"Grands défis-2020" est tellement appelé l'un des projets tenus au second semestre du centre éducatif Sirius. Au cours de ce programme de projet scientifique et technologique, les lycéens ont formé des renseignements artificiels. Les gars devaient enseigner la voiture à la prochaine sagesse:
- Écrire des nouvelles.
- Développer de nouveaux médicaments.
- Analyser les images du CT.
- Etudier des profils de candidats dans les réseaux sociaux.
Les écoliers ont contribué à des experts de l'université Innopolis, Yandex, Speed School of Management Spibsu, Banque VTB, BIOCAD. Il est prévu que les meilleures offres seront mises en œuvre dans la pratique.
Andrei Rasjorgorodsky, responsable du directeur «Big Data», directeur de la Fiztech-School of Mathematics appliquée et informatique de MFTI, est précisé que la session a duré 10 jours. Pendant ce temps, les gars ont appris à travailler avec divers outils de technologie numérique et pourront désormais utiliser leurs compétences à l'avenir à la maison.
Le projet prévoit une direction distincte "de grandes données, de l'intelligence artificielle, de la technologie financière et de l'apprentissage automatique". 28 onzième année de 18 régions de Russie ont été invitées à y travailler. Ces gars-là sont devenus finalistes de la concurrence de la conception et de la recherche en All-Russie.
Pour les participants dans cette direction, Yandex a formé une commande spéciale: développer un programme pour générer des nouvelles, de sorte que les éditions modernes puissent être utilisées dans le travail quotidien. La Banque VTB et l'Université d'État St. Petersburg ont également donné la tâche des écoliers de Sirius. Les gars doivent analyser les réseaux sociaux et sur la base des informations reçues pour faire un portrait d'un candidat scolaire de l'entreprise.
Les scientifiques ont perplexe des écoliers avec un souhait complexe: les gars devraient enseigner l'intelligence artificielle à prédire avec précision avec l'aide de la modélisation informatique de la structure du complexe moléculaire lors de la création de nouveaux médicaments. La voiture devra trouver les combinaisons les plus crédibles et ceux qui existent vraiment dans la nature. La nouvelle méthode doit être prédite à l'efficacité de la préparation créée. Les suggestions des élèves du secondaire sont censées être utilisées dans l'algorithme de couverture de BioCad.
Les technologies numériques basées sur l'intelligence artificielle sont devenues activement appliquées dans l'industrie médicale dans de nombreux pays du monde. Cela a été facilité par le début de la pandémie coronavirus. Les technologies de télémédecine ont montré l'avantage d'automatiser de nombreux processus, ont permis de décharger des cliniques et des médecins à plusieurs reprises, ont réussi à fournir des soins médicaux distants de haute qualité aux patients.
Dans le cadre du projet scientifique et technologique de SIRIUS "Grands défis-2020", les élèves participant au programme ont reçu une tâche difficile des locsologues de la Russie. Les médecins sont invités à enseigner l'intelligence artificielle d'analyser des images médicales à l'aide de la vision informatique et de trouver rapidement et avec précision la pathologie dans les poumons. L'aide et les astuces de la neurosette facilitent le fonctionnement de radiologues, réduisent le temps nécessaire pour traiter les images.
Pour des problèmes aussi variables et complexes, comme recevant des images médicales, un apprentissage profond nécessite des ensembles de données importants pour atteindre le niveau de précision requis. Les recommandations d'intelligence artificielle sont généralement très précises. Les résultats des travaux seront téléchargés dans la bibliothèque open source, l'accès auxquels seront découverts pour des spécialistes de tous les pays. Les solutions d'écoliers peuvent être testées et appliquées dans la pratique si la qualité de développement organisera un utilisateur. L'assistance partenaire aux écoliers est fournie par le Centre d'intelligence artificielle de l'Université d'Innopolis.
L'équipe de projet emploie six 11 notes du Khanty-Mansiysk Autonome Okrug, Sébastopol, le territoire de Khabarovsk, la République de Bachkortostan, Tyumen et Kemerovo et les régions. Ils sont aidés par des experts du centre d'Innopolis.
