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.
Москвичи научили искусственный интеллект находить людей в дыму по звукам телефонов
В РТУ МИРЭА создали модуль, который помогает спасателям определять местоположение людей в здании во время пожара. Разработка использует звуковые данные с мобильных устройств посетителей, чтобы выявлять безопасные и опасные маршруты для эвакуации.
Традиционные системы безопасности требуют установки дополнительного оборудования в зданиях, что связано с большими финансовыми затратами и сложностями в обслуживании. Новый модуль позволяет обойтись без этого: он анализирует звуки с телефонов людей, такие как шум огня, паника или звуки улицы, и создает карту активности посетителей в реальном времени.
Здесь важно объяснить, зачем нужно отслеживать звуки улицы. Система определяет местоположение устройства: если оно находится рядом с выходом, проверяется, слышны ли звуки улицы. Это помогает понять, находится устройство снаружи или внутри здания. На основе этих данных система оценивает безопасность выхода. Например, если устройства, которые раньше были внутри, теперь снаружи (слышны звуки улицы), то этот выход безопасен. Если же устройства остаются внутри (звуков улицы нет), то, скорее всего, через этот выход пройти нельзя.
«Наше решение упрощает и улучшает работу систем эвакуации. Используя уже распространенные устройства — смартфоны — мы ускоряем поиск пострадавших и помогаем спасателям находить оптимальные пути к спасению», — пояснила Александра Болгарь, студентка РТУ МИРЭА и создатель проекта.
Актуальность проекта связана с тем, что пожары остаются одной из самых серьезных угроз для жизни людей, а существующие системы эвакуации часто требуют дорогостоящего оборудования. Разработка студентки РТУ МИРЭА предлагает экономичное и технологичное решение, которое может быть внедрено в любом здании без дополнительных затрат.
Модуль включает нейронную сеть, которая распознает звуки, связанные с пожаром, и отмечает их на карте. Это позволяет спасателям видеть, где находятся люди, и оперативно принимать решения.
На карте отображаются отслеживаемые устройства, и их статус зависит от активности. Если устройство активно движется, оно помечается зеленой точкой. Если движение замедляется или устройство недолго бездействует, точка становится желтой. Если устройство долгое время не двигается, оно отмечается красной точкой. Таким образом, карта показывает, где могут находиться люди: зеленые точки — активные, желтые — замедлившиеся, красные — неподвижные.
К этой информации добавляются данные о звуковом окружении, которые помогают определить возможные очаги возгорания, а также безопасные и опасные выходы. Это позволяет спасателям точнее оценивать ситуацию и принимать решения.
Проект участвовал в «Акселераторе 5.0 РТУ МИРЭА» и получил финансирование на продолжение работы.
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.
Ученые впервые показали, как при нагревании меняется кристаллическая структура слоистых титаносиликатов — минералов куплетскита и цезийкуплетскита. Оказалось, что под действием температуры в кислородной среде марганец, содержащийся в минералах, теряет электроны, а также из минералов «уходит» вода. В результате кристаллы куплетскита и цезийкуплетскита сжимаются. Полученные данные расширяют представления о физических свойствах титаносиликатов, содержащих цезий, и потенциально позволят использовать эти минералы для захоронения радиоактивного цезия.
Ученые знают о возможности реверсии, или изменения, одного пола на другой у рыб, земноводных и рептилий. Но задокументированных случаев подобного у диких птиц и млекопитающих мало. Исследователи недавно обнаружили, что в Австралии смена пола у пернатых может быть не таким редким явлением.
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.
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.
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