#нейронные сети

Ученые из БФУ имени И. Канта в сотрудничестве с болгарскими коллегами из Медицинского университета Пловдива провели исследование, направленное на выявление нейронных коррелятов, специфичных для депрессивных и параноидных симптомов.

По данным Государственного доклада за 2022 год, объемы твердых коммунальных отходов (ТКО) в России составили почти 46 миллионов тонн, из них пять миллионов — пластиковый мусор. При этом ежегодно только 14–18 процентов от его общего количества собирается для повторного использования, а остальное отправляется на захоронение. Частицы микропластика обнаружены во всех сферах природной среды, а также в живых организмах. Во всем мире ищут способы быстро и точно находить пластиковые частицы в почве, воде и воздухе. Ученые ПНИПУ разработали технологию определения микропластика с помощью нейронных сетей и машинного зрения.

Используя пространственный модулятор света и небольшой набор программируемых параметров, ученые проводили нелинейно-оптические вычисления внутри многомодовых волокон. Итоговая производительность работы их сети была сопоставима с нейросетями с более чем в 100 раз большим количеством параметров.

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.

Коллектив ученых из Сколтеха и Санкт-Петербургского государственного университета аэрокосмического приборостроения представил работу, в которой предложил альтернативный метод определения гнилых и плесневых участков яблок на послеуборочной стадии, когда фрукты хранят на складах, а потом доставляют к потребителям. Система компьютерного зрения позволит выявлять разные типы дефектов на ранней стадии, когда они еще могут быть недоступны человеческому глазу.

Команда исследователей из НИУ ВШЭ и Института AIRI доказала эффективность разработанного ими ранее метода PSIICOS при построении карты нейронных сетей головного мозга. В отличие от других методов, он ищет не отдельные нейрональные источники, а сразу сети и делает это максимально быстро и точно.

Результаты исследований позволят нейробиологам ННГУ разработать оптогенетические подходы для управления активностью астроцитов и нейронов стареющего головного мозга.

Чжан Цзинвэй, аспирант ЮФУ, победитель федерального конкурса управленцев «Лидеры России», разработал упрощенную модель нейронных сетей для беспилотных летательных аппаратов, выполняющих задачу быстрого обнаружения небольших объектов в реальном времени. В сравнении с аналогами беспилотники на новом алгоритме показывают большую эффективность, точность, скорость и низкую энергозатратность.

Международная коллаборация с участием ученых факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ предложила новый подход к проектированию детекторов для физики элементарных частиц с помощью дифференцируемого программирования и глубоких нейронных сетей. Он позволит оптимизировать производительность инструментов и повысит научную ценность результатов экспериментов.

Ученые из Института когнитивных нейронаук НИУ ВШЭ совместно с коллегами из Лондонского университета и Института когнитивных исследований человека и мозга имени Макса Планка изучили с помощью магнитоэнцефалографии работу головного мозга у людей с низким и высоким уровнями личностной тревожности во время решения вероятностных задач. Выяснилось, что в ситуации неопределенности между двумя группами испытуемых существуют различия в активности медиальной префронтальной, орбитофронтальной и передней поясной коры. У людей с высоким уровнем тревожности нейрональная активность оказалась выше, а эффективность в решении задач — ниже. Причина этого — в особенностях восприятия условий неопределенности.

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.

Пожалуй, самая популярная и перспективная задача нейросетей — технологии распознавания образов. Они либо по отдельности, либо в интегрированном виде используются в таких сферах, как безопасность и наблюдение, сканирование и создание изображений, маркетинг и реклама, дополненная реальность и поиск изображений. Обучение — очень важная часть создания этой технологии. Слишком маленькое или наоборот большое количество данных в нейросети приводит к некорректной работе. Порой даже оптимальный размер данных может привести к плохим результатам, если объекты, по которым обучалась программа будут захвачены с одного ракурса или находятся на одном фоне. Сегодня специалистам приходится определять границы изучаемых объектов вручную в специальных программах. Этот процесс очень длительный и трудоемкий. Ученые Пермского Политеха создали программу с генератором случайных синтетических изображений, которая позволит обучать нейросеть быстрее.

Полученные результаты позволят сократить время постановки правильного диагноза, а также могут быть применены к разным видам рака.

Технологии искусственного интеллекта проникают во все сферы жизни. Наука не исключение — ученые начинают использовать машинное обучение все активнее, и за ним уже есть реальные научные достижения. Но это лишь прелюдия: ИИ явился не просто помочь с расчетами, его роль в будущем масштабнее — он усилит наше мышление, указывая на взаимосвязи, которые человеческому уму не видны. Наука изменится. Naked Science полагает, что у нее появился новый способ изучать мир.

Naked Science подобрал для вас малоизвестные работы художников разных направлений искусства, а затем попросил искусственный интеллект нейросетей создать картины в той или иной стилистике по нашему запросу. Сможете ли вы определить, где работа человека, а где компьютера?

Подготовка нефти до товарного качества — процесс, который состоит из множества стадий. Важно обеспечивать оптимальные технологические параметры, чтобы повысить эффективность использования оборудования. Результат, к которому стремятся предприятия, — увеличение прибыли. Исследователи из Пермского Политеха усовершенствовали автоматизированное управление технологическим процессом подготовки «черного золота», чтобы снизить затраты на производство и улучшить качество готового продукта. Для этого они использовали алгоритм оптимизации на основе нейросетей и аналитических моделей.

К осени 2022 года редакция Naked Science осмотрелась вокруг и решила, что настала пора запустить цикл статей об искусственном интеллекте. Мы начинаем с большой статьи, подзаголовком которой могла бы стать фраза «краткое введение в историю ИИ — от средневековых монахов до глубокого обучения».

Факультет цифровой экономики и массовых коммуникаций МТУСИ в составе международной коллаборации принял участие в разработке системы компьютерного зрения в интеллектуальной отраслевой робототехнике, позволяющей существенно повысить производительность агробизнеса. В частности, специалисты обучили нейронную сеть распознавать несобранные яблоки в садах.

Новая модель человеческого мозга состоит из трех-четырех уровней и охватывает все когнитивные функции. Исследователи считают, что с ее помощью можно найти причины психических болезней и наделить нейросети искусственным сознанием.

В XXI веке вопрос о природе сознания станет одним из ключевых. Раньше им задавались лишь философы, а жизнь шла своим чередом, но технологии многое меняют: теперь мы создаем модели искусственного интеллекта, достаточно успешно притворяющиеся личностями. Нам нужны научные суждения о разуме, чувствах и сознании у машин, животных и людей, так как это влияет на систему прав и морали, на наши действия в их отношении и непосредственно на наше будущее. Naked Science разбирается, что мы знаем о природе сознания.