#машинное обучение

Группа ученых из Сколтеха и исследовательского института FBK (Италия) представили методику, позволяющую создавать 4D-модели зданий с помощью исторических карт и машинного обучения. Используя новую методику, можно не только предсказывать высоту зданий на основе их геометрических параметров, данных о районе и категории здания, но и получать более полную информацию о различных явлениях и изменениях в городской среде, сыгравших важную роль в формировании современного облика наших городов.

Ученые Южного федерального университета создали модель цифрового двойника человека – технологию «Цифровой профессиональный я», которая поможет принимать взвешенные карьерные решения на основе анализа цифрового следа пользователей в социальных сетях.

Ученые Центра Сколтеха по научным и инженерным вычислительным технологиям для задач с большими массивами данных (CDISE) и лаборатории Цифрового сельского хозяйства Сколтеха совместно с Немецким аэрокосмическим центром DLR разработали систему искусственного интеллекта, позволяющую обрабатывать изображения, получаемые в автономных теплицах, контролировать рост растений и автоматизировать процесс выращивания.

Ученые Сколтеха и Федерального медицинского биофизического центра имени А. И. Бурназяна разработали систему так называемого второго мнения, основанную на видеоанализе данных методами искусственного интеллекта. С помощью этой системы медики смогут получать более объективные данные для диагностики болезни Паркинсона уже на ранней стадии. Предлагаемый подход позволяет правильно диагностировать заболевание, определять его стадию, корректировать лечение и разрабатывать рекомендации по глубокой стимуляции мозга для пациентов с подтвержденным диагнозом.

Тема искусственного интеллекта в последние годы стала невероятно популярной. Однако, несмотря на все достижения в этой области, ИИ по-прежнему чаще человека ошибается практически в любом классе задач. Специалисты Google сформулировали один из ключевых недостатков важнейшего компонента создания искусственного интеллекта — машинного обучения — и предложили способ его компенсации.

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.