Semen Kiselev, chercheur du Centre d'intelligence artificielle de l'Université d'Innopolis, un projet de guidage, a déclaré que les développeurs introduisent des enfants avec des méthodes d'apprentissage de la machine et de vision informatique. La vulgarisation des mathématiques, de la programmation et des méthodes d'apprentissage de la machine vous permettra de changer l'attitude des opportunités d'ouverture de nombreux qui ont besoin de ce changement. Le projet encouragera les écoliers à devenir plus actifs dans l'étude des perspectives de transformation numérique de la société, en convaincre qu'elle peut les conduire à une vie plus intéressante et intellectuelle à pleine vie. L'expérience de travail avec des réseaux de neurones conduit au choix de la future profession, vous permet de toucher les activités de l'atmosphère de liberté, développe la confiance en soi et fournira aux enfants et aux adolescents les compétences dont ils ont besoin à l'avenir.
Les gars montrent où dans quels domaines ils peuvent appliquer les connaissances acquises. Les participants créent de tels modèles et des algorithmes pour analyser les instantanés des poumons dans lesquels la névralisation de l'auto-progrès pour reconnaître la pneumonie et d'autres maladies respiratoires, pneumothorax ou tumeur. Les modèles d'apprentissage profonds peuvent faire des prédictions avec une précision presque incontrôlable, cependant, car la logique interne du modèle est difficile à découvrir et à interpréter, les arguments en faveur de la raison pour laquelle cette décision est correcte, restent souvent unallimage.
Étant donné que les décisions médicales peuvent avoir un poids incroyable, de nombreuses perspectives de manière critique de la perspective de l'automatisation complète. Il est très important de se rappeler que la voiture ne remplace pas le médecin, mais devient son adjointe et le conseiller, en fait, il s'agit simplement du troisième œil pour le médecin. L'AI est nécessaire pour optimiser les tâches de routine, sa mise en œuvre omniprésente change profondément spécialité avec un volet visuel fort, tel que la radiologie et la pathologie. Les praticiens, y compris les chirurgiens, sont activement intéressés à développer et à mettre en œuvre de tels dispositifs. L'AI est nécessaire pour optimiser les tâches de routine, son introduction généralisée, une spécialité changera avec une composante visuelle puissante, telle que la radiologie et la pathologie. Les praticiens, y compris les chirurgiens, sont activement intéressés à développer et à mettre en œuvre de tels dispositifs.
Les écoliers d'algorithmes étudiés sont testés sur un grand nombre de véritables images médicales de vrais hôpitaux.
Les jeunes programmeurs doivent enseigner l'intelligence artificielle pour calculer les dimensions exactes et l'emplacement des processus pathologiques dans les poumons, indiquent le médecin sur les anomalies de l'organe. Matériel de recherche Les participants au projet se trouvent dans des sources ouvertes, des bases de données de ces articles scientifiques d'universités médicales nationales et étrangères. Ils vérifient leurs algorithmes sur des centaines d'images médicales authentiques de vrais PPA, car l'accès aux données pertinentes et suffisantes est d'une importance primordiale dans les algorithmes de formation d'AI.
Danila Pechenev, onze niveleuse de Kemerovo, dit qu'il a choisi cette tâche, car il a déjà travaillé avec la vision de la machine. Son projet d'un réseau de neurones, qui reconnaît l'écriture manuscrite, est devenu le finaliste des «grands défis». Et le travail de la nouvelle tâche vous permettra d'apprendre des méthodes avancées d'apprentissage de machines. L'analyse des images médicales est aujourd'hui une tâche urgente d'appliquer des réseaux de neurones. La technologie est disponible, dans la plupart des cas, démontrant une grande précision sur les contrôles de vérification.
Pour les finalistes du projet, de bonnes opportunités sont ouvertes pour un développement ultérieur et une auto-réalisation. De nombreux participants au "grand défi" précédent ont été inscrits dans les plus grandes universités des pays et travaillent activement avec des spécialistes des laboratoires de MFTI. Les diplômés universitaires dirigent des projets tout au long de l'ensemble du temps de formation et informent des réalisations et des développements de la presse scientifique mondiale. De nombreuses idées de «grands défis» sont déjà utilisées dans la pratique par les entreprises partenaires.