#машинное обучение

Нейросети учатся у людей писать картины и сочинять музыку, и это все еще выглядит забавным трюком машинного обучения. Но это лишь прелюдия. Она закончится, когда нейросети станут учиться тому, как люди рискуют, делают выбор и как используют мораль. Такие исследования уже идут, и данные для обучения мы создаем сами, зачастую даже не зная об этом. Naked Science пытается представить, зачем нужны нейросети, имитирующие нашу манеру рассуждений и поведения, кто от этого выиграет и чего стоит опасаться.

Модели глубокого обучения (deep learning) хорошо зарекомендовали себя при работе с текстами и речью. Однако они также эффективны для решения задач молекулярной биологии и биомедицины, в том числе предсказания функциональных свойств белков на основе их аминокислотной последовательности.

Химики и физики Южного федерального университета проводят междисциплинарное исследование, которое поможет определить архитектуру наночастиц по данным спектроскопии рентгеновского поглощения. Этот подход позволяет ускорить процесс обработки данных и поиска наилучших катализаторов для низкотемпературных топливных элементов.

Сфера интеллектуальных технологий стремительно развивается, поэтому ученые Пермского Политеха научили искусственный интеллект решать сложные задачи выбора на множестве альтернатив с помощью интуиции, избегая при этом таких человеческих недостатков, как сложность обоснования, документирование и когнитивная недоступность для окружающих.

Я хочу рассказать вам историю команды Омега. Я собираюсь рассказать о некоторых событиях, которые, вероятно, произойдут в недалеком будущем. Команда Омега состоит из талантливых людей. Эти люди были выбраны харизматичным генеральным директором компании после интервью одного за другим. Идеалистическая группа исследователей, инженеров и разработчиков программного обеспечения, которые являются лучшими в своих областях. Их целью было помочь человечеству. Но их миссия была слишком опасной. Если код, который они разрабатывали, попадет в руки не тех людей, это может привести к очень плохим результатам. Так в свое время объединились самые умные умы мира для «Манхэттенского проекта». Но что же все-таки произошло? Появилось ядерное оружие, и в мировых войнах человечество было практически уничтожено.

Новое исследование американских ученых предполагает, что несколько сотен до сих пор неизвестных видов млекопитающих прячутся у всех на виду по всему миру. Используя суперкомпьютер и передовые методы машинного обучения, исследователи определили, кто это может быть и где стоит начинать поиски.

Ученые из Collaborations Pharmaceuticals разработали модель машинного обучения для поиска новых лекарственных средств. В новой работе они изменили методологию, чтобы выявить потенциально опасные молекулы.

Земля пережила самое серьезное вымирание в своей истории 252 миллиона лет назад. В новой статье палеонтологи рассказали, как они использовали машинное обучение для того, чтобы выявить признаки, ставшие критическими для выживания организмов в то нелегкое время.

Специалисты из компании Google в сотрудничестве с Европейским институтом биоинформатики разработали нейронную сеть глубокого обучения, позволяющую предсказывать структуру, функции и свойства белков по их первичной структуре с высокой точностью. Новый инструмент позволит значительно облегчить и ускорить разработку новых лекарств и проектирование новых ферментов для промышленного производства продуктов питания, биотоплива и химикатов.

Коллаборация Швейцарского плазменного центра и компании DeepMind разработала новый метод магнитного управления плазмой в токамаке. Алгоритм глубокого обучения с подкреплением, разработанный DeepMind, позволяет значительно ускорить подбор настройки токамака для создания наперед заданных конфигураций плазмы с высокой точностью.

Российские ученые предложили подход, позволяющий при помощи персонализированных компьютерных моделей исследовать патологии коленного сустава. Разработанные алгоритмы способны с высокой точностью детектировать точки крепления связок и сухожилий к костям, что поможет создавать биомеханические модели суставов и использовать их для улучшения диагностики заболеваний и подбора наиболее эффективных методов лечения.

Модель, созданная в СПбГЭТУ «ЛЭТИ», позволит с высокой точностью индивидуально для каждого спортсмена рассчитывать анаэробный порог – важнейший показатель для мониторинга физической подготовки.

Физики из Японии и Австралии при помощи моделирования показали, что одна из разновидностей машинного обучения — обучение с подкреплением — подходит для точного управления квантовым состоянием системы.

Петербургские ученые совместно с коллегами из Германии разрабатывают программный комплекс, который позволяет подбирать индивидуальную терапию при лечении пациентов, имеющих проблемы со слухом.

Сотрудники Высшей школы бизнеса ВШЭ предложили новый метод предсказывать банкротство компаний на основе машинного обучения. Он позволяет использовать по максимуму информацию о финансовом состоянии фирм и показывает более высокие результаты по сравнению с классическими статистическими подходами.

Новый алгоритм превзошел существующие алгоритмы по точности предсказания функции белка на основании его последовательности. Эффективность подхода ученые подтвердили экспериментально на бактериальном белке антибиотикорезистентности.

Ученые из Сколтеха, МГУ и Европейского университета в Санкт-Петербурге разработали алгоритм для определения контролирующих владельцев компаний. Он работает с данными по миллионам организаций и предсказывают бенефициарных владельцев быстрее и точнее, чем предшественники. Распутывая сеть владельцев и посредников, алгоритм позволяет распространить известные сведения о компании на ее «дочек», «внучек» и так далее. Эти сведения могут быть связаны, например, с ESG-рейтингами, которые говорят о соответствии компании критериям социально ответственного инвестирования.

Исследователи Сколтеха и их коллеги из США и Сингапура создали нейронную сеть, с помощью которой можно настраивать свойства полупроводниковых кристаллов и получать компоненты для электроники с непревзойденными характеристиками. Эта работа открывает новое направление в разработке микросхем и солнечных элементов следующего поколения за счет использования контролируемой деформации, с помощью которой можно буквально «на лету» менять свойства материала.

Команда смогла полностью воссоздать песню птицы, считывая только ее мозговую активность. Так удалось воспроизвести даже сложные вокализации — вплоть до высоты и тембра голоса и объема звука. В будущем эта работа поможет создать вокальные протезы для людей, которые потеряли способность говорить.

В лаборатории искусственных квантовых систем МФТИ впервые создана квантовая интегральная схема на основе пяти сверхпроводниковых кубитов. Она является важным шагом на пути создания полномасштабных универсальных квантовых процессоров и симуляторов. Эту уникальную и полностью управляемую многокубитную квантовую схему можно считать прототипом квантового процессора, каких в мире пока совсем немного.