#нейронные сети

Ученые Сколтеха показали, что квантовое машинное обучение может применяться для квантовых (а не классических) данных. Таким образом устраняется свойственный для классических приложений недостаток – низкая скорость работы, и закладываются основы для понимания вычислительных аспектов квантовых систем.

Ученые из МФТИ совместно с коллегами из Института системного программирования и Института глазных исследований имени Чарльза Шепенса Гарвардской школы медицины (США) разработали нейросеть, способную распознавать ткани формирующейся сетчатки еще до ее окончательной дифференцировки. Для этого алгоритму, в отличие от человека, не требуется дополнительной модификации клеток. Это позволяет применять метод при выращивании сетчатки для пересадки.

Ученые представили новый способ обработки биологических изображений. Разработанный в Сколтехе алгоритм позволяет точно вычленять отдельные биологические объекты из сложных фотографий. Метод может найти применение в научных исследованиях и медицинской практике.

Группа исследователей из Центра по научным и инженерным вычислительным технологиям для задач с большими массивами данных (CDISE) Сколтеха приняла участие в международном конкурсе прогнозирования уровня интеллекта подростков по МРТ мозга. Для решения этой задачи ученые из Сколтеха впервые применили ансамблевые методы на основе 3D-сетей глубинного обучения.

Команда ученых из Лаборатории наноматериалов Сколтеха предложила метод для контроля за ростом углеродных нанотрубок с помощью нейронных сетей. Способ открывает перспективы для создания сложных электронных устройств нового поколения.

Ученые разработали искусственную схему, проявляющую электрические характеристики и способную привести к «постчеловеческой революции».

Теперь для разработки алгоритмов искусственного интеллекта разработчикам понадобятся только лэптоп и небольшое устройство с нейронной сетью.

Самый большой нейроморфный суперкомпьютер, разработанный и собранный так же, как человеческий мозг, и оснащенный процессором с одним миллионом ядер, включен.

Ученые из США используют технику машинного обучения, вдохновленную мозгом, для повышения энергетической производительности беспроводных приемников.

Рабочая трехмерная модель ткани мозга человека, выращенная из индуцированных плюрипотентных стволовых клеток, дала больше возможностей для исследования взаимодействий между здоровыми и аномальными клетками мозга.

Глубокие нейронные сети будут регистрировать аномалии в магнитном поле. Это поможет предсказывать землетрясения и цунами быстрее, чем когда-либо прежде.

Представлена компьютерная программа, использующая искусственный интеллект для анализа ДНК и предсказания сложных черт человека, включая рост, склонность к остеопорозу и ожидаемый уровень образования.

Международная команда биологов и инженеров получила грант в полмиллиона долларов на разработку компьютера, полностью состоящего из живых клеток.

Ученые обучили искусственный интеллект использовать данные со спутниковых снимков высокого разрешения для изучения связи окружающей среды и распространенности ожирения.

Ученые создали новый метод прогнозирования важного свойства органических молекул – фактора биоконцентрации. Новый подход позволяет предсказывать сложные свойства веществ, используя минимальный набор исходных данных.

Ученые пришли к выводу, что способность находить нестандартные решения задач зависит от того, насколько слаженно работают три различные нейронные сети мозга.

Специалисты из Открытого университета Каталонии и Массачусетской общей больницы провели обзор исследований о нейронном корреляте виртуальной игровой активности.

Мозг в нормальном бодрствующем состоянии характеризуется большей энтропией, чем во сне или во время припадков с потерей сознания. Это может связывать феномен сознания с законами термодинамики.

Исследуя активность мозга в процессе запоминания новых слов, исследователям удалось впервые выяснить точное распределение новой информации в нейронных сетях гиппокампа.