#нейросеть

Нейросеть Midjourney по заказу пользователей сгенерировала кадры из американского комедийного научно-фантастического сериала для взрослых «Рик и Морти» — так, как если бы его снял легендарный советский кинорежиссер Андрей Тарковский («Андрей Рублев», «Солярис», «Сталкер»).

Нейросеть Midjourney по заказу пользователей сгенерировала кадры из фильма «Терминатор» — так, как если бы его снял советский и российский кинорежиссер Марлен Хуциев.

Российские аниматоры Дмитрий Алексеев и Сергей Козлов применили знаменитую нейросеть Midjourney, чтобы показать, как выглядело бы празднование Нового года в СССР в стиле японской мультипликации. 

Аппараты с газовыми горелками широко используются на производстве, когда нужно, например, быстро нагреть сырье или высушить сыпучие материалы. Контролируют их работу алгоритмы усовершенствованного управления. Однако для них нужны точные данные о параметрах работы устройства, получать и своевременно обновлять которые затруднительно в условиях непрерывного производства. Для решения проблемы ученые ПНИПУ предложили более точный и эффективный метод — использовать нейросеть.

Программисты сегодня создают машины, которые значительно превосходят навыки обычного человека. Они способны изучать, анализировать и интерпретировать гигантские объемы данных. Нам больше не нужно по крупицам добывать знания в книгах или среди множества сайтов — достаточно написать запрос в нейросеть, и она не просто подробно ответит на вопрос, но и вполне может написать дипломную работу студента. Как это влияет на систему образования и человека, помогает ли ИИ стать умнее или, наоборот, ведет к деградации, чем диалог с нейросетью отличается от «живого» и что значит режим работы «пленника» и «механического оракула»? Об этом рассказала кандидат философских наук, доцент кафедры философии и права ПНИПУ Елена Середкина.

В нефтеперерабатывающей промышленности объем и качество производимой продукции — это важнейшие показатели эффективности работы. Они зависят от соблюдения нужных параметров технологического процесса. Для определения показателей качества пробы нефти отбирают и анализируют в лаборатории, однако, это трудоемкий и дорогостоящий процесс. Альтернативным методом стало применение виртуальных датчиков, которые позволяют быстро получать и достоверно передавать информацию о продукции. Ученые Пермского Политеха создали метод разработки виртуального анализатора температуры выкипания дизельного топлива с использованием нейронных сетей.

Исследователи из НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде, МИСИС и AIRI разработали алгоритм, который подбирает лучшую нейронную сеть для распознавания лиц, учитывая характеристики мобильного устройства. Новый подход ускоряет выбор наиболее подходящей нейросети и позволяет добиться идентификации лиц с точностью до 99 процентов.

Участников мероприятия ожидают три десятка масштабных экспериментов, красочная анимация мирового уровня, коллаборации современных художников с нейросетью и увлекательная новогодняя история.

Ученые Томского государственного университета создают новые подходы для диагностики социально значимых заболеваний — инфекционных, диабета, инфаркта, онкологии, используя в качестве основного инструмента технологии лазерной спектроскопии и машинное обучение. Одна из проблем при диагностике — побочные шумы, которые искажают спектральный сигнал и снижают точность анализа. Убрать помехи теперь помогает глубокая нейросеть, которую исследователи на сгенерированной выборке научили распознавать шумы и отфильтровывать их от спектрального сигнала.

Взаимодействие человека с роботом-манипулятором все чаще входит в практику работы в пищевой промышленности и медицине. По словам ученых, для такой работы целесообразно по максимуму использовать возможности нейросетевой модели для распознавания и классификации голосовых команд.

Пользователи Сети применили генератор изображений Midjourney, чтобы увидеть, как мог бы выглядеть американский фантастический фильм «Трон» (1982), если бы над ним работал австрийский художник Густав Климт.

