უმაღლესი სკოლის მოსწავლეები "სირიუსში" ასწავლიან ნეირალტას ფილტვების პათოლოგიაში

"დიდი გამოწვევები -2020" იმდენად ამბიციურად უწოდა ერთ-ერთ პროექტს დეკემბრის მეორე ნახევარში, სირიუს საგანმანათლებლო ცენტრში. ამ სამეცნიერო და ტექნოლოგიური პროექტის პროგრამის განმავლობაში, უმაღლესი სკოლის მოსწავლეებმა ხელოვნური ინტელექტი გაატარეს. ბიჭები მომავალ სიბრძნეს ასწავლიან მანქანას:

1. დაწერეთ ახალი ამბები.
2. ახალი ნარკოტიკების განვითარება.
3. გაანალიზეთ CT- ის სურათები.
4. სოციალური ქსელების განმცხადებლების პროფილები.

მოსწავლეები დაეხმარნენ ექსპერტებს უნივერსიტეტის Innopolis, Yandex, მენეჯმენტის უმაღლესი სკოლის უმაღლესი სკოლის, ვითიბი ბანკის, BIOCAD. დაგეგმილია, რომ საუკეთესო შეთავაზებები პრაქტიკაში განხორციელდება.

განსაზღვრულია "დიდი მონაცემების" დირექტორის, ანდრეი რაჯოროროდოროდსკი, გამოყენებითი მათემატიკის სკოლის დირექტორმა და MFTI- ის ინფორმატიკის დირექტორმა, განსაზღვრეთ, რომ სხდომა 10 დღე გაგრძელდა. ამ ხნის განმავლობაში, ბიჭებმა ისწავლეს სხვადასხვა ციფრული ტექნოლოგიების საშუალებებით მუშაობა და ახლა შეძლებენ თავიანთ უნარებს მომავალში.

პროექტი ითვალისწინებს ცალკეულ მიმართულებას "დიდი მონაცემები, ხელოვნური ინტელექტი, ფინანსური ტექნოლოგია და მანქანა სწავლა". მასში მონაწილეობდნენ 28 მეთერთმეტე კლასის მოსწავლე რუსეთში 18 რეგიონიდან. ეს ბიჭები გახდნენ დიზაინისა და კვლევის ყველა რუსული კონკურსის ფინალისტები.

ამ მიმართულებით მონაწილეთათვის, Yandex- მა შექმნა სპეციალური ბრძანება: ახალი ამბების გენერირების პროგრამის შემუშავება, ისე, რომ თანამედროვე გამოცემები ყოველდღიურ საქმიანობაში შეიძლება გამოყენებულ იქნას. ვითიბი ბანკმა და პეტერბურგის სახელმწიფო უნივერსიტეტმა ასევე მისცა SIRIUS- ის მოსწავლეებს. ბიჭებმა უნდა გაანალიზონ სოციალური ქსელები და საფუძველზე ბიზნესის სკოლის დირექტორის პორტრეტისთვის მიღებული ინფორმაციის საფუძველზე.

მეცნიერებმა გააცნობიერონ მოსწავლეები კომპლექსური სურვილით: ბიჭები ხელოვნური ინტელექტის სწორად პროგნოზირებას ახდენენ კომპიუტერული მოდელის დახმარებით მოლეკულური კომპლექსის სტრუქტურის შექმნისას ახალი პრეპარატების შექმნისას. მანქანა მოუწევს ყველაზე მოსახასიათებელ კომბინაციებს და ბუნებაში არსებულ ადამიანებს. ახალი მეთოდი უნდა იწინასწარმეტყველა, რამდენად ეფექტურად შეიქმნა მომზადება. უმაღლესი სკოლის მოსწავლეების წინადადებები უნდა იქნას გამოყენებული Biocad- ის ჰეჯავ ალგორითმში.

ციფრული ტექნოლოგიები ხელოვნური ინტელექტის საფუძველზე, აქტიურად იქნა გამოყენებული სამედიცინო ინდუსტრიაში მსოფლიოს ბევრ ქვეყანაში. ეს ხელს შეუწყობდა კორონავირუსის პანდემიის დასაწყისას. Telemedicine Technologies- მა აჩვენა უპირატესობა ბევრი პროცესის ავტომატიზირება, დაეხმარა კლინიკებსა და ექიმებს არაერთხელ გაზრდილი დატვირთვები, მოახერხა მაღალხარისხიანი დისტანციური სამედიცინო დახმარება პაციენტებისთვის.

