Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
#нейросети
Призабойная зона пласта (ПЗП) — это участок слоя горных пород с полезными ископаемыми, который расположен от нескольких сантиметров до нескольких метров от ствола скважины. Именно через эту зону жидкость из пласта поступает в скважину. Важные характеристики состояния ПЗП — скин-слой и проницаемость, от них зависит производительность добывающих скважин и эффективность методов повышения нефтеотдачи. Применение нейросетей позволяет контролировать эти факторы без остановки скважин на гидродинамические исследования. Ученые ПНИПУ предложили авторскую методику по оценке этих показателей с помощью методов машинного обучения. Она сократит убытки нефтедобывающих предприятий и позволит проводить оперативный анализ для повышения эффективности разработки пластов и работы скважин.
Искусственный интеллект никогда не сравнится с естественной глупостью. Люди, обладающие такими технологиями, уничтожат себя с куда большей вероятностью, чем эти самые технологии. Когда появится ИИ уровня человека, какие профессии он заменит, нужно ли его бояться и кто лучше справится с задачей нарисовать лошадь, скачущую на астронавте, — языковая модель или любой из нас? Об этом Naked Science поговорил с Сергеем Марковым — управляющим директором и начальником управления экспериментальных систем машинного обучения департамента общих сервисов «Салют» «Сбера», одним из ведущих российских экспертов в области нейросетей, разработчиков сервисов Kandinsky и GigaChat и автором двухтомника «Охота на электроовец. Большая книга искусственного интеллекта».
В мире все большую популярность завоевывают изображения и звуки, созданные методами глубокого обучения. Их называют дипфейками. Настоящий тренд — подделка с помощью ИИ фото и видео знаменитостей. Установить их подлинность сложно даже специалистам. Что, если попробовать астрономические методы? Этим путем пошли ученые из Великобритании. Объект их исследования — анализ отражений в зрачках людей.
Исследователи проанализировали научные статьи о диагностике рака кожи с помощью технологии искусственного интеллекта и выяснили, что чаще всего для этой цели используют сверточные нейросети, основанные на глубоком обучении. При этом самый точный результат (93 процента точности) дают системы, основанные на машинном обучении, что делает их наиболее предпочтительным методом диагностики. Кроме того, за последние пять лет точность таких алгоритмов повысилась более чем на девять процентов.
Исследователи из Сколтеха совместно с коллегами из Сбера предложили модели глубокого обучения для прогнозирования засух по климатическим данным. Долгосрочные прогнозы такого рода нужны сельскохозяйственным предприятиям для планирования своей деятельности, а страховщикам и банкам — для оценки соответствующих рисков и уточнения кредитных рейтингов корпоративных заемщиков.
Сокращение отходов производства приводит к снижению себестоимости конечного продукта, а, значит, к увеличению прибыли. Для изготовления деталей из сырья часто требуется раскрой из металлического листового материала на заготовки произвольной формы, например, в машиностроении, автомобильной промышленности, на металлообрабатывающих заводах и других производствах. Для экономии необходимо рационально разместить детали на полотне. Такой процесс известен как создание карты раскроя материала. Использование дорогостоящего сырья предъявляет еще более жесткие требования к качеству и методам решения проблемы. Ученые ПНИПУ разработали комбинированный алгоритм для оптимального расположения фигур на листе на основе технологии искусственных нейросетей.
Ученые из Сколтеха, Федерального центра нейрохирургии Минздрава России, Сеченовского университета и МГУ имени М. В. Ломоносова исследовали мозговую активность при письме и говорении у двух пациентов с имплантированными внутричерепными электродами. Исследование ученых расширяет базу знаний, необходимую для создания «читающих мысли» нейроинтерфейсов, которые смогут распознавать мысли и намерения пользователя, не зная наперед, хочет ли он пошевелить протезом, набрать текст или выполнить иную задачу.
Как стало известно журналистам газеты New York Times, в апреле 2023 года неизвестный хакер получил доступ к закрытому форуму разработчиков искусственного интеллекта OpenAI, где сотрудники компании обсуждали создание новой технологии. Он украл эту информацию, но не коды, лежащие в основе продуктов американской компании.
Ученые Центра ИИ и Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ применили классические алгоритмы обучения с подкреплением для настройки генеративных потоковых сетей (GFlowNets). Это позволило улучшить работу GFlowNets, которые применяются уже три года для решения сложнейших научных задач на этапах моделирования, генерации гипотез и экспериментального проектирования.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
ПонятноИз-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
ПонятноНаши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
ПонятноМы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
ПонятноМы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Последние комментарии