#искусственный интеллект

В прошлом ИИ-системы выполняли определенный набор задач, а при появлении новых их нужно было переобучать. На это уходили дополнительные финансовые и вычислительные ресурсы. Открытие лаборатории исследований искусственного интеллекта T-Bank AI Research и Института AIRI меняет ситуацию. Ученые первыми в мире создали модель в области контекстного обучения (In-Context Learning), которая на нескольких примерах сама может учиться новым действиям.

Инфляция — один из ключевых показателей экономической стабильности, и точное прогнозирование ее уровня в различных регионах имеет большое значение для государства, бизнеса и домохозяйств. Татьяна Букина и Дмитрий Кашин из НИУ ВШЭ в Перми выяснили, что машинное обучение для прогнозирования инфляции превосходит классические эконометрические модели в долгосрочных прогнозах.

Ученые НИУ ВШЭ работают над созданием приложения, которое позволяет установить, написан текст человеком или сгенерирован искусственным интеллектом. Подход, на который опирается приложение, носит универсальный характер и позволяет «ловить» самых разных ботов, построенных на разной архитектуре. В ближайшее время запланировано тестирование прототипа в широком диапазоне текстов. Предполагается, что платформа будет доступна пользователям в 2025 году.

Ежегодно в России около 10 тысяч человек погибает из-за пожаров. Самыми опасными из них считаются те, которые возникают на объектах с массовым пребыванием людей, например, на торговых площадях, где только за 2022 год произошло 2429 крупных возгораний. Существующие системы эвакуации не всегда позволяют пострадавшим оперативно определить, как добраться до ближайшего выхода. Ученые ПНИПУ разрабатывают современную систему управления эвакуацией. Технология с искусственным интеллектом поможет посетителям и сотрудникам МЧС с помощью телефонов строить оптимальные маршруты для спасения при пожарах. Эффективные и безопасные пути эвакуации будут строиться с учетом множества факторов.

Исследователи проанализировали научные статьи о диагностике рака кожи с помощью технологии искусственного интеллекта и выяснили, что чаще всего для этой цели используют сверточные нейросети, основанные на глубоком обучении. При этом самый точный результат (93 процента точности) дают системы, основанные на машинном обучении, что делает их наиболее предпочтительным методом диагностики. Кроме того, за последние пять лет точность таких алгоритмов повысилась более чем на девять процентов.

Исследователи из Сколтеха совместно с коллегами из Сбера предложили модели глубокого обучения для прогнозирования засух по климатическим данным. Долгосрочные прогнозы такого рода нужны сельскохозяйственным предприятиям для планирования своей деятельности, а страховщикам и банкам — для оценки соответствующих рисков и уточнения кредитных рейтингов корпоративных заемщиков.

Сокращение отходов производства приводит к снижению себестоимости конечного продукта, а, значит, к увеличению прибыли. Для изготовления деталей из сырья часто требуется раскрой из металлического листового материала на заготовки произвольной формы, например, в машиностроении, автомобильной промышленности, на металлообрабатывающих заводах и других производствах. Для экономии необходимо рационально разместить детали на полотне. Такой процесс известен как создание карты раскроя материала. Использование дорогостоящего сырья предъявляет еще более жесткие требования к качеству и методам решения проблемы. Ученые ПНИПУ разработали комбинированный алгоритм для оптимального расположения фигур на листе на основе технологии искусственных нейросетей.

Сколковский институт науки и технологий запускает медиапроект Kapitsa.AI. Это проект-эксперимент: на протяжении полугода команда разработчиков будет создавать цифрового двойника выдающегося российского физика и популяризатора науки Сергея Капицы. Создание цифрового двойника — это комплексная инженерная задача, включающая в себя поиск ИИ-решений, из которых будет состоять аватар, их оптимизацию под особенности проекта и синхронизацию.