სირიუს "დიდი გამოწვევების -2020" -ის სამეცნიერო-ტექნოლოგიური პროექტის ფარგლებში, პროგრამაში მონაწილე სტუდენტებმა მიიღეს რთული ამოცანა რუსეთის გაქირავებისგან. ექიმებს სთხოვენ ხელოვნური ინტელექტის სწავლებას კომპიუტერული ხედვის გამოყენებით სამედიცინო სურათების ანალიზი და ფილტვების პათოლოგიის გამოყენებით. ნეიროსეტის დახმარებით და რჩევები, რომლებიც ხელს უწყობენ რადიოლოგთა მუშაობას, შეამცირონ სურათების დამუშავების დრო.

ასეთი მრავალფეროვნების და კომპლექსური პრობლემებისათვის, როგორც სამედიცინო გამოსახულებების მიღებისას, ღრმა სწავლა მოითხოვს დიდი მონაცემების კომპლექტს, რათა მიაღწიოს საჭირო დონის სიზუსტეს. ხელოვნური ინტელექტის რეკომენდაციები, როგორც წესი, ძალიან ზუსტია. სამუშაოს შედეგები ატვირთული იქნება ღია ბიბლიოთეკაში, რომელიც ხელმისაწვდომი იქნება ყველა ქვეყნის სპეციალისტებისთვის. მოსწავლეების გადაწყვეტილებები შეიძლება შემოწმდეს და გამოყენებულ იქნას პრაქტიკაში, თუ განვითარების ხარისხი მომხმარებელს მოაწყობს. მოსწავლეებს პარტნიორების დახმარება მოცემულია ინოპლისის უნივერსიტეტის ხელოვნური ინტელექტის ცენტრის მიერ.

პროექტის გუნდი ასახავს ხანტი- Mansiysk ავტონომიური Okrug, Sevastopol, Khabarovsk ტერიტორია, Bashkortostan, Tyumen და Kemerovo და რეგიონების რესპუბლიკას. ისინი ინოპლისის ცენტრის ექსპერტებს ეხმარებიან.

Innopolis- ის უნივერსიტეტის ხელოვნური ინტელექტის ცენტრის მკვლევარმა სემენ კისელეევმა განაცხადა, რომ დეველოპერები მანქანების სწავლებისა და კომპიუტერული ხედვის მეთოდებით ბავშვებს გააცნობენ. მათემატიკის, პროგრამირების და მანქანათმშენებლობის მეთოდების პოპულარიზაცია საშუალებას მოგცემთ შეცვალოთ დამოკიდებულება იმ ადამიანების გახსნის შესაძლებლობებზე, ვისაც ეს ცვლილება სჭირდება. პროექტი ხელს შეუწყობს მოსწავლეებს, რომ უფრო აქტიური გახდეს საზოგადოების ციფრული ტრანსფორმაციის პერსპექტივების შესწავლაში, დარწმუნდეს, რომ მათ უფრო საინტერესო და ინტელექტუალურად სრულფასოვანი ცხოვრებისკენ მიჰყვეს. ნერვული ქსელების მუშაობის გამოცდილება მომავალი პროფესიის არჩევანს მივყავართ, საშუალებას გაძლევთ შეეხოთ საქმიანობას თავისუფლების ატმოსფეროში, შეიმუშავებს საკუთარ თავს და უზრუნველყოფს ბავშვებსა და მოზარდებს კომპეტენციებს, რომლებიც მათ მომავალში სჭირდებათ.

ბიჭები აჩვენებენ, სადაც, სადაც მათ შეუძლიათ გამოიყენონ ცოდნა. მონაწილეები ქმნიან ამ მოდელებს და ალგორითმებს ფილტვების სნაორშების ანალიზისთვის, რომელშიც, პნევმონია და სხვა რესპირატორული დაავადებების, პნევმოთორქსის ან სიმსივნის აღიარების მიზნით თვითგამორკვევის მიზნით. ღრმა სწავლის მოდელებს შეუძლიათ პროგნოზები თითქმის შეუძლებელი სიზუსტით, თუმცა, მას შემდეგ, რაც მოდელი მოდელი ძნელია uncover და ინტერპრეტაცია, არგუმენტები სასარგებლოდ, რატომ არის ეს გადაწყვეტილება სწორი, ხშირად რჩება unallimy.

