"Daghang mga hagit - 2020" nga hinungdanon nga gitawag ang usa sa mga proyekto nga gipahigayon sa ikaduha nga katunga sa Disyembre sa Sirius Educational Center. Sa dagan sa kini nga programa sa siyensya ug teknolohiya, ang mga estudyante sa high school nagbansay sa artipisyal nga salabutan. Ang mga lalaki magtudlo sa awto sa sunod nga kinaadman:
- Pagsulat sa Balita.
- Pagpalambo og bag-ong mga tambal.
- Pag-analisar sa mga litrato sa CT.
- Pagtuon sa mga profile sa mga aplikante sa mga social network.
Ang mga estudyante sa mga estudyante mitabang sa mga eksperto gikan sa unibersidad nga Innopolis, Yandex, mas taas nga School of Management SPBSU, VTB Bank, Biocad. Giplano nga ang labing kaayo nga tanyag ipatuman sa praktis.
Andrei rasjorgorododsky, ang ulo sa direktor nga "dako nga datos", ang direktor sa Fiztech-School of Fiztech-School of Matematika, gipiho nga ang sesyon milungtad og 10 ka adlaw. Niining panahona, ang mga lalaki nakakat-on sa pagtrabaho uban ang lainlaing mga gamit sa digital nga teknolohiya ug karon magamit ang ilang kahanas sa umaabot sa balay.
Ang proyekto naghatag alang sa usa ka lahi nga direksyon nga "dako nga datos, artipisyal nga paniktik, teknolohiya sa pinansya ug pagkat-on sa makina". Ang ika-onse nga mga gradwado gikan sa 18 nga mga rehiyon sa Russia giimbitahan nga magtrabaho niini. Kini nga mga lalaki nahimo nga mga finalists sa tanan-Ruso nga kompetisyon sa disenyo ug buhat sa panukiduki.
Alang sa mga partisipante sa kini nga direksyon, ang Yandex nagporma usa ka espesyal nga order: aron mapalambo ang usa ka programa aron makamugna ang balita, aron magamit ang mga modernong edisyon sa adlaw-adlaw nga pagtrabaho. Ang VTB Bank ug St. Petersburg State University naghatag usab sa buluhaton sa mga estudyante sa Sirius. Ang mga lalaki kinahanglan nga mag-analisar sa mga social network ug base sa kasayuran nga nadawat aron makahimo usa ka litrato sa usa ka aplikante sa eskuylahan sa negosyo.
Ang mga siyentipiko nakurat sa mga estudyante sa eskuylahan nga adunay usa ka komplikado nga pangandoy: Ang mga lalaki kinahanglan magtudlo sa artipisyal nga salabutan nga tukma nga makatagna sa tabang sa pag-modelo sa computer sa mga bag-ong tambal. Kinahanglan pangitaon sa awto ang labi ka masaligan nga mga kombinasyon ug kadtong tinuod nga anaa sa kinaiyahan. Ang bag-ong pamaagi kinahanglan nga gitagna kung giunsa kini epektibo nga pag-andam. Mga Sugyot gikan sa mga estudyante sa high school kinahanglan nga gamiton sa algorithm sa hedge sa biocad.
Ang mga digital nga teknolohiya base sa artipisyal nga paniktik nahimo nga aktibo nga gipadapat sa industriya sa medisina sa daghang mga nasud sa kalibutan. Kini gipadali sa pagsugod sa coronavirus pandemic. Ang mga teknolohiya sa telesticine nagpakita sa bentaha sa pag-awat sa daghang mga proseso, nakatabang sa pag-unload sa mga klinika ug mga doktor gikan sa kanunay nga pagtaas sa medikal nga pag-atiman sa mga pasyente.
Sulod sa balangkas sa proyekto sa siyensya ug teknolohiya sa SIRIUS "Daghang mga hagit - 2020", ang mga estudyante nga miapil sa programa nakadawat usa ka lisud nga buluhaton gikan sa mga rensegoologist sa Russia. Gihangyo ang mga doktor nga itudlo ang artipisyal nga salabutan sa pag-analisar sa mga medikal nga mga imahe gamit ang panan-aw sa computer ug dali ug tukma nga makit-an ang patolohiya sa baga. Ang tabang ug mga tip sa neurosette mapadali ang operasyon sa mga radiologist, pagkunhod sa oras sa pagproseso sa mga litrato.
Alang sa lainlaing mga problema ug komplikado nga mga problema, ingon nga nakadawat mga medikal nga mga imahe, lawom nga pagkat-on nanginahanglan daghang mga set sa datos aron makab-ot ang gikinahanglan nga lebel sa katukma. Ang mga rekomendasyon sa artipisyal nga salabutan kasagaran tukma. Ang mga sangputanan sa trabaho ma-upload sa Open-Source Library, access kung diin mahibal-an alang sa mga espesyalista gikan sa tanan nga mga nasud. Ang mga solusyon sa eskuylahan mahimong masulayan ug ipadapat sa praktis kung ang kalidad sa pag-uswag maghan-ay sa usa ka tiggamit. Ang assister nga tabang sa mga estudyante sa eskuylahan gihatag sa sentro alang sa artipisyal nga paniktik sa University of Innopolis.
Ang Team sa Proyekto naggamit sa unom nga 11-grades gikan sa Khanty-Mansiutsk Autonomous Olrug, Sevastopol, republika sa Bashkortostan, Tyumen ug Kemerovo ug mga rehiyon. Gitabangan sila sa mga eksperto gikan sa sentro sa Innopolis.
