"Grans reptes-2020" és tan ambiciós anomenat un dels projectes celebrats a la segona quinzena de desembre al centre educatiu Sirius. En el curs d'aquest programa científic i tecnològic, els estudiants de secundària van formar la intel·ligència artificial. Els nois havien d'ensenyar el cotxe a la següent saviesa:
- Escriviu notícies.
- Desenvolupar nous medicaments.
- Analitzeu les imatges del CT.
- Perfils d'estudi dels sol·licitants a les xarxes socials.
Els escolars van ajudar a experts de la Universitat Innopolis, Yandex, Superior Escola de Direcció Spbsu, VTB Bank, Biocad. Està previst que les millors ofertes s'implementaran a la pràctica.
Andrei Rasjorgorodsky, cap del director "Big Data", el director de la Fiztech-School de Matemàtiques Aplicades i Informàtica de MFTI, s'especifica que la sessió va durar 10 dies. Durant aquest temps, els nois han après a treballar amb diverses eines de tecnologia digital i ara podran utilitzar les seves habilitats en el futur a casa.
El projecte preveu una adreça separada "Big Data, Intel·ligència Artificial, Tecnologia Financera i Aprenentatge Màquina". Es van convidar 28 nivells onzè de 18 regions de Rússia a treballar-hi. Aquests nois es van convertir en finalistes de la competència de disseny i investigació de tot rus.
Per als participants en aquesta direcció, Yandex ha format un ordre especial: desenvolupar un programa per generar notícies, de manera que les edicions modernes es poden utilitzar en el treball diari. VTB Bank i St. Petersburg State University també van donar la tasca dels escolars Sirius. Els nois han d'analitzar les xarxes socials i es basen en la informació rebuda per fer un retrat d'un sol·licitant de l'escola de negocis.
Els científics van desconcertar escolars amb un desig complex: els nois haurien d'ensenyar la intel·ligència artificial a predir amb precisió l'ajuda d'ordinador modelant l'estructura del complex molecular a l'hora de crear nous fàrmacs. El cotxe haurà de trobar les combinacions més creïbles i les que realment existeixen a la natura. Cal predir el nou mètode de la manera efectiva de la preparació creada. Se suposa que suggereixen suggeriments dels estudiants de secundària en l'algorisme de cobertura de Biocad.
Les tecnologies digitals basades en la intel·ligència artificial s'han aplicat activament a la indústria mèdica a molts països del món. Això va ser facilitat per l'inici de la pandèmia Coronavirus. Les tecnologies de telemedicina han demostrat l'avantatge de l'automatització de molts processos, va ajudar a descarregar les clíniques i els metges de càrregues repetidament augmentades, van aconseguir proporcionar assistència mèdica remota d'alta qualitat als pacients.
En el marc del projecte científic i tecnològic de Sirius "Grans reptes-2020", els estudiants que participen en el programa van rebre una tasca difícil de les llistes de llistes de Rússia. Es demana als metges que ensenyin la intel·ligència artificial a analitzar imatges mèdiques mitjançant la visió de l'ordinador i trobar la patologia de forma ràpida i precisa als pulmons. L'ajuda i els consells de la neuroseta faciliten el funcionament dels radiòlegs, redueixen el temps per processar les imatges.
Per a una varietat de problemes complexos i complexos, com reben imatges mèdiques, l'aprenentatge profund requereix grans conjunts de dades per aconseguir el nivell de precisió requerit. Les recomanacions d'intel·ligència artificial solen ser molt exactes. Els resultats de l'obra es carregaran a la biblioteca de codi obert, l'accés al qual es descobrirà per a especialistes de tots els països. Les solucions escolars es poden provar i aplicar a la pràctica si la qualitat de desenvolupament organitzarà un usuari. L'assistència al soci als escolars és proporcionada pel Centre d'Intel·ligència Artificial de la Universitat de Innopolis.
L'equip del projecte dóna feina a sis graus de l'Okrug autònom de Khanty-Mansiysk, Sebastopol, el territori de Khabarovsk, la República de Bashkortostan, Tyumen i Kemerovo i les regions. Són ajudats per experts del centre de Innopolis.
