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.
В НИТУ МИСИС представили нейросеть, которая точно определяет объекты, не загруженные в базы данных
Студенты Университета МИСИС и МФТИ совместно с учеными некоммерческой лаборатории исследований искусственного интеллекта T-Bank AI Research предложили новую ансамблевую нейросеть SDDE (Saliency Diversified Deep Ensembles), которая с большей точностью определяет объекты на изображениях, не загруженных в базы данных. В перспективе новый алгоритм поможет развить сферу беспилотных транспортных средств и медицинской диагностики, где важно различать неопознанные элементы и графические артефакты.
Исследователи представили свою работу в октябре на международной конференции по обработке изображений ICIP 2024 в Абу-Даби (ОАЭ).
С увеличением объема данных возникает потребность в более надежных нейросетях, способных не только классифицировать новые объекты, но и распознавать технические помехи, которые неизбежно возникают при получении изображения. Совокупность всей неизвестной информации называют данными вне распределения (ДВР). Человеческий фактор при обнаружении ДВР может привести к нежелательным последствиям. Создатели алгоритма решили эту задачу с помощью разнообразия ансамблевой модели, которое снизило корреляцию между вхождениями и повысило общую точность системы.
Ансамблевая нейросеть SDDE состоит из нескольких моделей, которые обучаются на подмножествах отдельно взятых баз данных, что позволяет каждой из них фокусироваться на уникальных характеристиках изображений. Это достигается с помощью диверсификации карт внимания каждой модели — концепта, позволяющего понять, куда смотрит нейросеть. В результате повышается разнообразие ансамбля и нейросеть определяет объекты на изображениях с минимальной погрешностью. Для оценки эффективности нейросети исследователи провели испытания на нескольких базах данных: CIFAR10, CIFAR100 и ImageNet-1K. Ансамблевая нейросеть SDDE продемонстрировала наилучшие результаты по сравнению со схожими алгоритмами, такими как Negative Correlation Learning и Adaptive Diversity Promoting.
«Одной из важнейших задач при разработке моделей машинного обучения является соответствие реальной вероятности той, которую выдает нейросеть. То есть нейросеть уверена настолько, насколько ей легко предсказать таргет для данного образца. Обычно сети вообще не сомневаются в своих предсказаниях. В рамках данного исследования мы предложили новый метод диверсификации ансамблей, основанный на логитах — то есть, значениях, которые нейросеть выдает перед тем, как превратить их в вероятности.
Это нововведение позволило повысить точность “мнения” нейросети при обнаружении данных вне распределения, что критично для применения моделей в реальных условиях. Например, в режиме автономного вождения необходимо безошибочно определять объекты на дороге, чтобы предотвращать аварии. В медицинской диагностике же требуется обширная база данных для правильной постановки диагноза. Неоткалиброванные модели могут быть чрезмерно уверены в своих неверных предположениях. У нашей нейросети излишняя уверенность отсутствует, что позволяет ей более адекватно оценивать свои расчеты», — рассказал студент третьего курса Института компьютерных наук НИТУ МИСИС Максим Жданов.
Для лучшего обнаружения помех-артефактов исследователи использовали подход Outlier Exposure, который заключается в обучении модели на специальных наборах данных, содержащих примеры ДВР. Ранее ученые Университета МИСИС и НИУ ВШЭ уже представили новую нейросеть LAPUSKA, которая справляется с улучшением качества изображений в два раза быстрее по сравнению с аналогичными продуктами.
Telegram 
Дзен 
VK Южная Америка в доколониальный период была ареной многочисленных локальных конфликтов за ресурсы. Ученые из Аргентины выяснили подробности сложного и трудоемкого производства стрел в этом регионе.
В 16.18 по московскому времени 28 декабря 2025 года с единственного гражданского космодрома на территории России произошел 17-й по счету космический запуск этого года. Перед ним на космодроме побывал корреспондент нашего издания, и вскоре мы выпустим репортаж о том, чем живет самый холодный космодром в мире.
Бытует мнение, что в большинстве случаев великими учеными, спортсменами и музыкантами становятся те, кто с самого детства проявлял соответствующие способности. Поэтому родители с трепетом всматриваются в ранние увлечения своих чад, чтобы как можно раньше выявить талант. Однако авторы нового исследования выяснили, что такое поведение — ошибка. Оказывается, большинство тех, кто сегодня определяет лицо мировой науки, спорта и искусства, в детстве ничем особенным не выделялись. Более того, интенсивная «дрессировка» с малых лет скорее мешает, чем помогает достичь вершин во взрослой жизни.
Биологи опровергли представление о примитивности органов чувств у древнейших бесчелюстных, обнаружив у миксин огромный арсенал рецепторов для поиска добычи. Исследователи доказали, что способность различать сложные запахи и аминокислоты появилась у общего предка позвоночных задолго до возникновения челюстей.
После открытия объекта 3I/ATLAS предполагалось, что ядро межзвездной кометы могло иметь гигантские размеры. Но в процессе дальнейших наблюдений выяснилось, что эти оценки были явно завышены. Недавние расчеты показали, что на самом деле 3I/ATLAS по размерам соответствует среднестатистическим или даже самым компактным кометам Солнечной системы.
В 16.18 по московскому времени 28 декабря 2025 года с единственного гражданского космодрома на территории России произошел 17-й по счету космический запуск этого года. Перед ним на космодроме побывал корреспондент нашего издания, и вскоре мы выпустим репортаж о том, чем живет самый холодный космодром в мире.
С 2010-х в «Роскосмосе» говорили: будущая РОС сможет пролетать над полюсом, что даст ей возможности для новых научных экспериментов. Но вскоре после того, как в ноябре 2025 года Россия временно лишилась возможности запускать людей в космос, эта позиция изменилась. В результате запускать космонавтов с космодромов нашей страны станет довольно сложно.
На скалистых берегах аргентинской Патагонии разворачивается настоящая драма. Магеллановы пингвины, долгое время чувствовавшие себя в безопасности на суше в своих многотысячных колониях, столкнулись с новым и беспощадным врагом. Их извечные морские страхи — касатки и морские леопарды — теперь блекнут перед угрозой, пришедшей из глубины материка. Виновник переполоха — грациозный и мощный хищник, недавно вернувшийся на эти земли после долгого изгнания.
Среди самых интригующих открытий космического телескопа «Джеймс Уэбб» — компактные объекты, получившие название «маленькие красные точки». Их видели только в самых дальних уголках Вселенной. Большинство возникло в первый миллиард лет после Большого взрыва, и ученые предполагали, что такие источники представляют собой небольшие компактные галактики. Однако международная команда астрономов пришла к иному выводу. Они предположили, что на самом деле «маленькие красные точки» — черные дыры, окруженные массивной газовой оболочкой.
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