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 ТюмГУ научились лучше управлять «умными электросетями»
Проблему выбора наиболее похожей ситуации для устранения неполадок в нейросетях попытались решить ученые Тюмени и Екатеринбурга. Это поможет лучше управлять «умными электросетями».
Smart Grid представляет собой мониторинг данных в режиме реального времени и активное управление микросетями посредством внедрения технологических решений в инфраструктуру электроснабжения. Smart Grid включает в себя интеллектуальную систему мониторинга, которая контролирует поток электроэнергии и включает использование кабелей или линий для управления колебаниями мощности, потерями и интеграцией когенерации из солнечной энергии, топливных элементов и ветра.
Сети решают ключевую проблему в обслуживании и эксплуатации энергетики. Если возникла аварийная ситуация, то разработанная система мониторинга позволяет передавать сигналы о неисправностях в диспетчерский центр, где будет показано, какая деталь повреждена на объекте. SMART необходим и когда управления энергетическим комплексом усложнено — энергетические объекты расположены в труднодоступных местах. Основа функционирования SMART grid — ряд инструментов для мониторинга и анализа собранных данных. Среди основных: удаленный мониторинг с помощью дронов, мониторинг с помощью искусственного интеллекта на основе предиктивной аналитики с использованием машинного обучения.
Статья «Использование гибридного CBR для интеллектуального мониторинга и систем принятия решений на SMART grid» ученых ИМИКН ТюмГУ и Северного Уральского государственного аграрного университета (Екатеринбург) Игоря и Дмитрия Глухих, Ильи Шинникова вышла в журнале Intelligent Decision Technologies.
В своей работе ученые рассмотрели систему поддержки принятия решений для систем SMART-grid. Ученые предложили новую концепцию интеллектуальной системы поддержки принятия решений, основанную на методе гибридного CBR. Сочетание искусственного интеллекта и машинного обучения позволит ускорить процесс принятия решений (что особенно важно в критических ситуациях), исключить человеческий фактор, снизить трудоемкость операционных процессов.
С научной точки зрения, подход тюменских айтишников предлагает новую возможность для создания гибридных моделей рассуждений на основе прецедентов и способствует решению актуальной проблемы интеграции двух концепций искусственного интеллекта — систем, основанных на знаниях, и машинного обучения.
Результаты экспериментов подтверждают перспективность использования нейронных сетей для определения сходства ситуаций. Эксперимент показал эффективность предложенной архитектуры нейронной сети для извлечения наиболее похожей ситуации из базы знаний.
Нейросеть повторяла выбор эксперта, при этом, в отличие от аддитивной свертки, не выдавала коллизий, а ранжировала ситуации по сходству в соответствии с выбором эксперта. Реализация этого функционала также позволит использовать методы машинного обучения и методы систем, основанных на знаниях. В план дальнейших исследований входит детализация этих методов для разных состояний и случаев.
Telegram 
Дзен 
VK Астрономы подсчитали, что с поверхности летящего по Солнечной системе межзвездного объекта 3I/ATLAS каждую секунду испаряется около 40 килограммов водяного льда. Такую сильную кометную активность он проявил, будучи в три с половиной раза дальше Земли от Солнца. По мнению ученых, это довольно необычно.
Новый подход к быстрому поиску жизни может однозначно обнаруживать ее всего одним инструментом. Он уже есть на борту обоих действующих американских марсоходов. Правда, NASA может не захотеть воспользоваться этой возможностью.
Чтобы понять, как именно мозг объединяет разные сенсорные сигналы, ученые проверили реакцию добровольцев на простые визуальные и слуховые стимулы, отслеживая изменения в движении точек на экране и в звуковых сигналах с помощью ЭЭГ. Результаты показали, что за обработку информации ответственны разные процессы, которые «сходятся» в едином механизме в решающий момент.
Астрономы подсчитали, что с поверхности летящего по Солнечной системе межзвездного объекта 3I/ATLAS каждую секунду испаряется около 40 килограммов водяного льда. Такую сильную кометную активность он проявил, будучи в три с половиной раза дальше Земли от Солнца. По мнению ученых, это довольно необычно.
Новый подход к быстрому поиску жизни может однозначно обнаруживать ее всего одним инструментом. Он уже есть на борту обоих действующих американских марсоходов. Правда, NASA может не захотеть воспользоваться этой возможностью.
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.
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