#машинное обучение

Ученые подтвердили, что физиологические изменения в мозгу можно наблюдать по глазам.

Исследователи из Сколтеха и их коллеги из Германии и США изучили свойства и поведение сплава палладия и меди при изменении температуры и концентрации водорода. Полученные результаты можно использовать для разработки катализаторов.

Исследователи из Сколтеха и их американские коллеги создали новый подход на основе машинного обучения для локализации драйверов мерцательной аритмии. Так называются небольшие участки сердечной мышцы, которые могут вызвать этот самый распространенный в мире вид аритмии. Предложенный подход может повысить эффективность точного медицинского вмешательства при лечении заболевания, от которого, по оценкам Американской кардиологической ассоциации, страдает 33 миллиона человек по всему миру.

Группа ученых из Сколтеха применила методы машинного обучения для предсказания сверхтвердых веществ по кристаллической структуре. Помимо алмаза ученые обнаружили возможность существования нескольких десятков других сверхтвердых материалов.

Новая разработка помогает отделять реальные планеты от помех и ошибок в больших выборках данных, полученных от космических телескопов.

Специалисты из Сколтеха, INRIA и RIKEN Advanced Intelligence Project исследовали возможности нескольких современных алгоритмов машинного обучения по решению определения умственной нагрузки и аффективных состояний человека. Разработанное программное обеспечение может быть использовано при создании более «умных» интерфейсов мозг-компьютер (ИМК), которые могут найти применение в медицине и других областях.

Разработку показала компания Jaguar Land Rover. Считается, что она позволит водителям меньше отвлекаться от работы и снизит риск распространения бактерий и вирусов.

Ричард Никсон, 37-й президент США, рассказал, что первый полет астронавтов на Луну провалился — экипаж погиб во время миссии. На самом деле, в 1969 году она прошла успешно, а обращение Никсона оказалось проектом американских исследователей, демонстрирующим работу искусственного интеллекта.

Американские ученые разработали нейросеть, в которой операции совершаются с помощью фотонов. Такой подход значительно снижает траты энергии на обучение сети и позволяет производить вычисления с околосветовой скоростью.

Разработка получила название SemExp. Она использует машинное обучение, чтобы робот мог различать объекты и предполагать, в какой части дома они, скорее всего, находятся. Это позволяет ему стратегически мыслить и выбирать наиболее здравые варианты.

Ученые проанализировали природу штормов и сильных волн в Тихом океане. Для этого они использовали искусственный интеллект и смогли обучить его прогнозировать такие явления. Исследователи считают, что разработка поможет понять многие природные явления и научиться предсказывать их.

Исследователи Сколтеха совместно с коллегами из компании «Газпром нефть» разработали модель, основанную на реальных полевых данных, с помощью которой можно предсказывать объем добычи нефти при закачивании горизонтальных скважин с использованием многостадийного гидравлического разрыва пласта (ГРП). Созданная модель имеет большие перспективы коммерческого применения и способна обеспечить значительное увеличение объемов добычи за счет использования оптимизированной технологии ГРП.

Исследователи Сколтеха совместно с партнерами из нефтедобывающей отрасли нашли способ применить алгоритмы машинного обучения для прогнозирования теплопроводности породы, ключевого показателя, необходимого для того, чтобы использовать современные методы увеличения нефтеотдачи.

Алгоритм позволяет с высокой точностью распознавать сельскохозяйственные культуры и прогнозировать развитие экосистем.

Джейсон Майес, работающий веб-инженером в Google, выложил на GitHub код программы, которая распознает человека и удаляет его из видеоролика.

Ученые Сколтеха предложили использовать нейросетевые алгоритмы для квантовой томографии — для восстановления исходного состояния по измеренным данным.

Искусственный интеллект подтвердил, что у знаменитого английского поэта и драматурга Уильяма Шекспира был соавтор.

Ученым удалось создать без проведения экспериментов материал, обладающий невероятной сжимаемостью и прочностью.

Машинное обучение позволяет более быстро и точно рассмотреть результаты сканирования сердца пациентов, чем используемые сейчас техники просмотра вручную.

Алгоритм глубокого машинного обучения может собрать кубика Рубика за долю секунды. Это стало шагом к созданию систем ИИ, которые могут думать, рассуждать, планировать и принимать решения как человек.