"2020 erronka handiak" abenduaren bigarren seihilekoan ospatutako proiektuetako bat da Sirius Hezkuntza Zentroan. Proiektu zientifiko eta teknologikoko programa honetan, batxilergoko ikasleek adimen artifiziala entrenatu zuten. Mutilak autoa hurrengo jakinduriari irakastea zen:
- Albisteak idatzi.
- Droga berriak garatzea.
- Aztertu CTren argazkiak.
- Sare sozialetan eskatzaileen profilak aztertzea.
Eskoletako ikasleek Unibertsitateko Innopolis, Yandex, Goi Mailako Kudeaketa SPBSU, VTB Bank, Biocad-eko adituak lagundu zituzten. Eskaintza onenak praktikan ezarriko direla aurreikusten da.
Andrei Rasjordorodsky, "Datu Big Data" zuzendariaren zuzendaria, MFTIren Matematika Aplikatuko eta Informatikako Fiztech-School-eko zuzendaria, saioa 10 egun iraun zuen. Denbora horretan, mutilek teknologia digitaleko hainbat tresna lantzen ikasi dute eta etorkizunean etxean trebetasunak erabili ahal izango dituzte.
Proiektuak "datu handiak, adimen artifiziala, finantza teknologia eta makina ikasteko" datu handiak eskaintzen ditu ". Errusiako 18 eskualdeetako 28 hamaikako titular gonbidatu zituzten bertan lan egitera. Mutil hauek errusiar diseinuaren eta ikerketa lanen lehiaketako finalistak bihurtu ziren.
Norabide horretan parte-hartzaileentzat, Yandexek eskaera berezia osatu du: albisteak sortzeko programa bat garatzea, edizio modernoak eguneroko lanetan erabil daitezke. VTB Bankuak eta San Petersburgoko Estatuko Unibertsitateak Sirius ikastetxeetako zeregina ere eman zuen. Mutilek sare sozialak aztertu behar dituzte eta negozio eskola-eskatzaile baten erretratua egiteko jasotako informazioa oinarritzat hartuta.
Zientzialariek nahia konplexua duten ikasleei harrituta: mutilek adimen artifiziala irakatsi beharko lukete droga berriak sortzerakoan konplexu molekularraren egitura modelatzen duten ordenagailuen laguntzarekin. Autoak konbinazio sinesgarrienak eta naturan benetan daudenak aurkitu beharko ditu. Metodo berria iragarriko da nola sortu den prestaketa nola sortu zen. Batxilergoko ikasleen iradokizunak Biocad-eko estaldura algoritmoan erabili behar direla uste da.
Adimen artifizialean oinarritutako teknologia digitalak aktiboki aplikatu dira mediku industrian munduko herrialde askotan. Coronavirus pandemiaren hasieratik erraztu zen. Telemedikuntzako teknologiek prozesu asko automatizatzeko abantaila erakutsi dute, klinikak eta medikuek behin eta berriz handitu diren kargengatik, kalitate handiko urrutiko arreta medikoa eskaintzea lortu zuten pazienteei.
SIRIUS "Big Chelles-2020" proiektu zientifiko eta teknologikoaren barruan, programan parte hartzen duten ikasleek zeregin zaila izan dute Errusiako errenta-taldeen artean. Medikuek adimen artifiziala irakasteko eskatzen zaie mediku irudiak ordenagailuetan eta biriketan patologia azkar eta zehaztasunez aurkitzeko. Neurosettearen laguntza eta aholkuek erradiologoen funtzionamendua errazten dute, irudiak prozesatzeko denbora murrizten dute.
Hainbat arazo eta konplexurako, irudi medikoak jasotzeak, ikaskuntza sakonak datu multzo handiak behar ditu behar den zehaztasun maila lortzeko. Adimen artifizialaren gomendioak oso zehatzak dira normalean. Lanaren emaitzak kode irekiko liburutegira igoko dira, herrialde guztietako espezialistek aurkituko duten sarbidea izango da. Eskolako irtenbideak praktikan probatu eta aplikatu daitezke garapen kalitateak erabiltzaile bat antolatuko badu. Eskolako ikasleentzako laguntzailea Innopolisko Unibertsitateko Adimen Artifizialaren Zentroak eskaintzen du.
Proiektu taldeak Sevastipol, Sevastopol, Khabarovsk lurraldea, Bashkortostan, Tyumen eta Kemerovo eta Eskualdeetako sei 11 kalifikazio ditu. Innopolisen erdigunetik adituak laguntzen dituzte.
