#машинное обучение

В декабре 2023 года «Яндекс» стал единственной российской компанией, вошедшей в рейтинг мировых лидеров в области развития искусственного интеллекта. Этот список был составлен компанией Epoch AI вместе с учеными из Массачусетского технологического института. Naked Science решил побеседовать с Артемом Бабенко, главой Yandex Research, и узнать, что позволило российской компании попасть в этот престижный рейтинг и каких свершений в области ИИ нам стоит вскоре ожидать.

С помощью машинного обучения международная группа ученых узнала, что герой полотна одного из величайших живописцев эпохи Возрождения Рафаэля Санти «Мадонна с розой», вероятно, был написан другим художником.

Российские и китайские исследователи разработали поисковую модель, которая может определить местонахождение кредитных заемщиков, уклоняющихся от финансовых обязательств. Программа способна обрабатывать большие объемы данных на нескольких информационных площадках одновременно и рассчитана на китайских заемщиков. В основе разработки технология машинного обучения: в процессе поиска программа совершенствуется, что повышает качество и точность результата. Как поясняют разработчики, поисковая модель поможет повысить эффективность работы финансовых учреждений, позволяя им быстрее реагировать на изменения кредитоспособности клиентов и оперативно принимать меры по снижению рисков.

Исследователи из НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде, МИСИС и AIRI разработали алгоритм, который подбирает лучшую нейронную сеть для распознавания лиц, учитывая характеристики мобильного устройства. Новый подход ускоряет выбор наиболее подходящей нейросети и позволяет добиться идентификации лиц с точностью до 99 процентов.

Исследователи из МФТИ в соавторстве с коллегами из ОАЭ предложили решение, которое позволяет значительно улучшить производительность систем сетевого искусственного интеллекта и сократить расходы на их эксплуатацию. Разработка международного коллектива исследователей увеличит быстродействие и качество рекомендательных систем, поисковых сервисов, онлайн-переводчиков и многих других программных комплексов, которые задействуют алгоритмы машинного обучения. Кроме того, новшество позволит снять нагрузку с пользовательских устройств (смартфонов, планшетов, компьютеров), которые участвуют в процессе.

Принципиально новый анализ крови оказался способным с высокой точностью диагностировать синдром хронической усталости — одного из самых трудно диагностируемых заболеваний человека.

Ученые с использованием алгоритмов машинного обучения создали модели, способные по химическим и физическим свойствам жидкостей оценивать, насколько хорошо они связывают углекислый газ. Предложенный подход позволит ускорить поиск эффективных, дешевых и экологически чистых поглотителей, которые помогут бороться с выбросами парниковых газов в атмосферу.

Участники мероприятия узнают, как менялись подходы к созданию моделей генерации данных, и математика, лежащая в их основе.

Группа ученых из Сколтеха, Университета Шарджи и Казахского национального университета имени аль-Фараби выявила биологические маркеры клинической депрессии, с помощью которых можно добиться более объективной диагностики заболевания.

В отличие от нас, птицы орудуют в основном клювом. Его строение определяет возможности манипуляции разными предметами и то, из каких материалов птица возводит свое гнездо.

Исследователи факультета компьютерных наук ВШЭ и Лаборатории искусственного интеллекта Сбера смогли увеличить скорость работы градиентного бустинга — одного из самых эффективных алгоритмов для решения задач машинного обучения. Предложенный подход позволит быстрее решать задачи классификации и регрессии машинного обучения.

Экономисты определили, что использование алгоритмов машинного обучения вместо традиционных математических моделей позволяет на 10 процентов точнее прогнозировать рентабельность — упрощенно говоря, прибыльность — фирм. При этом самыми важными факторами, от которых в наибольшей степени зависит будущее компании, оказались ее рентабельность за предыдущий год, наличие роста продаж и объем веб-трафика. Полученные данные помогут владельцам фирм, инвесторам и государству лучше оценивать и прогнозировать экономическое состояние российских компаний.

Студент НИТУ МИСИС описал метод, который позволит материаловедам сэкономить время при расшифровке рентгенограмм. Он предложил использовать машинное обучение для прогнозирования фаз кристаллической структуры переходных металлов и их оксидов на основе данных рентгеновской дифракции.

Слушатели узнают о методах машинного обучения и способах их применения.

Группа американских исследователей в области химической инженерии разработала самоуправляемую лабораторию, способную выявлять и оптимизировать сложные многоступенчатые пути реакций для синтеза как новых, так и уже известных материалов и молекул. Во время демонстрации концепции система под управлением нейронной сети нашла более эффективный способ производства высококачественных полупроводниковых нанокристаллов, которые используются в оптических и фотонных устройствах.

Участники мероприятия узнают, что такое машинное обучение.

Слушатели узнают про ключевые работы в области искусственного интеллекта и машинного обучения в 2022 году.

Участники мероприятия узнают об одном из самых первых и распространенных методов регрессионного анализа — линейная регрессия.

Используя методы моделирования и машинного обучения, ученые смогли исследовать фазовый переход воды, который до сих было невозможно воссоздать в экспериментальных условиях. Исследователи подтвердили существование перехода жидкость — жидкость, происходящего при температуре менее минус 100 градусов Цельсия, в котором вода разделяется на две несмешивающиеся фазы с разной плотностью.

Молодые исследователи со всей России встретились на базе Национального центра физики и математики (НЦФМ), чтобы обсудить аспекты суперкомпьютерного моделирования. Обсуждение проходило во время I Всероссийской школы-семинара НЦФМ по математическому моделированию на супер-ЭВМ экса- и зеттафлопсной производительности — компьютерах будущего. Мероприятие состоялось 5–9 декабря 2022 года в Сарове Нижегородской области при поддержке Российского федерального ядерного центра — ВНИИЭФ.