#искусственный интеллект

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.

ИИ с каждым днем активнее проникает во все сферы жизни. Рассказываем, как его используют для диагностики онкологических заболеваний, что об этом думают врачи и пациенты.

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.

В современном текстильном производстве контроль качества продукции занимает центральное место, поскольку такие дефекты, как несовпадение рисунка, распущенные нити и отклонения в цвете могут значительно сказаться на характеристиках конечного изделия. Ученые МТУСИ предложили метод формирования признаков текстурированного изображения, который можно применить для построения математической модели текстильного материала при решении задач автоматизации процесса разбраковки.

Исследователи из Международной лаборатории динамических систем и приложений НИУ ВШЭ — Нижний Новгород разработали теорию, которая позволяет с математической точностью доказать существование устойчивого хаотичного поведения в сетях взаимодействующих элементов. Работа открывает новые возможности для изучения сложных динамических процессов в нейронауке, биологии, медицине, химии, оптике и других областях.

Исследователи из НИУ ВШЭ в Перми разработали NeuroSkate — нейросеть, которая распознает движения фигуристов на видео и определяет правильность выполняемых элементов. Алгоритм успешно справляется с базовыми элементами, дальнейшее развитие модели позволит повысить точность распознавания сложных прыжков.

В США успешно испытали генеративный чат-бот для психотерапии под названием Therabot. Участники с психическими расстройствами месяц тестировали систему, после чего сообщили об улучшении симптомов и высоком доверии к цифровому «психологу».

Множество ученых по всему миру объединились, чтобы составить и опубликовать всеобъемлющую дорожную карту разработки межатомных потенциалов машинного обучения в области материаловедения и инженерии. Они подробно описали, как машинное обучение должно привести к революции в нашем понимании в проектировании и открытии новых материалов, позволяя проводить компьютерное моделирование атомов.

Презентации — универсальный инструмент для работы и учебы. Современные технологии позволяют создавать их в один клик, а интерактивные форматы делают выступления более динамичными и вовлекающими. Ученые Пермского Политеха усовершенствовали ранее разработанную платформу, добавив ИИ-функции: теперь нейросеть генерирует слайды, редактирует текст, создает изображения и интерактивные квизы.

Исследователи университета «Дубна» вместе со специалистами производственной компании ООО «С-компонент» разработали систему автоматизированного выявления брака у печатных плат.

Исследователи Центра искусственного интеллекта Сколтеха совместно с коллегами из Института проблем передачи информации РАН разработали метод, который позволяет нейросетям более точно оценивать собственную «уверенность» в прогнозах. Метод использует специальный набор тренировочных данных (Confidence-Aware Training Data) и направлен на повышение надежности нейросетевых моделей в задачах с высоким уровнем риска — например, в медицине или промышленности.

В ИТМО открыли новое семейство металл-органических кристаллов, которые самопроизвольно превращаются из 3D-структур в 2D. Их можно использовать в качестве материала для мемристоров и технологии ReRAM — платформ для записи и хранения информации. Создают такие кристаллы методами растворной химии, без применения дорогостоящей литографии, что значительно снижает их стоимость. При этом они получаются достаточно тонкими (от четырех нанометров), а улучшенные электронные свойства делают их эффективными для использования в дизайне устройств памяти и платформ ИИ.

Новое исследование показало, что нейросети лучше людей справились с созданием подписей к популярным интернет-мемам. Сгенерированные ИИ варианты в среднем получили более высокие оценки за юмор, креативность и «вирусность» — потенциал к широкому распространению. Впрочем, в «индивидуальном зачете» все-таки победили люди: самые смешные отдельные примеры были созданы без помощи ИИ-алгоритмов.

Многие говорят, что занимаются спортом для поддержания здоровья. Однако ученые с помощью инструментов искусственного интеллекта и машинного обучения установили, что на самом деле большинство людей к тренировкам подталкивает несколько другая причина.

Исследователи из совместной лаборатории Сколтеха и Университета Шарджи и их коллеги из Института AIRI автоматизировали анализ снимков сетчатки глаза для диагностики диабетической ретинопатии — повреждения сетчатки при сахарном диабете, которое может приводить к слепоте. В зависимости от сложности случая и квалификации врача, на рассмотрение сети сосудов на одном снимке сетчатки и вынесение диагноза без применения искусственного интеллекта уходит 10-40 минут. Решение ученых выдает ответ мгновенно, после чего врачу остается лишь проверить и подтвердить результат.

Ученые ВШЭ совместно с коллегами из Университета Южной Калифорнии разработали алгоритм, который быстро и точно предсказывает поведение квантовых систем — от квантовых компьютеров до солнечных батарей. С его помощью удалось смоделировать процессы в полупроводнике MoS₂ и выяснить, что на движение заряженных частиц влияет не только количество дефектов, но и их расположение. Эти дефекты могут замедлять или ускорять перенос заряда, создавая эффекты, которые раньше было сложно учесть при применении стандартных методов.

Животным, как и людям, свойственны разные эмоциональные состояния. Однако правильно распознать их может быть непросто. Команда ученых с помощью искусственного интеллекта разработала инструмент, позволяющий с высокой точностью различать эмоции у нескольких биологических видов.

Сегодня в российском строительном секторе наблюдается нехватка кадров, достигающая 10-25 процентов. Появляется все больше молодых специалистов, у которых недостаточно опыта для достоверного установления состояния сооружений. Статистика аварий строительных конструкций демонстрирует, что ошибочная оценка — одна из основных причин разрушения материалов помимо естественного износа. Ученые Пермского Политеха разработали программу, которая автоматически определяет техническое состояние сооружения с помощью искусственного интеллекта. Это позволит проводить своевременный ремонт и тем самым снизить риски аварий и катастроф.

Загрязнение морских акваторий признано проблемой мирового масштаба, и для ее решения необходимо вести его постоянный мониторинг. Непосредственное обнаружение мусора осложняется большим его разнообразием и степенью деградации, а также частичным погружением и визуальным слиянием с водной поверхностью. В последнее десятилетие в этой области наметился значительный прогресс за счет обработки данных с помощью машинного метода глубокого обучения. Научная группа ученых из МФТИ и Института океанологии имени П. П. Ширшова РАН проанализировала достижения и перспективы применения искусственного интеллекта для улучшения методов обнаружения и классификации мусора.