Semen Kiselev, Innopolis Unibertsitateko Innopolis Unibertsitateko Zentroko ikertzaileak, proiektu gidari batek esan zuen garatzaileek makina ikasteko metodoak eta informatikaren ikuspegia duten haurrak aurkezten dituztela. Matematika, programazio eta makina ikasteko metodoak ezagutzera emateko aukera emango du aldaketa hori behar duten askoren aukerei buruzko jarrera aldatzeko. Proiektuak eskolako ikasleei aktiboago egitera animatuko die gizartearen eraldaketa digitalaren aukerak aztertzeko, bizitza interesgarri eta intelektualki osoago eraman dezakeela. Sare neuronalekin lan egiteko esperientziak etorkizuneko lanbidea aukeratzera eramaten du askatasun atmosferako jarduerak ukitzeko aukera ematen du, zeure buruan konfiantza garatzen du eta etorkizunean behar dituzten gaitasunak eta nerabeak emango dizkiote.
Mutilek erakusten dute non lortutako ezagutzak aplikatu ditzaketen. Parte-hartzaileek biriken argazkiak aztertzeko eredu eta algoritmoak sortzen dituzte, eta horietan auto-aurrerapenak pneumonia eta arnas gaixotasunak, pneumotorax edo tumoreak antzemateko. Ikasteko sakoneko ereduek ia ezabatzen ez diren zehaztasunak egin ditzakete, izan ere, ereduaren barne logika zaila da deskubritzea eta interpretatzea, erabaki hori zuzena denaren aldeko argudioak, askotan ez baitu alferrik galtzen.
Erabaki medikoek izugarrizko pisua izan dezaketenez, askok kritika egiten dute automatizazio osoaren prospektua. Oso garrantzitsua da gogoratzea autoak ez duela medikua ordezkatzen, baina bere laguntzaile eta aholkulari bihurtzen da, izan ere, medikuarentzako hirugarren begia besterik ez da. AI behar da ohiko zereginak optimizatzeko, bere nonahiko inplementazioarekin bereziki aldatzen da bereziki osagai bisual sendoarekin, adibidez, erradiologia eta patologia. Praktikatzaileek, zirujauak barne, modu aktiboan interesatzen dira horrelako gailuak garatzeko eta ezartzeko. AI behar da ohiko zereginak optimizatzeko, bere sarrera zabala, espezialitatea aldatuko da osagai bisual sendoarekin, adibidez, erradiologia eta patologia. Praktikatzaileek, zirujauak barne, modu aktiboan interesatzen dira horrelako gailuak garatzeko eta ezartzeko.
Aztertutako algoritmoak ikastetxeak benetako ospitaleetako benetako argazki mediko ugaritan probatzen dira.
Programatzaile gazteek adimen artifiziala irakatsi behar dute biriketan prozesu patologikoen dimentsio eta kokapen zehatzak kalkulatzeko, organoaren anomalien gainean medikua adierazi. Ikerketarako materialak Proiektuko parte-hartzaileak iturri irekietan aurkitzen dira, etxeko eta atzerriko mediku unibertsitateetako artikulu zientifiko hauen datu baseetan. Benetako LPUko ehunka mediku argazkien inguruko algoritmoak egiaztatzen dituzte, datu garrantzitsuak eta nahikoak izateak garrantzia du AIren prestakuntza algoritmoetan.
Danila Pechenevek, Kemerovoko hamaika-kalifikatzaileak dio zeregin hau aukeratu zuela, dagoeneko makinaren ikuspegiarekin lan egin zuelako. Idazmena aitortzen duen sare neuronal baten proiektua, "erronka handien" lehiaketako finalista bihurtu zen. Eta zeregin berriko lanak makina ikasteko metodo aurreratuak ikasteko aukera emango du. Gaur egungo mediku irudien azterketa premiazkoa da sare neuronalak aplikatzeko. Teknologia eskuragarri dago, kasu gehienetan egiaztatzeak egiaztatzeko zehaztasun handia erakusten du.
Proiektuaren finalistentzat, aukera onak irekitzen dira garapen gehiagorako eta auto-errealizaziorako. Aurreko "erronka handiaren" parte-hartzaile asko herrialdeetako unibertsitate handienetan matrikulatu ziren eta MFTI laborategietako espezialistekin lan egiten dute. Unibertsitateko tituludunek prestakuntza denbora osoan zehar proiektuak daramatzate eta prentsa zientifiko globalaren lorpen eta garapenen berri eman. "Erronka handien" parte-hartzaileen ideia asko dagoeneko erabiltzen dira bazkide konpainiek praktikan.