#машинное обучение

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.

Ещё в конце XX века главной проблемой для большинства людей был поиск информации и развлекательного контента. За нужными книгами приходилось идти в библиотеку; видеокассеты, а потом и DVD с фильмами — брать в прокатах; CD с музыкой — покупать. Из 2022 года это кажется чем-то невероятным. Теперь любую информацию можно найти за два клика. В приложении из вашего смартфона — все песни мира. В онлайн-кинотеатрах — как новые фильмы, так и многое из классики кинематографа. Большинство компьютерных игр можно скачать или играть в них прямо в сети. Дефицит информации сменился дефицитом внимания. За него началась настоящая борьба. Ну а победить в ней компаниям помогают технологии искусственного интеллекта. Где и как они применяются — в новой статье из цикла об ИИ на портале Naked Science.

Сфера финансов была и остается магнитом для самых талантливых и смелых представителей множества профессий: со времен средневековых ростовщиков до ковбоев капитализма XIX века эта индустрия не просто процветала, а диктовала нормы бизнеса миллионам людей по всему миру. Но жизнь продолжается, и сегодня на помощь людям в индустрии уже в полном объеме приходит искусственный интеллект— универсальная точка роста и опора любого современного банка. Так где же в банковской сфере применяются неодушевленные помощники, и чего от них ждать?

В последние несколько лет беспилотные технологии на транспорте получили больше развития, чем за предыдущие несколько десятилетий. Как учат ездить «машины без водителей» и когда они выйдут на дороги вокруг нас? Какую роль в этом играет искусственный интеллект? Naked Science разобрался в деталях.

Двадцатые годы XXI века — это начало расцвета ИИ. Нейросети рисуют картины, создают лекарства и помогают укрощать термоядерную энергию. Но 2022 год показал, что даже в постиндустриальную эпоху промышленность остается основой нашей цивилизации и нашего образа жизни. Может ли искусственный интеллект помочь производству благ и чего уже добились российские промышленники, используя машинное обучение, — в статье из цикла Naked Science об ИИ.

Аббревиатура ЖКХ хорошо знакома каждому россиянину. За ней скрывается целый спектр привычных образов. При этом цифровизация и применение искусственного интеллекта в этом контексте вспоминаются далеко не первыми. Сфера коммунальных услуг не чужда высоким технологиям, просто они не всегда заметны пользователю. Naked Science рассказывает, как искусственный интеллект, большие данные, нейросети и машинное обучение делают городскую инфраструктуру надежнее и эффективнее.