусственного интеллекта в похожем контексте — группировка животных. Птицы мигрируют, волки охотятся, а рыбы плавают — стаями. Если животные перемещаются совместно с оптимальным расположением друг относительно друга, они тем самым минимизируют затраты энергии. Исследователи из Сколтеха применили тот же целеориентированный подход на базе обучения с подкреплением и подтвердили, что в результате животные находят оптимальную для передвижения конфигурацию, позволяющую сохранять силы: вдвоем они выстраиваются в линию, втроем — в треугольник, вчетвером — в ромб.
Эти и другие, порой неожиданные построения, при большей численности группы, были независимо найдены альтернативным методом. Хотя в природе присутствуют и другие факторы, определяющие структуру стаи, например защита от хищников, положение вожака и прочее, полученные результаты наглядно демонстрируют широкую применимость метода и его надежность. Как говорит профессор Бриллиантов, «я понимаю, что все строится из простых „математических кирпичиков“, но не перестаю удивляться возможностям методов ИИ!».
Telegram 
Дзен 
VK Когда модели искусственного интеллекта ошибаются и выдают неверный ответ на запрос, пользователи пытаются выяснить причину этой ошибки, задавая вопрос самому ИИ-помощнику. Историк технологий Бендж Эдвардс объяснил, почему делать так нет смысла и как это связано с устройством нейросетей.
Ученым известны случаи близких контактов усатых китов (Mysticeti) и их дальних родственников дельфинов (Delphinidae) в дикой природе, но подобные взаимодействия ранее считали редкостью. Австралийские специалисты, изучающие китообразных, собрали почти две сотни видео и фото со всего мира, опровергающих это мнение. Судя по свидетельствам, чаще всего подобное «общение» происходит между горбатыми китами и дельфинами-афалинами.
76 процентов современных ученых используют ИИ-инструменты в своей работе, но большинство осваивает их самостоятельно, сталкиваясь с трудностями.
Влияет ли формат знакомства на качество последующих романтических отношений в паре? Научные данные на этот счет разнятся. Новое исследование по вопросу представила группа психологов из Польши, Австралии и Великобритании. В попытке понять, при каком сценарии удовлетворенность отношениями выше, а любовь крепче — когда двое нашли друг друга в Сети или познакомились в жизни, — ученые опросили свыше 6000 тысяч человек из разных стран.
Чтобы проверить законы физики в условиях, недоступных на Земле, астрофизик Козимо Бамби (Cosimo Bambi) из Фуданьского университета (Китай) предложил отправить к центру ближайшей черной дыры «нанокрафт» — крошечный зонд, способный добраться до цели примерно за 60-75 лет благодаря наземной лазерной установке.
Ученым известны случаи близких контактов усатых китов (Mysticeti) и их дальних родственников дельфинов (Delphinidae) в дикой природе, но подобные взаимодействия ранее считали редкостью. Австралийские специалисты, изучающие китообразных, собрали почти две сотни видео и фото со всего мира, опровергающих это мнение. Судя по свидетельствам, чаще всего подобное «общение» происходит между горбатыми китами и дельфинами-афалинами.
Прибывшая из межзвездного пространства предполагаемая комета 3I/ATLAS движется по траектории, максимально удобной для гравитационных маневров управляемого корабля, при этом возможность ее отслеживания с Земли практически минимальна. По мнению некоторых ученых, такое «поведение» объекта наводит на определенные мысли.
Примерно 12 800 лет назад в Северном полушарии началось резкое изменение климата, которое сопровождалось вымиранием мегафауны и угасанием культуры Кловис. Такое могло произойти, например, из-за прорыва пресных вод в Атлантику или мощного вулканического извержения. Несколько лет назад ученые обнаружили места на суше с повышенным содержанием элементов платиновой группы, прослоями угля, микрочастицами расплава. По их мнению, это может быть признаком пребывания Земли в потоке обломков кометы или астероида. В новой работе впервые представлены доказательства кометного события в позднем дриасе из морских осадочных толщ.
Команда исследователей из Сколтеха, МФТИ, Института искусственного интеллекта AIRI и других научных центров разработала метод, позволяющий не просто отличать тексты, написанные человеком, от сгенерированных нейросетью, но и понимать, по каким именно признакам классификатор принимает решение о том, является ли текст генерацией или нет. Анализируя внутренние состояния глубоких слоев языковой модели, ученые смогли выделить и интерпретировать численные признаки, отвечающие за стилистику, сложность и «степень уверенности» текста.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно