#нейросети

В современном мире штрихкоды стали неотъемлемой частью нашей жизни, они встречаются повсюду — от товаров в магазинах до медикаментов в больницах. Однако часто штрихкоды повреждаются по различным причинам: ежедневный износ, брызги жидкости или загрязнения, что затрудняет их распознавание. Это может привести к ошибкам в учете товаров, медикаментов и других важных объектов. В МТУСИ предложили определенный алгоритм распознавания поврежденных штрих-кодов.

Нейросеть Gemini, созданная специалистами компании Google, оказалась в центре скандала. Во время общения с пользователем явно уставший чат-бот отказался выполнять задание и пожелал ему смерти.

Ученые МГПУ провели исследование, которое показало, что 75 процентов московских школьников и 80 процентов студентов активно применяют возможности искусственного интеллекта в учебном процессе.

Слушатели узнают, что скрывается в «тайных пространствах» нейросетей.

Пару десятилетий назад о нейросетях знали только узкие специалисты, сейчас же они активно вошли в повседневную жизнь каждого из нас и круг решаемых ими задач продолжает расти. Но что можно назвать локомотивом для такого бурного развития, и есть ли ему предел? На эти вопросы ответил научный сотрудник института «Компьютерные науки и прикладная математика» МАИ, директор департамента цифровой трансформации в компании BetBoom Юрий Чайников.

Если верить данным Европейского космического агентства на середину 2024 года, на околоземной орбите курсируют более 35 тысяч различных объектов, размеры которых превышают 10 сантиметров. В число этих тел входят порядка 10 тысяч работающих спутников, а все остальное — фрагменты космического мусора. Если говорить о совсем мелких объектах, их число давно превысило отметку в 100 миллионов единиц. Но кто следит за этим богатством, не угрожает ли оно аппаратам, выполняющим на орбите свои задачи? А если да, не пора ли подключать мощные ресурсы для решения проблемы? На эти вопросы ответили эксперты МАИ.

Сотрудники лаборатории исследований искусственного интеллекта T-Bank AI Research существенно улучшили работу автоматизированной рекомендательной системы. Ключевым звеном в их решении стала существенная оптимизация одного из самых популярных алгоритмов для подбора рекомендаций.

Инженерная компания из Дубая LEAP71 сообщила, что спроектированный нейронной сетью Noyron и напечатанный в 3D-формате из меди ракетный двигатель успешно прошел первые испытания на полигоне в Великобритании. Возможно ли это — рассказал эксперт МАИ, старший преподаватель кафедры «Космические системы и ракетостроение» Иван Рудой.

Создатели популярного генератора изображений Midjourney сообщили, что планируют выпустить обновленный инструмент, который позволит пользователям редактировать любые загруженные из интернета изображения с помощью нейросети.

Специалисты НИЦ «Курчатовский институт» и МФТИ разработали систему семантического поиска научных публикаций по большим базам научных публикаций на основе информации о внешнем цитировании с использованием нейросетевых моделей.

Любое производство представляет собой множество технологических процессов, требующих постоянного контроля и своевременной реакции. Для этого разрабатывают систему управления. Со временем под воздействием внешних и внутренних факторов изменяются характеристики процесса, что может привести к ухудшению качества продукции, выпускаемой на производстве. С такой проблемой позволяет справиться адаптивная система управления, которая оперативно подстраивается под изменения. Ее эффективность во многом зависит от точности математических моделей технологических процессов. Ученые Пермского Политеха разработали метод оперативной идентификации, основанный на использовании нейросетей. Он позволит точнее и безопаснее отслеживать изменения на производстве.

Участники мероприятия узнают о прогрессе, достигнутом в области искусственного интеллекта за последние десять лет.

Ключевая способность искусственного интеллекта — способность к обучению. Как искусственный интеллект учится, может ли он самообучаться и сможет ли когда-нибудь заменить человека? На эти вопросы ответил научный сотрудник института «Компьютерные науки и прикладная математика» МАИ, директор департамента цифровой трансформации компании BetBoom Юрий Чайников.

Титановые сплавы широко используют в аэрокосмической, медицинской и автомобильной промышленности из-за высокой прочности, малого веса и устойчивости к коррозии. Однако нехватка экспериментальных данных создает трудности с прогнозированием их характеристик, что замедляет и ухудшает производство. Ученые Пермского Политеха разработали программу для нейросетей, которая с высокой точностью предсказывает показатель шероховатости поверхности сплава. От него зависит износ детали при трении с другими механизмами или поверхностью, а также противостояние коррозии.

Участники мероприятия узнают, что ждет институт перевода в скором будущем.

Один из пользователей генератора изображений Midjourney решил узнать, каким мог быть советский мультфильм «Трое из Простоквашино» (1978 год), если бы его снял японский режиссер-аниматор Хаяо Миядзаки.

Несколько дней назад генеральный директор ТАСС Андрей Кондрашов заявил о безуспешных испытаниях искусственного интеллекта в качестве журналиста, способного писать и редактировать тексты различной степени сложности. По его словам, нейросети пока не готовы заменить человека этой профессии. Впрочем, не все так однозначно. Стоит ли человеку опасаться конкуренции с ИИ на рынке труда в ближайшем будущем и сможет ли пишущая нейросеть изменить мир к лучшему или, напротив, добавит проблем? Своим мнением о перспективах развития искусственного интеллекта поделилась преподаватель кафедры «Реклама и связи с общественностью в высокотехнологичных отраслях» МАИ Анастасия Маркина.

Зачем искусственному интеллекту миллионы синтетических «камней», как создать виртуального врача и при чем здесь «метод Монте-Карло»? Об этом и многом другом рассказал научный сотрудник института «Компьютерные науки и прикладная математика» МАИ, директор департамента цифровой трансформации в компании BetBoom Юрий Чайников.

Технологические процессы на промышленных предприятиях чаще всего автоматизированы и управляются с помощью специализированных систем и алгоритмов. Несмотря на это в химической отрасли распространены случаи, когда оператор в ручном или полуавтоматическом режиме регулирует работу производственного оборудования. Например, при сушке хлористого калия, который затем используют в качестве минерального удобрения для нормализации роста и развития сельскохозяйственных культур. Ученые Пермского Политеха провели исследование, результаты которого позволят интеллектуализировать процесс управления с применением моделей нечеткого вывода и искусственных нейросетевых моделей.

Один из пользователей генератора изображений Midjourney решил узнать, каким мог быть американский научно-фантастический боевик «Матрица» (1999 год), если бы его снял российский кинорежиссер и сценарист Андрей Звягинцев («Левиафан», «Нелюбовь»).