На нефтяных месторождениях для повышения нефтеотдачи пласта в нагнетательную скважину закачивают воду, которая увеличивает давление в добывающей скважине, продвигая тем самым нефть выше. Чтобы такое заводнение оставалось эффективным, очень важно регулярно контролировать связь между ними и проверять, чтобы вода свободно проходила по каналам пласта и попадала в нужное место. Сейчас это делается с помощью дорогостоящих и долгих индикаторных исследований. Ученые Пермского Политеха разработали уникальную модель на основе ИИ, которая быстро и точно определяет значения пластовых давлений в зависимости от объема закачки воды. Инновационный подход позволит с минимальными трудозатратами оценивать качество заводнения нефтяных пластов.

Люди приняли бот ChatGPT-4 за человека во время пятиминутной текстовой переписки в 54% случаев. Однако у результатов эксперимента есть ряд ограничений.

Уровень доверия к ИИ и стратегии принятия решений исследовал профессор кафедры психологии ФСГН Государственного университета «Дубна» Александр Венгер. Совместно с профессором МФТИ Виктором Дозорцевым они разработали математическую модель, описывающую возможные стратегии оператора для устранения аварий на объектах повышенной опасности.

Нейросети научились систематически внушать собеседнику ложные убеждения. При этом для обмана рассмотренные языковые модели никто специально не тренировал, а в некоторых случаях им даже запрещали вести себя нечестно.

Специалисты из Гонконга разработали прототип МРТ-сканера, который может провести диагностику дешевле и доступнее. Для этого ученые использовали маломощный магнит, а также отказались от стандартного шумоподавления.

Сотрудники Центра перспективных исследований в искусственном интеллекте РЭУ имени Г. В. Плеханова создали нейросеть для определения индекса счастья в университете. Команда центра провела несколько этапов вычисления индекса счастья. Сначала была предобучена модель MAE ViT (Masked Auto Encoder Vision Transformer) с собственными модификациями представления пространственной информации. Затем нейросеть обучили на задачах open-set распознавания лиц и определения эмоций человека.

Участники мероприятия узнают, как нейросети создают перевод.

Информационная безопасность отвечает за то, чтобы важные сведения компании, личные дела и корпоративные тайны не попали не в те руки. Эта отрасль защищает данные от утечек, а программы, системы и сети — от взлома, порчи файлов или других видов атак. В коммерческих и государственных структурах сведения также необходимо охранять от шпионов или возможных злоумышленников внутри самого коллектива. Существующие методы обнаружения нелегальных пользователей занимают много времени и не всегда эффективны. Улучшить работу информационной безопасности можно с помощью искусственного интеллекта, который за короткое время способен анализировать большое количество данных. Ученые ПНИПУ обучили нейросеть быстро и точно выявлять нелегальных пользователей в сети. Разработка обеспечит укрепление информационного суверенитета России.

Научный коллектив Балтийского федерального университета имени И. Канта совместно с партнерами из компании «Инскултех» (резидент инновационного центра Сколково) разработал прототип инновационной нейроадаптивной системы для мониторинга когнитивных способностей учащихся и персонализации обучения. Этот прототип позволит повысить успешность освоения учебного материалы и подойти к вопросам расширения самопознания — приблизится к ответам на вопрос о функционировании мозга.

Ученые из Сколтеха представили метод для изучения свойств поликристаллов, композитных материалов и многофазных систем с помощью машинного обучения. Точность результатов расчетов с применением нового метода сопоставима с точностью квантово-механических методов, которые можно использовать только для материалов, состоящих не более чем из нескольких сотен атомов. Еще одно преимущество нового метода — в возможности обучения потенциала на так называемых локальных окружениях атомов.

Корреспондент Naked Science поговорил с заведующим лабораторией машинного обучения в науках о Земле МФТИ, старшим научным сотрудником Института океанологии РАН Михаилом Криницким о том, чем отличаются машинное обучение и искусственный интеллект, как нейронные сети уже сегодня предсказывают погоду, каким образом математик может стать океанологом и почему океанолог в наше время обязан быть немного математиком, чем так хорош для студентов и ученых проект «Плавучий университет» и есть ли у паучков интеллект.

Ученые из Польши и Великобритании провели эксперимент с участием реальных людей и аватаров, управляемых искусственным интеллектом, и пришли к выводу, что первые могут менять свои суждения в области морали под воздействием вторых.