Si Semen Kiselev, tigdukiduki sa sentro alang sa Artipisyal nga Kaalam sa University of Innopolis, usa ka proyekto sa giya, giingon nga ang mga developer nagpaila sa mga bata nga adunay mga pamaagi sa pagkat-on sa makina ug panan-awon sa computer. Ang pagpopular sa matematika, mga pamaagi sa pagkat-on ug makina sa pagkat-on magtugot kanimo sa pagbag-o sa kinaiya sa pag-abli sa mga oportunidad sa kadaghanan nga nanginahanglan niini nga pagbag-o. Ang proyekto mag-awhag sa mga estudyante nga mahimong labi ka aktibo sa pagtuon sa mga prospect alang sa pag-usab sa digital nga katilingban nga mahimong labi ka makapaikag nga kinabuhi. Ang kasinatian sa pagtrabaho sa mga network sa neural nga network nagdala sa Pamaagi sa Pamaagi, nagtugot kanimo sa paghikap sa mga kalihokan sa kagawasan sa kahanginan ug hatagan ang mga bata ug mga tin-edyer nga kinahanglan nila sa umaabot.
Gipakita sa mga lalaki kung diin diin magamit nila ang kahibalo nga nakuha. Ang mga partisipante nagmugna sa ingon nga mga modelo ug algorithm alang sa pag-analisar sa mga snapshot sa baga, diin pag-uswag sa kaugalingon nga pag-uswag sa pneumonia ug uban pang mga sakit sa respiratory, pneumothorax o tumor. Ang mga modelo nga pagkat-on sa pagkat-on makahimo sa mga panagna nga adunay hapit dili matukib nga katukma, bisan pa, tungod kay ang internal nga lohika sa modelo lisud nga makit-an kung ngano nga ang kini nga desisyon husto, kanunay nga dili mapugngan.
Tungod kay ang mga medikal nga mga desisyon mahimo'g adunay katuohan nga gibug-aton, daghang mga kritikal nga nagtumong sa paglaom nga puno sa automation. Mahinungdanon kaayo nga hinumdoman nga ang awto dili mopuli sa doktor, apan mahimong iyang katabang ug magtatambag, sa tinuud kini ang ikatulo nga mata alang sa doktor. Gikinahanglan ang AI aron ma-optimize ang naandan nga mga buluhaton, uban ang ubiquitous implementasyon nga nagbag-o nga espesyalidad nga adunay usa ka lig-on nga visual nga sangkap, sama sa radiology ug patolohiya. Ang mga praktiko, lakip ang mga siruhano, aktibo nga interesado sa pagpalambo ug pagpatuman sa ingon nga mga aparato. Gikinahanglan ang AI aron ma-optimize ang naandan nga mga buluhaton, uban ang kaylap nga pasiuna, ang espesyalidad niini magbag-o sa usa ka lig-on nga visual nga sangkap, sama sa radiology ug patolohiya. Ang mga praktiko, lakip ang mga siruhano, aktibo nga interesado sa pagpalambo ug pagpatuman sa ingon nga mga aparato.
Ang gitun-an nga mga estudyante sa algorithms nasulayan sa daghang mga tinuud nga medikal nga mga litrato gikan sa tinuod nga mga ospital.
Batan-ong mga programmers kinahanglan motudlo sa artipisyal nga intelligence sa pagkalkulo sa eksaktong sukod ug nahimutangan sa pathological mga proseso diha sa mga baga, nagpakita sa doktor sa mga anomalya sa organ. Ang mga materyales alang sa panukiduki nga ang mga partisipante sa proyekto makit-an sa bukas nga mga gigikanan, database sa mga kini nga mga artikulo sa siyentipiko sa mga unibersidad sa panglawas ug langyaw nga medikal. Gisusi nila ang ilang mga algorithm sa gatusan nga tinuud nga mga litrato sa medisina gikan sa tinuod nga LPU, tungod kay ang pag-access sa may kalabutan ug igong data hinungdanon sa mga algorithm sa pagbansay sa AI.
Si Danila Pecheenv, onse-grader nga taga-Kemerovo, nag-ingon nga gipili niya kini nga buluhaton, tungod kay nagtrabaho na siya sa panan-aw sa makina. Ang iyang proyekto sa usa ka network sa neural, nga nakaila sa sinulat sa kamot, nahimong finalist sa "dagkong mga hagit" nga kompetisyon. Ug ang buhat sa bag-ong buluhaton magtugot kanimo nga makakat-on sa mga advanced nga mga pamaagi sa pagkat-on sa makina. Ang pag-analisar sa mga medikal nga mga imahe karon usa ka dinalian nga tahas sa pag-apply sa mga network sa neural. Ang teknolohiya magamit, sa kadaghanan sa mga kaso nga nagpakita sa taas nga katukma sa mga tseke alang sa pag-verify.
Alang sa mga finalists sa proyekto, ang maayong mga oportunidad gibuksan alang sa dugang nga pag-uswag ug pagkahibalo sa kaugalingon. Daghang mga partisipante sa miaging "dako nga hagit" ang na-enrol sa labing kadaghan nga unibersidad sa mga nasud ug aktibo nga nagtrabaho sa mga espesyalista sa MFTI laboratories. Ang mga gradwado sa unibersidad nanguna sa mga proyekto sa tibuuk nga oras sa pagbansay ug gipahibalo bahin sa mga nahimo ug pag-uswag sa global nga press sa syensya sa kalibutan. Daghang mga ideya sa mga partisipante sa "dagkong mga hagit" ang gigamit na sa pagpraktis sa mga kompanya sa partner.