"Böyük Çağırışlar-2020", dekabr ayının ikinci yarısında Sirius Təhsil Mərkəzində keçirilən layihələrdən biri də iddialı şəkildə deyilir. Bu elmi və texnoloji layihə proqramı çərçivəsində lisey şagirdləri süni intellekt hazırladılar. Uşaqlar avtomobili növbəti hikmətə öyrədəcəkdilər:
- Xəbər yazın.
- Yeni dərmanları inkişaf etdirin.
- CT şəkillərini təhlil edin.
- Sosial şəbəkələrdə ərizəçilərin profillərini öyrənmək.
Məktəblilər Universitet İnnopolis, Yandex, Ali Rəhbərlik SPBSU, VTB Bank, Biocad-ın mütəxəssislərinə kömək etdi. Ən yaxşı təkliflərin praktikada həyata keçirilməsi planlaşdırılır.
"Böyük Məlumat" direktoru Andrey Rasjorodski, MFTİ-nin Tətbiqi Riyaziyyat və İnformatika Fiztech-informatika məktəbinin direktoru, sessiyanın 10 gün davam etdiyi ifadə edildi. Bu müddət ərzində uşaqlar müxtəlif rəqəmsal texnologiya vasitələri ilə işləməyi öyrəndilər və indi gələcəkdə öz bacarıqlarından evdə istifadə edə biləcəklər.
Layihə "böyük məlumatlar, süni intellekt, maliyyə texnologiyası və maşın öyrənmə" ayrı bir istiqamətə aiddir. Rusiyanın 18 rayonundan 28-ci sinif şagirdləri orada işləməyə dəvət edildi. Bu uşaqlar Dizayn və tədqiqat işlərinin Ümumrusiya müsabiqəsinin finalçısı oldular.
Bu istiqamətdə iştirakçılar üçün Yandex xüsusi bir sifariş yaratdı: Xəbərlər yaratmaq üçün bir proqram hazırlamaq üçün müasir nəşrlər gündəlik işlərdə istifadə edilə bilər. VTB Bank və Sankt-Peterburq Dövlət Universiteti də Sirius məktəbliləri vəzifəsini verdi. Uşaqlar sosial şəbəkələri təhlil etməli və bir iş məktəbi ərizəçisinin portretini hazırlamaq üçün alınan məlumatlara əsasən təhlil etməlidirlər.
Elm adamları məktəbliləri kompleks bir istəklə çaşdırdılar: Uşaqlar yeni dərmanlar yaratarkən molekulyar kompleksin quruluşunu modelləşdirən kompüterin köməyi ilə dəqiq proqnozlaşdırmağı öyrətməlidirlər. Avtomobil ən inanılmaz birləşmələri və həqiqətən təbiətdə mövcud olanları tapmalı olacaq. Yeni üsulun hazırlanmasının nə qədər səmərəli yaratdığını proqnozlaşdırılmalıdır. Lisey şagirdlərinin təklifləri Biokadın hedc alqoritmində istifadə edilməsi ehtimal olunur.
Süni intellektə əsaslanan rəqəmsal texnologiyalar dünyanın bir çox ölkəsində tibb sənayesində fəal şəkildə tətbiq olundu. Bu, Coronavirus pandemiyasının əvvəlində asanlaşdırıldı. Telemedicine Technologies bir çox prosesi avtomatlaşdırmağın üstünlüyünü göstərdi, klinikalar və həkimlərin dəfələrlə artan yüklərin yüklənməsinə kömək etdi, xəstələrə yüksək keyfiyyətli uzaqdan tibbi yardım göstərməyi bacardı.
Siriusun "Böyük Çağırışları-2020" elmi və texnoloji layihəsi çərçivəsində, proqramda iştirak edən tələbələr Rusiya rentjesoloqlarından çətin bir iş tapdı. Həkimlər, kompüter görmə qabiliyyətindən istifadə edərək tibbi görüntüləri təhlil etmək və ağciyərlərdə patologiyanı tapmaq üçün süni intellektdə öyrətmək istənirlər. Neyrosetin köməyi və tövsiyələri radioloqların işini asanlaşdırır, şəkilləri emal etmək üçün vaxtınızı azaldır.
Belə bir müxtəlif və mürəkkəb problemlər üçün, tibbi görüntülər aldıqca dərin öyrənmə tələb olunan dəqiqlik səviyyəsinə çatmaq üçün böyük məlumat dəstləri tələb edir. Süni intellektin tövsiyələri ümumiyyətlə çox dəqiqdir. İşin nəticələri bütün ölkələrin mütəxəssisləri üçün aşkar ediləcək açıq mənbəli kitabxanaya yüklənəcəkdir. Məktəblilər həlləri, inkişaf keyfiyyəti istifadəçi təşkil edəcəyi təqdirdə sınaqdan keçirilmiş və tətbiq olunan tətbiq edilə bilər. Məktəblilərə tərəfdaş yardımı İnnopolis Universitetinin süni intellektinin mərkəzi tərəfindən verilir.
Layihə qrupu Xantı-Mansiysk Muxtar Dairəsi, Sevastopol, Xabarovsk ərazisindən, Başqırdostostalı Respublikası, Tümen və Kemerovo və Bölgələrindən 11 sinifdən 11-ci sinifdə çalışır. Onlara innopolis mərkəzindən mütəxəssislər tərəfindən kömək olunur.