Semen Kiselev, investigador del Centre d'Intel·ligència Artificial de la Universitat de Innopolis, un projecte orientador, va dir que els desenvolupadors introdueixen nens amb mètodes d'aprenentatge automàtic i visió per ordinador. La popularització de Matemàtiques, programació i mètodes d'aprenentatge automàtic us permetrà canviar l'actitud a les oportunitats d'obertura de molts que necessiten aquest canvi. El projecte animarà els escolars a ser més actius en l'estudi de les perspectives de transformació digital de la societat, convincent-los que puguin conduir-los a una vida més interessant i intel·lectualment plena de ple dret. L'experiència de treballar amb xarxes neuronals condueix a l'elecció de la professió futura, us permet tocar les activitats de l'atmosfera de la llibertat, desenvolupa confiança en vosaltres mateixos i proporcionarà als nens i adolescents les competències que necessiten en el futur.
Els nois mostren on en quines àrees poden aplicar els coneixements adquirits. Els participants creen aquests models i algorismes per analitzar les instantànies dels pulmons, en què cal neuralitzar l'autoestima per reconèixer la pneumònia i altres malalties respiratòries, el pneumotòrax o el tumor. Els models d'aprenentatge profunds poden fer prediccions amb exactitud gairebé inconfusible, però, ja que la lògica interna del model és difícil descobrir i interpretar, els arguments a favor de per què aquesta decisió és correcta, sovint romanen UNALLIMY.
Atès que les decisions mèdiques poden tenir un pes increïble, molts es refereixen críticament a la perspectiva de l'automatització completa. És molt important recordar que el cotxe no substitueix el metge, sinó que es converteix en el seu ajudant i l'assessor, de fet, és només el tercer ull per al metge. Ai és necessari per optimitzar les tasques rutinàries, amb la seva implementació omnipresent, canvia profundament l'especialitat amb un fort component visual, com ara la radiologia i la patologia. Els professionals, inclosos els cirurgians, estan interessats activament en el desenvolupament i la implementació d'aquests dispositius. Ai és necessari per optimitzar les tasques rutinàries, amb la seva introducció generalitzada, l'especialitat canviarà amb un fort component visual, com ara la radiologia i la patologia. Els professionals, inclosos els cirurgians, estan interessats activament en el desenvolupament i la implementació d'aquests dispositius.
Els escolars d'algoritmes estudiats són provats en un gran nombre de fotografies mèdiques reals dels hospitals reals.
Els programadors joves han d'ensenyar la intel·ligència artificial a calcular les dimensions exactes i la ubicació de processos patològics en els pulmons, indiquen el metge sobre les anomalies de l'òrgan. Materials per a la investigació Els participants del projecte es troben en fonts obertes, bases de dades d'aquests articles científics d'universitats nacionals i estrangeres. Comproven els seus algorismes sobre centenars de fotografies mèdiques genuïnes de Lpus reals, ja que l'accés a dades rellevants i suficients és d'importància primordial en els algorismes de formació de l'AI.
Danila Pechenev, onze alumne de Kemerovo, diu que va triar aquesta tasca, perquè ja treballava amb la visió artificial. El seu projecte d'una xarxa neuronal, que reconeix la cal·ligrafia, es va convertir en finalista del concurs de "grans reptes". I el treball sobre la nova tasca us permetrà aprendre mètodes avançats d'aprenentatge automàtic. L'anàlisi de les imatges mèdiques avui és una tasca urgent d'aplicar xarxes neuronals. La tecnologia està disponible, en la majoria dels casos que demostren una alta precisió en xecs de verificació.
Per als finalistes del projecte, les bones oportunitats s'obren per al desenvolupament i la realització personal. Molts participants de l'anterior "gran repte" es van matricular a les universitats més grans dels països i estan treballant activament amb especialistes dels Laboratoris MFTI. Els graduats universitaris lideren projectes durant tot el temps d'entrenament i informen sobre els èxits i desenvolupaments de la premsa científica global. Moltes idees de participants de "grans reptes" ja s'utilitzen en la pràctica de les empreses associades.