"Grandes desafíos-2020", se llaman de manera amistosa uno de los proyectos que se celebran en la segunda mitad de diciembre en el Centro Educativo Sirius. En el curso de este programa científico y tecnológico del proyecto, los estudiantes de secundaria capacitaron a la inteligencia artificial. Los chicos debían enseñar el auto a la siguiente sabiduría:
- Escribe noticias.
- Desarrollar nuevos medicamentos.
- Analizar las imágenes de la TC.
- Perfiles de estudio de solicitantes en redes sociales.
Los escolares ayudaron a los expertos de la Universidad Innopolis, Yandex, la Escuela Superior de Gestión SPBSU, VTB Bank, BIOCAD. Se planea que las mejores ofertas se implementarán en la práctica.
Andrei Rasjorgorodsky, jefe del director "Big Data", el director de la FizTech-School de Matemáticas Aplicadas e Informática de MFTI, se especifica que la sesión duró 10 días. Durante este tiempo, los muchachos han aprendido a trabajar con varias herramientas de tecnología digital y ahora podrán usar sus habilidades en el futuro en el hogar.
El proyecto proporciona una dirección separada "Big Data, inteligencia artificial, tecnología financiera y aprendizaje automático". 28 alendedores de undécimo grado de 18 regiones de Rusia fueron invitadas a trabajar en ella. Estos muchachos se convirtieron en finalistas de la competencia de todo el ruso del diseño de diseño e investigación.
Para los participantes en esta dirección, Yandex ha formado un pedido especial: desarrollar un programa para generar noticias, para que las ediciones modernas puedan usarse en el trabajo diario. VTB Bank y la Universidad Estatal de San Petersburgo también dieron la tarea de Sirius Schoolchildren. Los muchachos deben analizar las redes sociales y en función de la información recibida para hacer un retrato de un solicitante de una escuela de negocios.
Los científicos desconcertaron a los escolares con un deseo complejo: los muchachos deben enseñar inteligencia artificial para predecir con precisión con la ayuda de la computadora que modela la estructura del complejo molecular al crear nuevos medicamentos. El automóvil tendrá que encontrar las combinaciones más creíbles y las que realmente existen en la naturaleza. El nuevo método debe predecirse con la efectividad de la preparación creada. Se supone que las sugerencias de los estudiantes de secundaria se deben usar en el algoritmo de cobertura de la BIOCAD.
Las tecnologías digitales basadas en la inteligencia artificial se han aplicado activamente en la industria médica en muchos países del mundo. Esto fue facilitado por el comienzo de la pandemia de Coronavirus. Las tecnologías de telemedicina han demostrado la ventaja de automatizar muchos procesos, ayudaron a descargar clínicas y médicos de un aumento repetido de las cargas, logró proporcionar atención médica remota de alta calidad a los pacientes.
En el marco del proyecto científico y tecnológico de Sirius "Grandes desafíos-2020", los estudiantes que participan en el programa recibieron una tarea difícil de los alquileres de Rusia. Se les pide a los médicos que enseñen inteligencia artificial para analizar imágenes médicas utilizando la visión de la computadora y encontrar de forma rápida y precisa y con precisión en los pulmones. La ayuda y las puntas de la neuroseteta facilitan la operación de los radiólogos, reducen el tiempo para procesar las imágenes.
Para tal variedad y problemas complejos, como recibir imágenes médicas, el aprendizaje profundo requiere grandes conjuntos de datos para lograr el nivel de precisión requerido. Las recomendaciones de la inteligencia artificial son generalmente muy precisas. Los resultados del trabajo se cargarán a la biblioteca de código abierto, el acceso a los cuales se descubrirá para los especialistas de todos los países. Las soluciones escolares pueden ser probadas y aplicadas en la práctica si la calidad de desarrollo organizará un usuario. La asistencia de los socios a los escolares es proporcionada por el Centro de Inteligencia Artificial de la Universidad de Innopolis.
El equipo del proyecto emplea a seis grados de 11 grados del Okrug autónomo de Khanty-Mansiysk, Sebastopol, el territorio de Khabarovsk, la República de Bashkortostan, Tyumen y Kemerovo y las regiones. Son ayudados por expertos del centro de Innopolis.
