"Stórar áskoranir-2020" er svo metnaðarfullt kallað eitt af verkefnum sem haldin var í seinni hluta desember í Sirius Náms Center. Í tengslum við þessa vísindalegum og tæknilegum verkefnisáætlun, þjálfaðir menntaskólar nemendur gervigreind. Krakkarnir voru að kenna bílnum í næsta visku:
- Skrifaðu fréttir.
- Þróa ný lyf.
- Greindu myndirnar af CT.
- Study snið umsækjenda í félagslegur net.
SchoolChildren hjálpaði sérfræðingum frá University Innopolis, Yandex, Higher School of Management Spbsu, VTB Bank, Biocad. Gert er ráð fyrir að bestu tilboðin verði hrint í framkvæmd í reynd.
Andrei Rasjorgorodsky, yfirmaður "Big Data" framkvæmdastjóri, forstöðumaður Fiztech-School of Applied Mathematics og upplýsingar um MFti, er tilgreind að fundurinn stóð í 10 daga. Á þessum tíma hafa krakkar lært að vinna með ýmsum stafrænum tækjunum og mun nú geta notað hæfileika sína í framtíðinni heima.
Verkefnið er kveðið á um sérstaka átt "stór gögn, gervigreind, fjármála tækni og vélaritun". 28 ellefta gráðu frá 18 svæðum Rússlands voru boðið að vinna í henni. Þessir krakkar urðu úrslitaleikir allra rússneska samkeppni við hönnun og rannsóknarvinnu.
Fyrir þátttakendur í þessari átt hefur Yandex myndast sérstaka röð: að þróa forrit til að búa til fréttir, þannig að nútíma útgáfur geta verið notaðir í daglegu starfi. VTB Bank og St Petersburg State University gaf einnig verkefni Sirius skólabörn. Krakkar verða að greina félagslega net og byggjast á upplýsingum sem berast til að gera mynd af umsækjanda í viðskiptaskólanum.
Vísindamenn undrandi skólabörn með flóknu óskum: Krakkarnir ættu að kenna gervigreind til að spá nákvæmlega með hjálp tölvu líkan uppbyggingu sameinda flókið þegar þú býrð til nýjar lyf. Bíllinn verður að finna mest trúverðug samsetningar og þá sem raunverulega eru til í náttúrunni. Hin nýja aðferð verður að vera fyrirhuguð hversu vel undirbúningur skapað. Tillögur frá háskólanemendum eiga að nota í áhættureikningum Biocad.
Stafræn tækni byggð á gervigreind hefur orðið virkur beittur í læknisfræðilegum iðnaði í mörgum löndum heims. Þetta var auðveldað með upphaf Coronavirus heimsfaraldri. Telemedicine Technologies hefur sýnt fram á að sjálfvirkar margar aðferðir, hjálpaði afferma heilsugæslustöðvar og læknar frá endurtekinni auknum álagi, tókst að veita hágæða fjarstýringu sjúklinga.
Innan ramma vísinda- og tæknilegs verkefnis Sirius "stóra áskoranir-2020", tóku nemendur þátt í áætluninni erfitt verkefni frá Rússlandi Rússlands. Læknar eru beðnir um að kenna gervigreind til að greina læknisfræðilegar myndir með tölvuhugmyndum og fljótt og örugglega finna meinafræði í lungum. Hjálpin og ábendingar taugasettunnar auðvelda rekstur geislalækna, draga úr tíma til að vinna úr myndunum.
Fyrir slíkar margs konar og flóknar vandamál, sem að fá læknisfræðilegar myndir, þarf djúpt nám í stórum gögnum til að ná fram nauðsynlegum nákvæmni. Tillögur gervigreindar eru yfirleitt mjög nákvæmar. Niðurstöður verksins verða hlaðið upp á opinn uppspretta bókasafn, aðgang að sem verður uppgötvað fyrir sérfræðinga frá öllum löndum. Hægt er að prófa skólabörn lausnir og beita í reynd ef þróunargæði skipuleggur notanda. Samstarfsaðstoð við skólabörn er veitt af Center for Artificial Intelligence Háskólans í Innopolis.
Verkefnið liðið notar sex 11 einkunnir frá Khanty-Mansiysk sjálfstætt Okrug, Sevastopol, Khabarovsk yfirráðasvæði, Lýðveldið Bashkortostan, Tyumen og Kemerovo og Svæði. Þeir eru hjálpaðir af sérfræðingum frá miðbæ Innopolis.
