«Вялікія выклікі-2020» - так амбіцыйна называецца адзін з праектаў, якія прайшлі ў другой палове снежня ў адукацыйным цэнтры «Сірыус». У ходзе гэтай навукова-тэхналагічнай праектнай праграмы старшакласнікі навучалі штучны інтэлект. Хлопцы павінны былі навучыць машыну наступным прамудрасцям:
- Пісаць навіны.
- Распрацоўваць новыя лекавыя прэпараты.
- Аналізаваць здымкі КТ.
- Вывучаць профілі абітурыентаў у соцсетях.
Школьнікам дапамагалі эксперты з Універсітэта Иннополис, Яндэкса, Вышэйшай школы менеджменту СПБГУ, Банка ВТБ, кампаніі BIOCAD. Плануецца, што лепшыя прапановы будуць рэалізаваны на практыцы.
Андрэем Райгородским, кіраўніком напрамкі «Вялікія дадзеныя», дырэктарам Физтех-школы прыкладной матэматыкі і інфарматыкі МФТІ, ўдакладняецца, што сесія доўжылася 10 дзён. За гэты час хлопцы навучыліся працаваць з рознымі інструментамі лічбавых тэхналогій і зараз змогуць выкарыстоўваць свае навыкі ў далейшым у сябе дома.
У рамках праекта прадугледжана асобнае напрамак «Вялікія дадзеныя, штучны інтэлект, фінансавыя тэхналогіі і машыннае навучанне». Для працы ў ім былі запрошаны 28 адзінаццацікласнікаў з 18 рэгіёнаў Расіі. Гэтыя хлопцы сталі фіналістамі Усерасійскага конкурсу праектных і даследчых работ.
Для ўдзельнікаў дадзенага кірунку Яндэкс сфармаваў асаблівы заказ: распрацаваць праграму для генерацыі навінаў, каб яе маглі выкарыстоўваць у штодзённай працы сучасныя рэдакцыі. Банк ВТБ і СПБГУ таксама далі заданне школьнікам «Сірыуса». Хлопцы павінны прааналізаваць сацыяльныя сеткі і на аснове атрыманай інфармацыі скласці партрэт абітурыента бізнес-школы.
Навукоўцы збянтэжылі школьнікаў складаным пажаданнем: хлопцы павінны навучыць штучны інтэлект дакладна прадказваць З дапамогай камп'ютэрнага мадэлявання структуры малекулярнага комплексу пры стварэнні новых лекаў. Машына павінна будзе знаходзіць найбольш праўдападобныя спалучэння і тыя, якія сапраўды існуюць у прыродзе. Новы метад павінен прадказваць, наколькі эфектыўна будзе працаваць ствараецца прэпарат. Прапановы ў старшакласнікаў мяркуецца выкарыстаць у алгарытме HEDGE кампаніі BIOCAD.
Лічбавыя тэхналогіі на аснове штучнага інтэлекту сталі актыўна ўжывацца ў медыцынскай галіны ў многіх краінах свету. Гэтаму спрыяла якая пачалася пандэмія коронавируса. Тэлемедыцынскія тэхналогіі паказалі перавага аўтаматызацыі многіх працэсаў, дапамаглі разгрузіць клінікі і лекараў ад шматкроць ўзрослых нагрузак, здолелі даць якасную дыстанцыйную медыцынскую дапамогу пацыентам.
У рамках навукова-тэхналагічнага праекта Сірыуса «Вялікія выклікі-2020» школьнікі-ўдзельнікі праграмы атрымалі складанае заданне ад лекараў-рэнтгенолагаў Расіі. Медыкі просяць навучыць штучны інтэлект аналізаваць медыцынскія выявы з дапамогай камп'ютэрнага гледжання і хутка і дакладна знаходзіць паталогіі ў лёгкіх. Дапамога і падказкі нейрасецівы палягчаюць працу рэнтгенолагаў, скарачаюць час на апрацоўку здымкаў.
Для такой разнастайнай і складанай праблемы, як атрыманне медыцынскіх малюнкаў, глыбокае навучанне патрабуе вялікіх набораў дадзеных для дасягнення неабходнага ўзроўню дакладнасці. Рэкамендацыі штучнага інтэлекту, як правіла, вельмі дакладныя. Вынікі працы будуць загружаныя ў open-source бібліятэку, доступ да якой будзе адкрыты для спецыялістаў з усіх краін. Рашэння школьнікаў можна будзе пратэставаць і прымяніць на практыцы, калі якасць распрацоўкі задаволіць карыстальніка. Партнёрскую дапамогу школьнікам аказвае Цэнтр штучнага інтэлекту Універсітэта Иннополис.
У камандзе праекта працуюць шэсць 11-класнікаў з Ханты-Мансійскай аўтаномнай акругі, Севастопаля, Хабараўскага краю, Рэспублікі Башкартастан, Цюменскай і Кемераўскай і абласцей. Ім дапамагаюць эксперты з Цэнтра ІІ Иннополиса.
