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.
#искусственный интеллект
Междисциплинарная команда инженеров, робототехников, программистов и клиницистов Первого МГМУ имени И. М. Сеченова создает инновационный колоноскоп с пятью камерами, панорамным обзором 340° и искусственным интеллектом, который проводит анализ изображений прямо во время колоноскопии — исследования внутренней поверхности толстой кишки. По сравнению со стандартной колоноскопией он позволяет свести к минимуму количество пропущенных полипов — образований, которые могут стать причиной развития колоректального рака. Сегодня уже создан первый экспериментальный прототип роботизированного эндоскопа для применения в промышленной диагностике. Опытный образец медицинского ручного колоноскопа будет создан в 2026 году, роботизированного — в 2027.
Ученые из ИТМО и МГУ представили мультиагентную систему NanoMINER для автоматизированного извлечения и обработки данных из научных статей в области наноматериалов и нанозимов. Анализ статьи занимает у системы всего минуту, тогда как на ручную обработку уходит в среднем полтора часа. NanoMINER демонстрирует высокую точность до 98% и позволит ускорить исследования в материаловедении, бионанотехнологиях и других областях.
Ученые Первого МГМУ имени И.М. Сеченова создают сервис с применением нейронных сетей, позволяющий визуализировать печень и ее структуры в трехмерном пространстве по КТ-снимкам. Помимо построения 3D-моделей, сервис определяет новообразования печени и дает возможность проводить виртуальные операции на органе. В перспективе его будут использовать для предоперационного планирования и снижения потенциальных рисков хирургического вмешательства.
В ЮФУ придумали новый остроумный способ тестировать ИИ на способность работать в реальных ситуациях использования русского языка. Исследователи искусственного интеллекта из МИИ ИМ ЮФУ предлагают использовать интеллектуальные языковые игры, как пример — заставлять ИИ отвечать на вопросы из архива телевикторины «Что? Где? Когда?» и «Своей игры». Инициативу прокомментировал опытный игрок.
Российские работодатели наряду с традиционными методами поиска сотрудников все чаще стали прибегать к автоматизированным инструментам, среди которых, в частности, ресурсы рекрутинга на базе искусственного интеллекта. Технологии действительно шагнули так далеко, что программы с большими языковыми моделями могут даже проводить собеседования — это экономит трудовые и временные ресурсы, обеспечивает удобство и объективность процесса. Но без проблем все же не обходится. Научный сотрудник института «Компьютерные науки и прикладная математика» МАИ Юрий Чайников рассказал о том, какие проблемы могут возникнуть при собеседовании с ИИ и смогут ли в будущем кандидаты отказаться от такого формата найма в пользу традиционного.
Коллектив ученых из МФТИ разработал и теоретически обосновал два новых подхода к решению одной из фундаментальных проблем машинного обучения: определению достаточного размера выборки. Их работа предлагает измерять, насколько «уверенность» модели в своих параметрах меняется при добавлении или удалении всего одного элемента данных, используя для этого два различных математических инструмента.
Одна из фундаментальных проблем при создании эффективных моделей машинного обучения — определение необходимого и достаточного количества данных для их обучения. Слишком мало данных — модель будет неточной, слишком много — неоправданные затраты времени и ресурсов на сбор и обработку информации. Ученые из МФТИ предложили два новых метода для решения этой задачи, основанных на анализе функции правдоподобия с использованием техники бутстрэпа.
Процветание страны требует регулярного отслеживания устойчивости каждого региона, то есть его способности поддерживать качество жизни, адаптироваться к изменениям и использовать возможности для долгосрочного развития. Традиционные методы оценки требуют участия большого числа экспертов, что приводит к существенным затратам, а их результаты часто зависят от личного мнения. Кроме того, существующие аналитические программы не позволяют оперативно реагировать на такие непредвиденные ситуации, как климатические изменения или экономические кризисы. Студенты и ученые Пермского Политеха и НИУ ВШЭ разработали систему автоматической оценки устойчивости регионов, которая решает все эти проблемы и позволяет людям целесообразно выбирать комфортное место для проживания. Аналогов разработки в стране пока нет.
ИИ-сервисы вроде ChatGPT и Claude могут помочь эффективнее справляться с работой, но сотрудники, использующие подобные инструменты, рискуют столкнуться с негативными последствиями. Группа американских ученых в серии экспериментов показала, что люди склонны хуже оценивать тех, кто прибегает к помощи нейросетей, считая их более ленивыми и менее старательными.
Разработанные в Центре искусственного интеллекта НИУ ВШЭ нейросетевые модели значительно улучшают прогнозирование риска ожирения, диабета первого типа, псориаза и других многофакторных заболеваний. Совместное исследование с компанией Genotek показало, что алгоритмы глубокого обучения эффективнее традиционных методов, особенно при сложных взаимодействиях генов (эпистазах).
Ученые Президентской академии оценили сценарии развития рынка труда России с учетом влияния ИИ в отраслевом разрезе. Генеративный искусственный интеллект поможет сэкономить до 25% времени сотрудников и закрыть до 80% текущей нехватки кадров. Отрасли с высокими темпами роста потребности в кадрах — торговля, финансы, страхование, связь, наука — наиболее подвержены влиянию изменений в производительности труда, что делает их самыми перспективными для внедрения генеративного ИИ.
Технологии искусственного интеллекта сегодня находят применение в самых разных сферах. В том числе в экологии и области охраны животных. Один из примеров — разработка ученых из МФТИ. Они предложили использовать нейросети для обработки данных, полученных с фотоловушек. Программа сортирует и обрабатывает до одного миллиона изображений в сутки, а ее точность — свыше 95%, при этом она быстрее ученого-эксперта на несколько порядков.
Международный коллектив ученых разработал новый метод параметризации машинно-обучаемых межатомных потенциалов для моделирования магнитных материалов, значительно повышающий надежность и точность предсказаний их свойств. Ключевым элементом нового подхода стало использование так называемых магнитных сил при обучении моделей межатомных взаимодействий. Результаты исследования открывают путь к ускоренному дизайну и изучению материалов для электроники нового поколения, медицины и сенсоров.
Под впечатлением от все более широких возможностей систем искусственного интеллекта некоторые пользователи готовы проводить часы за общением с голосовыми ИИ-ассистентами или текстовыми чат-ботами. Неудивительно, что в результате таких контактов ИИ перестает восприниматься как бездушная технология, а начинает казаться заслуживающим доверия собеседником, практически другом или даже чем-то большим. Настолько, что сюжет фильма «Она», в котором главный персонаж в исполнении Хоакина Феникса влюбился в ИИ-личность по имени Саманта, уже не выглядит таким фантастическим. Тенденция вызывает тревогу: международная группа психологов предупредила, что углубление отношений с ИИ до уровня романтических несет серьезные риски — вплоть до разрушения человеческих связей и суицидов.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
ПонятноИз-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
ПонятноНаши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
ПонятноМы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Последние комментарии