Sæði Kiselev, rannsóknarmaður Center for Artificial Intelligence Háskólans í Innopolis, leiðarljósi, sagði að verktaki kynnti börn með aðferðum við nám og tölvu sjón. Popular stærðfræði, forritun og vél námsaðferðir mun leyfa þér að breyta viðhorf til opnunar tækifæri margra sem þurfa þessa breytingu. Verkefnið mun hvetja skólabörn til að verða virkari í að læra horfur fyrir stafræna umbreytingu samfélagsins, sannfæra þá um að það geti leitt þeim til áhugaverðra og vitsmunalegra lífs. Reynsla af því að vinna með taugakerfi leiðir til val á framtíðinni, gerir þér kleift að snerta starfsemi í andrúmslofti frelsisins, þróar traust á sjálfum þér og mun veita börnum og unglingum hæfileika sem þeir þurfa í framtíðinni.
Krakkar sýna hvar á hvaða svæði þeir geta sótt um þekkingu sem náðst hefur. Þátttakendur búa til slíkar gerðir og reiknirit til að greina skyndimyndir lungna, þar sem að tauga sjálfstraust til að þekkja lungnabólgu og aðra öndunarfærasjúkdóma, pneumothorax eða æxli. Djúp námsmódel geta gert spár með næstum ómögulegum nákvæmni, þar sem innri rökfræði líkansins er erfitt að afhjúpa og túlka, rökin í þágu hvers vegna þessi ákvörðun er rétt, oft vera óánægður.
Þar sem læknisfræðilegar ákvarðanir geta haft ótrúlega þyngd, vísar margir gagnrýninn á möguleika á fullri sjálfvirkni. Það er mjög mikilvægt að muna að bíllinn kemur ekki í stað læknisins, en verður aðstoðarmaður hans og ráðgjafi, í raun er það bara þriðja auga fyrir lækninn. AI er nauðsynlegt til að hagræða reglubundnum verkefnum, með alls staðar nálægum framkvæmd hennar djúpt breytir sérgrein með sterka sjónræna hluti, svo sem geislafræði og meinafræði. Sérfræðingar, þ.mt skurðlæknar, hafa virkan áhuga á að þróa og framkvæma slík tæki. AI er nauðsynlegt til að hagræða reglubundnum verkefnum, með víðtækri kynningu, sérgrein mun breytast með sterka sjónræna hluti, svo sem geislafræði og meinafræði. Sérfræðingar, þ.mt skurðlæknar, hafa virkan áhuga á að þróa og framkvæma slík tæki.
Rannsakað reikniritaskólabörnin eru prófuð á fjölda raunverulegra læknisfræðilegra mynda frá alvöru sjúkrahúsum.
Ungir forritarar verða að kenna gervigreind til að reikna nákvæmlega mál og staðsetningu sjúklegra ferla í lungum, tilgreina lækninn á frávikum líffæra. Efni til rannsókna Verkefnið þátttakendur eru að finna í opnum heimildum, gagnagrunni þessara vísindalegra greinar úr innlendum og erlendum háskólum. Þeir athuga reiknirit þeirra á hundruð raunverulegra læknisfræðilegra mynda frá Real Lpus, vegna þess að aðgengi að viðeigandi og nægilegum gögnum er afar mikilvægt í þjálfunarreiknirit AI.
Danila Pechenev, ellefu-gráður frá Kemerovo, segir að hann valdi þetta verkefni, vegna þess að hann starfaði nú þegar með vél sýn. Verkefni hans á tauga neti, sem viðurkennir handritið, varð úrslitaleikurinn á "stórum áskorunum" keppninni. Og verkið á nýju verkefninu mun leyfa þér að læra háþróaða vélaraðferðir. Greining á læknisfræðilegum myndum í dag er brýn verkefni að beita tauga netum. Tækni er í boði, í flestum tilfellum sem sýna mikla nákvæmni við eftirlit með sannprófun.
Fyrir lokamenn verkefnisins eru góð tækifæri opnuð fyrir frekari þróun og sjálfstraust. Margir þátttakendur í fyrri "stórum áskorun" voru skráðir í stærstu háskólum landanna og eru virkir að vinna með sérfræðingum í MFTI rannsóknarstofum. Háskóli útskriftarnema leiða verkefni um allan tímann og upplýsa um árangur og þróun á alþjóðlegum vísindalegum fjölmiðlum. Margar hugmyndir þátttakenda í "stórum áskorunum" eru nú þegar notuð í framkvæmd samstarfsfélaga.