"Grutte útdagings-2020" is sa ambéolend neamd ien fan 'e projekten hâlden yn' e twadde helte fan desimber yn it sirius edukatyf sintrum. Yn 'e rin fan dit wittenskiplik en technologysk projektprogramma traine studinten fan middelbere skoalle keunstmjittige yntelliginsje. De jonges wiene de auto te learen nei de folgjende wiisheid:
- Nijs skriuwe.
- Untwikkelje nije drugs.
- Analysearje de foto's fan 'e CT.
- Stuestprofilen fan oanfregers yn sosjale netwurken.
Skoalbern holpen saakkundigen fan University Innopolis, Yandex, hegere skoalle fan Management Spbsu, VTB Bank, Biocad. It is pland dat de bêste oanbiedingen yn 'e praktyk sille wurde ymplementearre.
Andrei rasjororodsky, haad fan 'e "BIG gegevens" Direkteur, de direkteur fan' e Fiztech-School fan tapaste wiskunde en ynformaasjes fan MFTI, wurdt oantsjutte dat de sesje 10 dagen duorre. Yn dizze tiid hawwe de jonges leard om te wurkjen mei ferskate ark foar ferskate digitale technology en sil no har feardigens yn 'e takomst thús kinne brûke.
It projekt jout foar in aparte rjochting "Grutte gegevens, keunstmjittige yntelliginsje, finansjele technology en masjine learen". 28 Eleventh-klassers fan 18 regio's fan Ruslân waarden útnoege om deryn te wurkjen. Dizze jonges waarden finalisten fan 'e all-Russyske konkurrinsje fan ûntwerp en ûndersykswurk.
Foar dielnimmers yn dizze rjochting hat Yandex in spesjale bestelling foarme: om in programma te ûntwikkeljen om nijs te generearjen om te generearjen, sadat moderne edysjes kinne wurde brûkt yn deistich wurk. VTB Bank en Sint-Petersburch State-universiteit joegen ek de taak fan Sirius skoalbern. De jongens moatte sosjale netwurken analysearje en basearre op de ûntfongen ynformaasje om in portret te meitsjen fan in oanfreger fan 'e saaklike skoalle.
Wittenskippers ferrassen skoalbern mei in komplekse winsk: de jonges moatte keunstmjittige yntelliginsje leare om te foarsizzen mei de help fan kompjûter fan 'e struktuer fan it molekulêre kompleks by it meitsjen fan nije drugs. De auto sil de meast leauwich kombinaasjes moatte fine en dejingen dy't echt besteane yn 'e natuer. De nije metoade moat wurde foarsizze hoe effektyf de tarieding oanmakke. Suggestjes fan studinten fan 'e middelbere skoalle moatte wurde brûkt yn' e hage-algoritme fan Biocad.
Digitale technologyen basearre op keunstmjittige yntelliginsje binne aktyf wurden yn 'e medyske sektor yn in protte lannen fan' e wrâld. Dit waard fasiliteare troch it begjin fan 'e Coronavirus Pandemy. Telemedicine-technologyen hawwe it foardiel sjen litten fan Auto-prosessen, holpen kliniken en dokters út te laden út ferskate laden, slagge om medyske soarch foar hege kwaliteit te leverjen.
Binnen it ramt fan 'e wittenskiplik en technologysk projekt fan Sirius "Big Challenges-2020", meidwaan oan it programma dy't in lestige taak krige fan' e rent-faksologen. Dokters wurde frege om keunstmjittige yntelliginsje te learen om medyske ôfbyldings te analysearjen mei komputerfisy en snel patology yn 'e longen. De help en tips fan 'e neurosette fasilitearje de wurking fan radiologen, ferminderje de tiid om de foto's te ferwurkjen.
Foar sa'n ferskaat oan en komplekse problemen, as ûntfangende medyske ôfbyldings fereasket djip learen grutte datatakten om it fereaske nivo fan krektens te berikken. De oanbefellings fan keunstmjittige yntelliginsje binne normaal heul presys. De resultaten fan it wurk sille wurde uploade nei de iepenboarne bibleteek, tagong ta hokker sil wurde ûntdutsen foar spesjalisten út alle lannen. Skoalbern-oplossingen kinne wurde hifke en tapast yn 'e praktyk as de ûntwikkelingswaliteit in brûker sil regelje. Partner-bystân oan skoalbern wurdt levere troch it sintrum foar keunstmjittige yntelliginsje fan 'e Universiteit fan Innopolis.
It projektteam hat seis 11-graden autonoom Autonome Okrug, Sevastopol, it Khabarovsk gebiet, de republyk fan Bashkortostaan, Tyumen en Kemerovo en regio's. Se wurde holpen troch saakkundigen út it sintrum fan Innopolis.