Специалисты из Нью-Йоркского университета создали нейросеть, способную анализировать нейронную активность коры головного мозга и по ней реконструировать речь человека. Более того, ученые дополнительно обучили сеть воспроизводить голос пациента по нескольким образцам голосовых или видеозаписей, позволяя людям вернуть свой голос даже после его потери.

Ученые Университета Лобачевского усовершенствовали нейросеть для диагностики скорости старения. Новая модель иммунологических часов получила название SImAge (Small Immuno Age). Она построена на основе глубокой нейронной сети FT-Transformer. Нейросеть оценивает состояние организма по 10 биомаркерам, которые отражают риск развития возрастзависимых заболеваний: патологий сердца, нарушений физической и когнитивной активности и других. На их основе модель делает вывод о сбоях в работе иммунной системы и вычисляет иммунологический возраст человека. Разработка позволяет тестировать эффективность терапевтических подходов, составлять рекомендации по корректировке образа жизни, проводить персонализированную диагностику возрастных аномалий в организме.

Ученые ЮФУ совместно с коллегами из других российских вузов разработали новую модель на основе глубокой нейронной сети CNN, с помощью которой раскрыли интересные аспекты изменения поверхностного покрова Керченского полуострова на протяжении последних трех десятилетий. Эта работа, опирающаяся на передовые методы машинного обучения и искусственного интеллекта, вносит фундаментальный вклад в понимание процессов, происходящих в данном регионе.

В эксперименте нейросеть ChatGPT успешно справилась с вопросами о вакцине против Covid-19. Хотя ответы генеративного искусственного интеллекта развенчивали мифы и опровергали выдумки о прививках, у исследователей остаются опасения.

Своевременное и надлежащее обслуживание электрических машин (электродвигатели, электрогенераторы), которые преобразуют электрическую энергию в механическую на промышленных предприятиях, считается одной из важных задач. Их эксплуатационная надежность определяет эффективность применения всех технических средств и влияет на важнейшие экономические показатели производства. Существующие методы диагностики оборудования не позволяют максимально точно и быстро определять дефекты, поэтому ведется поиск новых методов обнаружения технических проблем. Студенты Пермского Политеха совместно с научным руководителем обучили искусственный интеллект быстрее и точнее находить неисправности в электрических машинах.

Газотурбинные установки используют в нефтегазовой и авиационной промышленности в качестве источника энергии. В состав установки входит газотурбинный двигатель. Один из важнейших элементов в нем — камера сгорания — основной источник вредных выбросов. Снижение выбросов в атмосферу можно обеспечить применением малоэмиссионной камеры сгорания (МЭКС). Сегодня контроль выбросов в атмосферу не ведется, поскольку нет датчиков эмиссии. Ученые Пермского Политеха предложили для контроля вредных выбросов из камеры сгорания использовать математическую модель МЭКС, встроенную в систему автоматического управления газотурбинной установки. Для повышения адаптивных свойств модели использованы технологии искусственного интеллекта, а именно — нейронные сети, которые позволяют эффективно увеличить качество моделирования процессов в сложных объектах на основе создания гибких и простых алгоритмов. Таким образом, ученые Пермского Политеха разработали и апробировали систему автоматического управления МЭКС со встроенной нейросетевой моделью.

Пользователь сайта Reddit с помощью нейросети Midjourney изменил знаменитые полотна известных художников, как если бы их действующими лицами были зомби.

Презентация нейросети, названной в честь основателя Либерально-демократической партии России Владимира Жириновского, состоится 15 июня на полях Петербургского международного экономического форума. ИИ тестировали на публикациях и выступлениях политика, который умер в апреле 2022 года.

Ученые Пермского Политеха и Центра медико-профилактических технологий обратили внимание на потребность в автоматизированных и мобильных устройствах, позволяющих оперативно в режиме реального времени анализировать химический и дисперсный состав пыли в воздухе и заместить трудоемкие методы отбора проб этой пыли. Авторы разработали портативное устройство измерения концентрации мелкодисперсных частиц в воздухе и провели тестовые испытания. При помощи микрофотографий для классификации и вычисления размеров частиц была обучена нейросеть.