#алгоритмы

Динамические измерения представляют собой измерения процессов, которые происходят настолько быстро, что обычные технические средства не могут их уловить в полном объеме. Однако, благодаря новым инновационным технологиям, применяемым в лаборатории динамических измерений, ученые Южно-Уральского государственного университета могут получить более точную информацию о том, что могло бы произойти при очень быстрых процессах. Исследования проводятся в партнерстве с крупнейшими промышленными предприятиями региона.

Международный коллектив ученых из России, Франции и Германии с участием исследователей факультета компьютерных наук, Центра искусственного интеллекта ВШЭ и Научно-исследовательского института искусственного интеллекта AIRI разработали новый алгоритм обучения с подкреплением (Bayes-UCBVI). Это первый байесовский алгоритм, который имеет математическое доказательство эффективности и успешно протестирован на практике в Atari-играх.

Исследователи из Австралийского национального университета смоделировали воздействие космического перелета на сердечно-сосудистую систему человека. Компьютерная система оценивает, сможет ли тело выдержать экстремальные условия.

Midjourney уже успел удивить всех своими алгоритмами, которые генерируют нереальные и удивительные картинки по набору слов. Так как он платный и многие не могут разобраться, я решил помочь и буду генерировать картинки за вас. Вам всего лишь нужно в комментариях написать описание картинки по примерам ниже. 

Выражение «стадное чувство» нечасто используется в положительном смысле. Между тем в природе сплошь да рядом живые организмы, обладающие сравнительно низким индивидуальным интеллектом, объединяются в сообщества, которые ведут себя намного умнее и организованнее, чем каждый из их членов по отдельности. Это навело математиков и физиков конца XX века на мысль о применении роевого, то есть коллективного, интеллекта в нашей жизни для решения сложных задач.

Ученые Университета ИТМО разработали алгоритм, который автоматически определяет размеры, форму, структуру поверхности наноматериалов и формирует их индивидуальных цифровых двойников. Разработка позволит строить более эффективные предсказательные модели в области материаловедения, а также осуществлять обратный дизайн структур от их свойств к способу получения. Это придаст импульс созданию новых материалов с заранее заданными текстурными свойствами для биомедицины, оптики и биотехнологии.

«Я проводил все свое время, читая о том, как автоматизация и ИИ возьмут на себя всю нашу работу, и вот оно — ИИ отобрал работу у меня».