მას შემდეგ, რაც სამედიცინო გადაწყვეტილებები შეიძლება წარმოუდგენელი წონა, ბევრი კრიტიკულად ეხება სრულ ავტომატიზაციის პერსპექტივას. ძალიან მნიშვნელოვანია გვახსოვდეს, რომ მანქანა არ შეცვლის ექიმს, მაგრამ მისი თანაშემწე და მრჩეველი ხდება, სინამდვილეში ეს მხოლოდ მესამე თვალია ექიმისთვის. AI საჭიროა რუტინული ამოცანების ოპტიმიზაციისთვის, მისი ubiquitous განხორციელება ღრმად იცვლება სპეციალობით ძლიერი ვიზუალური კომპონენტისთვის, როგორიცაა რადიოლოგია და პათოლოგია. პრაქტიკოსი, მათ შორის ქირურგები, აქტიურად არიან დაინტერესებული ასეთი მოწყობილობების შემუშავებისა და განხორციელებისას. AI საჭიროა რუტინული ამოცანების ოპტიმიზაციისთვის, მისი ფართოდ გავრცელებული შესავალი, სპეციალობა შეიცვლება ძლიერი ვიზუალური კომპონენტის გამოყენებით, როგორიცაა რადიოლოგია და პათოლოგია. პრაქტიკოსი, მათ შორის ქირურგები, აქტიურად არიან დაინტერესებული ასეთი მოწყობილობების შემუშავებისა და განხორციელებისას.

შესწავლილი ალგორითმები მოსწავლეები ნამდვილი საავადმყოფოებისგან ნამდვილი სამედიცინო სურათების დიდი რაოდენობით ტესტირებენ.

ახალგაზრდა პროგრამისტებმა ხელოვნური ინტელექტი უნდა ასწავლონ ფილტვებში პათოლოგიური პროცესების ზუსტი ზომები და ადგილმდებარეობის გამოთვლა, მიუთითებენ ექიმს ორგანოს ანომალიების შესახებ. კვლევის მასალები პროექტის მონაწილეებს აქვთ ღია წყაროებში, შიდა და უცხოური სამედიცინო უნივერსიტეტების ამ სამეცნიერო სტატიების მონაცემთა ბაზები. ისინი შეამოწმებენ მათ ალგორითმებს ასობით ჭეშმარიტი სამედიცინო სურათების რეალ ლიპუსისგან, რადგან შესაბამისი და საკმარისი მონაცემების ხელმისაწვდომობა მნიშვნელოვანია AI- ის სასწავლო ალგორითმებში.

დენილა პეჩენევი, კემეროვოს თერთმეტი კლასის მოსწავლე ამბობს, რომ მან ეს ამოცანა აირჩია, რადგან ის უკვე მუშაობდა მანქანების ხედვით. ნერვული ქსელის მისი პროექტი, რომელიც ხელნაწერთა აღიარებს, "დიდი გამოწვევების" კონკურსის ფინალისტი გახდა. და ახალი ამოცანის მუშაობა საშუალებას მოგცემთ გაიგოთ მოწინავე მანქანა სწავლის მეთოდები. სამედიცინო სურათების ანალიზი დღეს ნერვული ქსელების გამოყენების გადაუდებელი ამოცანაა. ტექნოლოგია ხელმისაწვდომია, ხშირ შემთხვევაში, მაღალი სიზუსტის დემონსტრირება შემოწმების შემოწმების შესახებ.

პროექტის ფინალისტებისთვის, კარგი შესაძლებლობები გაიხსნა შემდგომი განვითარებისა და თვითრეალიზაციისთვის. წინა "დიდი გამოწვევის" მრავალი მონაწილე ქვეყნების უმსხვილეს უნივერსიტეტებში ჩაირიცხა და აქტიურად მუშაობს MFTI ლაბორატორიების სპეციალისტებთან. უნივერსიტეტის კურსდამთავრებულებს მთელი სასწავლო დროის განმავლობაში ხელმძღვანელობს პროექტები და გლობალურ სამეცნიერო პრესაში მიღწევებისა და მოვლენების შესახებ. "დიდი გამოწვევების" მონაწილეთა მრავალი იდეა უკვე გამოიყენება პარტნიორ კომპანიების მიერ.