Сямён Кісялёў, навуковы супрацоўнік Цэнтра штучнага інтэлекту Універсітэта Иннополис, кіруючы праектам, паведаміў, што распрацоўшчыкі знаёмяць дзяцей з метадамі машыннага навучання і камп'ютэрнага гледжання. Папулярызацыя матэматыкі, праграмавання і метадаў машыннага навучання дазволіць змяніць стаўленне да адкрываюцца магчымасцях многіх, хто мае патрэбу ў такім змене. Праект заахвоціць школьнікаў стаць больш актыўнымі ў вывучэнні перспектыў лічбавай трансфармацыі грамадства, пераконваючы іх, што гэта можа прывесці іх да больш цікавай і інтэлектуальна паўнавартаснага жыцця. Досвед працы з нейронных сеткамі вядзе да выбару будучай прафесіі, дазваляе дакрануцца да дзейнасці ў атмасферы свабоды, развівае ўпэўненасць у сабе і прадаставіць дзецям і падлеткам кампетэнцыі, якія ім спатрэбяцца ў будучыні.
Рабятам паказваюць, дзе і ў якіх сферах яны могуць ужыць атрыманыя веды. Удзельнікі ствараюць такія мадэлі і алгарытмы для аналізу здымкаў лёгкіх, пры якіх нейрасецівы саманавучальным распазнаваць пнеўманію і іншыя рэспіраторныя захворванні, пневмоторакс або пухліны. Мадэлі глыбокага навучання могуць рабіць прагнозы з амаль беспамылковай дакладнасцю, аднак, паколькі ўнутраную логіку мадэлі цяжка раскрыць і інтэрпрэтаваць, аргументы на карысць таго, чаму гэта рашэнне з'яўляецца правільным, часта застаюцца няўлоўнымі.
Паколькі медыцынскія рашэнні могуць мець неверагодны вага, шматлікія крытычна ставяцца да перспектывы поўнай аўтаматызацыі. Вельмі важна памятаць, што машына не замяняе лекара, а становіцца яго памочнікам і дарадцам, па сутнасці гэта проста трэцяе вока для лекара. ІІ неабходны для аптымізацыі руцінных задач, з яго паўсюдным ўкараненне глыбока зменяцца спецыяльнасці з моцным візуальным кампанентам, такія як радыялогія і паталогія. Практыкуючыя ўрачы, у тым ліку хірургі, сёння актыўна зацікаўлены ў распрацоўцы і ўкараненні такіх прылад. ІІ неабходны для аптымізацыі руцінных задач, з яго паўсюдным укараненнем глыбока зменяцца спецыяльнасці з моцным візуальным кампанентам, такія як радыялогія і паталогія. Практыкуючыя ўрачы, у тым ліку хірургі, сёння актыўна зацікаўлены ў распрацоўцы і ўкараненні такіх прылад.
Распрацоўваюцца алгарытмы школьнікі тэстуюць на вялікай колькасці рэальных медыцынскіх здымкаў з рэальных бальніц.
Маладыя праграмісты павінны навучыць штучны інтэлект вылічаць дакладныя памеры і месцазнаходжанне паталагічных працэсаў у лёгкіх, ўказваць лекара на анамаліі органа. Матэрыялы для даследавання ўдзельнікі праекта знаходзяць у адкрытых крыніцах, базах дадзеных навуковых артыкулаў айчынных і замежных медуніверсітэтаў. Свае алгарытмы яны правяраюць на сотнях сапраўдных медыцынскіх здымкаў з рэальных ЛПУ, таму што доступ да актуальных і дастатковым дадзеных мае першараднае значэнне пры навучанні алгарытмаў ІІ.
Даніла печані, адзінаццацікласнік з Кемерава, кажа, што абраў дадзенае заданне, таму што ўжо працаваў з машынным зрокам. Яго праект нейрасецівы, якая распазнае почырк, стаў фіналістам конкурсу «Вялікія выклікі". А праца над новым заданнем дазволіць навучыцца перадавым метадам машыннага навучання. Аналіз медыцынскіх малюнкаў сёння з'яўляецца актуальнай задачай прымянення нейронавых сетак. Тэхналогія даступная, у большасці выпадкаў дэманструючы высокую дакладнасць на наборах для праверкі.
Для фіналістаў праекта адкрываюцца добрыя магчымасці для далейшага развіцця і самарэалізацыі. Многія ўдзельнікі папярэдніх «Вялікі выклік» паступілі ў найбуйнейшыя ВНУ краіны і актыўна працуюць са спецыялістамі лабараторый МФТІ. Выпускнікі ВНУ вядуць праекты на працягу ўсяго часу навучання і інфармуюць пра дасягненні і распрацоўках у сусветнай навуковай прэсе. Многія ідэі удзельнікаў «Вялікіх выклікаў» ўжо выкарыстоўваюцца на практыцы кампаніямі-партнёрамі.