Semen Kiselev, investigador del Centro de Inteligencia Artificial de la Universidad de Innopolis, un proyecto de guía, dijo que los desarrolladores introducen a los niños con métodos de aprendizaje automático y visión de la computadora. La popularización de los métodos de matemáticas, programación y aprendizaje de máquinas le permitirá cambiar la actitud a las oportunidades de apertura de muchos que necesitan este cambio. El proyecto alentará a los escolares a que se vuelvan más activos para estudiar las perspectivas de la transformación digital de la sociedad, convenciéndolas de que puede llevarlas a una vida más interesante e intelectualmente completa. La experiencia de trabajar con redes neuronales conduce a la elección de la profesión futura, le permite tocar las actividades en la atmósfera de libertad, desarrolla confianza en sí mismo y proporcionará a los niños y adolescentes las competencias que necesitan en el futuro.
Los chicos muestran dónde en qué áreas pueden aplicar el conocimiento adquirido. Los participantes crean tales modelos y algoritmos para analizar las instantáneas de los pulmones, en los que neuralizar el auto-progreso para reconocer la neumonía y otras enfermedades respiratorias, neumotórax o tumor. Sin embargo, los modelos de aprendizaje profundo pueden hacer predicciones con una precisión casi inconfundible, ya que la lógica interna del modelo es difícil de descubrir e interpretar, los argumentos a favor de por qué esta decisión es correcta, a menudo sigue siendo un desasimio.
Dado que las decisiones médicas pueden tener un peso increíble, muchos se refieren críticamente a la perspectiva de la automatización completa. Es muy importante recordar que el automóvil no reemplaza al médico, sino que se convierte en su asistente y su asesor, de hecho, es solo el tercer ojo para el médico. Se necesita AI para optimizar las tareas de rutina, con su implementación ubicua, cambia profundamente la especialidad con un componente visual fuerte, como la radiología y la patología. Los practicantes, incluidos los cirujanos, están activamente interesados en desarrollar e implementar dichos dispositivos. Se necesita AI para optimizar las tareas de rutina, con su introducción generalizada, la especialidad cambiará con un componente visual fuerte, como la radiología y la patología. Los practicantes, incluidos los cirujanos, están activamente interesados en desarrollar e implementar dichos dispositivos.
Los escolares de algoritmos estudiados se prueban en una gran cantidad de imágenes médicas reales de los hospitales reales.
Los programadores jóvenes deben enseñar inteligencia artificial para calcular las dimensiones y la ubicación exactas de los procesos patológicos en los pulmones, indican al médico en las anomalías del órgano. Materiales para la investigación Los participantes del proyecto se encuentran en fuentes abiertas, bases de datos de estos artículos científicos de las universidades médicas nacionales y extranjeras. Revisan sus algoritmos en cientos de imágenes médicas genuinas de LPU real, porque el acceso a datos relevantes y suficientes es de suma importancia en los algoritmos de capacitación de AI.
Danila Pechenev, once grado de Kemerovo, dice que eligió esta tarea, porque ya trabajó con la visión de la máquina. Su proyecto de una red neuronal, que reconoce la escritura a mano, se convirtió en el finalista del concurso de "grandes desafíos". Y el trabajo en la nueva tarea le permitirá aprender métodos avanzados de aprendizaje de la máquina. El análisis de las imágenes médicas de hoy es una tarea urgente de aplicar redes neuronales. La tecnología está disponible, en la mayoría de los casos, lo que demuestra una alta precisión en los controles de verificación.
Para los finalistas del proyecto, se abren buenas oportunidades para un mayor desarrollo y autorrealización. Muchos participantes del "gran desafío" anterior se inscribieron en las universidades más grandes de los países y están trabajando activamente con especialistas de los laboratorios MTFI. Los graduados de la universidad dirigen proyectos a lo largo de todo el tiempo de capacitación e informan sobre los logros y los desarrollos en la prensa científica global. Muchas ideas de participantes de "grandes desafíos" ya se utilizan en la práctica por parte de compañías asociadas.