Semen Kiselev, İnnopolis Universiteti Süni Kəşfiyyat Mərkəzinin tədqiqatçısı, rəhbər bir layihə, inkişaf etdiricilərin uşaqların öyrənmə və kompüter görmə üsulları ilə uşaqları tanıdığını söylədi. Riyaziyyat, proqramlaşdırma və maşın öyrənmə metodlarının populyarlaşdırılması bu dəyişikliyə ehtiyacı olanların açılış imkanlarına münasibətinizi dəyişdirməyə imkan verəcəkdir. Layihə, məktəblilərin cəmiyyətin rəqəmsal çevrilməsinin perspektivlərini öyrənməkdə daha fəal olmasını təşviq edəcək, onları daha maraqlı və intellektual olaraq tam hüquqlu həyatı idarə edə biləcəklərinə inandırır. Neural şəbəkələri ilə işləmək təcrübəsi gələcək peşə seçiminə səbəb olur, azadlıq atmosferindəki fəaliyyətlərə toxunmaq, özünüzə inamı inkişaf etdirməyə və gələcəkdə ehtiyac duyduğu səlahiyyətləri təmin edəcəkdir.
Uşaqlar qazanılan biliyi hansı ərazilərdə tətbiq edə biləcəklərini göstərir. İştirakçılar, pnevmoniyanı və digər tənəffüs xəstəliklərini, pneumothoraks və ya şişin tanınması üçün öz-özünə tərəqqi, öz-özünə tərəqqi üçün neyreSale-ni analiz etmək üçün bu cür modellər və alqoritmlər yaradır. Dərin öyrənmə modelləri, demək olar ki, əlçatmaz dəqiqlik ilə proqnoz verə bilər, çünki modelin daxili məntiqi açmaq və şərh etmək çətindir, bu qərarın niyə düzgündür, tez-tez qeyri-mütləq qalır.
Tibbi qərarların inanılmaz çəkisi ola biləcəyi üçün bir çoxu, tam avtomatlaşdırmanın perspektivinə çox tənqid edir. Avtomobilin həkimi əvəz etmədiyini, lakin köməkçisinə çevrildiyini və məsləhətçisinin olacağını xatırlamaq çox vacibdir, əslində bu, həkim üçün üçüncü gözdür. AI, müntəzəm vəzifələri optimallaşdırmaq üçün, yerli icrası ilə radiologiya və patoloji kimi güclü bir vizual komponentlə özünəməxsus şəkildə dəyişir. Təcrübəçilər, o cümlədən cərrahlar bu cür cihazların inkişafı və həyata keçirilməsində fəal maraqlanır. AI, gündəlik tapşırıqları optimallaşdırmaq üçün tələb olunur, geniş yayılmış tətbiqi ilə ixtisas rentgenologiya və patoloji kimi güclü vizual komponentlə dəyişəcək. Təcrübəçilər, o cümlədən cərrahlar bu cür cihazların inkişafı və həyata keçirilməsində fəal maraqlanır.
Tədqiq olunan alqoritmlər məktəbliləri, əsl xəstəxanalardan çox sayda real tibbi şəkillərdə sınaqdan keçirilir.
Gənc proqramçılar, ağciyərlərdə patoloji proseslərin dəqiq ölçülərini və yerini hesablamaq üçün süni intellektiyanı öyrətməlidirlər, orqanın anomaliyaları haqqında həkimi göstərir. Tədqiqat üçün materiallar Layihə iştirakçıları daxili və xarici tibb universitetlərinin bu elmi maddələrinin açıq mənbələrində, məlumat bazalarında rast gəlinir. Həqiqi LPU-dan yüzlərlə həqiqi tibbi şəkillər üzərində alqoritmlərini yoxlayır, çünki AI-nin təlim alqoritmlərində müvafiq və kifayət qədər məlumat əldə etmək üçün kifayət qədər məlumat əldə etməkdir.
Kemerovo-dan Eleven-Grader, bu vəzifəni seçdiyini söyləyir, çünki o, artıq maşın görmə qabiliyyəti ilə işləmişdir. Əl yazısını tanıyan bir sinir şəbəkəsi layihəsi "Böyük Çağırışlar" müsabiqəsinin finalçısı oldu. Və yeni vəzifədəki iş, qabaqcıl maşın öyrənmə metodlarını öyrənməyə imkan verəcəkdir. Bu gün tibbi görüntülərin təhlili, sinir şəbəkələrinin tətbiqi təcili bir vəzifəsidir. Texnologiya, əksər hallarda yoxlama üçün yoxlamalarda yüksək dəqiqliyi nümayiş etdirir.
Layihənin finalçıları üçün gələcək inkişaf və özünü həyata keçirmək üçün yaxşı imkanlar açılır. Əvvəlki "Böyük Çağırış" ın bir çox iştirakçısı ölkələrin ən böyük universitetlərinə daxil oldu və MFTİ laboratoriyalarının mütəxəssisləri ilə fəal işləyirlər. Universitet məzunları bütün təlim vaxtı boyu layihələrə rəhbərlik edir və qlobal elmi mətbuatda nailiyyətlər və inkişaflar barədə məlumat verirlər. "Böyük Çağırışlar" ın iştirakçılarının bir çox fikirləri, təcrübədə tərəfdaş şirkətlər tərəfindən praktikada istifadə olunur.