Semen Kiselevator, ûndersiker fan it sintrum foar keunstmjittige yntelliginsje fan 'e Universiteit fan Indopolis, sei dat de ûntwikkelders bern ynstelde mei metoaden fan masjine-learen en kompjûterfisy. Popularisaasje fan wiskunde, metoaden foar programmearring en masjine kinne jo de hâlding feroarje foar de iepeningmooglikheden fan in protte dy't dizze feroaring nedich binne. It projekt sil skoalbern oanmoedigje om aktyf te wurden by it studearjen fan 'e perspektiven foar digitale transformaasje fan' e maatskippij, oertsjûgje se dat it kin liede ta ynteressant en yntellektueel en yntellektueel ynstelde folsleine libben. De ûnderfining fan wurkjen mei neurale netwurken liedt ta de kar fan 'e takomst fan it takomstige berop, stelt jo oan' e Aktiviteiten oanreitsje yn 'e sfear fan frijheid, fertrouwen yn' e fertrouwen en adolesinten de kompetinsjes te jaan dat se yn 'e takomst hawwe.
De jongens litte sjen wêr yn hokker gebieten se kinne tapasse op 'e wûn kennis. Dielnimmers meitsje sokke modellen en algoritmen foar it analysearjen fan 'e snapshots fan' e longen, wêryn om te neurearjen fan selsbewuste om foaren en oare respiratory sykten, pneumothorax of tumor te erkennen. Djippe learmodellen kinne foarsizzingen meitsje mei hast unmistakablike krektens, lykwols, om't de ynterne logika lestich is om te ûntdekken om te ûntdekken en te ynterpretearjen, hoe't dit beslút korrekt is, bliuwt faak unallim.
Sûnt medyske besluten kin miskien gewicht hawwe, ferwize in soad kritysk nei it útsicht op folsleine automatisearring. It is heul wichtich om te ûnthâlden dat de auto de dokter net ferfangt, mar wurdt syn assistint en de adviseur, yn feite is it gewoan it tredde each foar de dokter. AI is nedich om routine taken te optimalisearjen, mei syn ubiquitous ymplemintaasje feroaret djip spesjaliteit mei in sterke fisuele komponint, lykas radiology en patology. Beoefeners, ynklusyf sjirurgen, binne aktyf ynteressearre yn it ûntwikkeljen en sokke apparaten te ûntwikkeljen. AI is nedich om routine taken te optimalisearjen, mei syn wiidferspraat ynlieding, sil spesjaliteit feroarje mei in sterke fisuele komponint, lykas radiology en patology. Beoefeners, ynklusyf sjirurgen, binne aktyf ynteressearre yn it ûntwikkeljen en sokke apparaten te ûntwikkeljen.
De studearre algoritmen skoallen wurde testen op in grut oantal echte medyske foto's út echte sikehuzen.
Jonge programmeurs moatte keunstmjittige yntelliginsje leare om de krekte ôfmjittingen en lokaasje fan patologyske prosessen yn 'e longen te berekkenjen, oanjaan de dokter oan' e anomalies fan it oargel. Materiaal foar ûndersyk It projekt dielnimmers wurde fûn yn iepen boarnen, databases fan dizze wittenskiplike artikels fan húslik en bûtenlânske medyske universiteiten. Se kontrolearje har algoritmen op hûnderten echte medyske foto's fan echte lpus, om't tagong ta relevante en foldwaande gegevens binne fan it belang yn training fan AI.
Danila Pechènev, Eleven-grader fan Kemerovo, seit dat hy dizze taak keazen hat, om't hy al wurke mei masjine-fyzje. Syn projekt fan in neuraal netwurk, dy't it hânskrift erkent, waard de finalist fan 'e "grutte útdagings"-wedstryd. En it wurk oan 'e nije taak sil jo tastean om avansearre masine learmetoaden te learen. Analyse fan medyske ôfbyldings hjoed is in urgent taak om neurale netwurken oan te bringen. Technology is te krijen, yn 'e measte gefallen dy't hege krektens demonstrearje op kontrôles foar ferifikaasje.
Foar de finalisten fan it projekt wurde goede kânsen iepene foar fierdere ûntwikkeling en selsbehearsking. In protte dielnimmers fan 'e foarige "Big Challenge" wiene ynskreaun yn' e grutste universiteiten fan 'e lannen en wurkje aktyf mei spesjalisten fan' e MFTI-laboratoaren. Traadueart fan universiteit Leadprojekten yn 'e heule trainingstiid en ynformearje oer prestaasjes en ûntwikkelingen yn' e wrâldwide wittenskiplike parse. In protte ideeën fan dielnimmers fan "Grutte útdagings" wurde al brûkt yn 'e praktyk troch partnerbedriuwen.