«Үлкен қиындықтар-2020» Желтоқсан айының екінші жартысында Сириус оқу орталығында өткен жобалардың бірі деп аталады. Осы ғылыми және технологиялық жобалық бағдарлама барысында орта мектеп оқушылары жасанды интеллектті оқыды. Жігіттер көлікті келесі даналыққа үйрету керек еді:
- Жаңалықтар жазыңыз.
- Жаңа дәрілерді жасаңыз.
- CT суреттерін талдаңыз.
- Әлеуметтік желілердегі үміткерлердің профильдерін зерттеу.
Оқушылар университеттік Иннополис мамандарына, Яндекс, SPBSU, IPBSU жоғары мектебінің сарапшыларына көмектесті, ВТБ, ВТБ, Биокад. Ең жақсы ұсыныстар іс жүзінде жүзеге асырылады деп жоспарлануда.
Сессия 10 күнге созылған «Үлкен деректер» директорының директоры Андрей Расоргородский, директордың директоры, директоры, директоры, директоры 10 күнге созылды. Осы уақыт ішінде балалар түрлі сандық технологиялармен жұмыс істеуді үйренді және енді өз дағдыларын болашақта үйде қолдана алады.
Жоба «Үлкен деректер, жасанды интеллект, қаржылық технология және машиналарды оқыту» жеке бағытын қарастырады. Оған Ресейдің 18 аймағынан 28 он бірінші сынып оқушылары шақырылды. Бұл балалар Бүкілресейлік дизайн және ғылыми-зерттеу жұмыстарының финалистері болды.
Осы бағытта қатысушылар үшін Яндекс арнайы тәртіп құрды: «Күнделікті басылымдарды күнделікті жұмыста қолдануға болатындай етіп, жаңалықтар өндіретін бағдарламаны әзірлеу. ВТБ және Санкт-Петербург мемлекеттік университеті Сириус мектеп оқушыларының тапсырмасын берді. Жігіттер әлеуметтік желілерді талдауы керек және іскери мектепке арналған бизнес-мектептің портретін жасау үшін алынған ақпаратқа негізделген.
Ғалымдар мектеп оқушыларын кешенді тілекпен таң қалдырды: Жігіттер жасанды интеллектті жаңа дәрілерді жасау кезінде молекулалық кешен құрылымын компьютерлік модельдеу арқылы дәл болжау керек. Көлікке ең сенімді комбинациялар мен табиғатта бар-жоғы бар. Жаңа әдісті дайындауды алдын-ала дайындауды болжау керек. Орта мектеп оқушыларының ұсыныстары BioCAD хеджирлеу алгоритмінде қолданылуы керек.
Жасанды индустрияға негізделген сандық технологиялар әлемнің көптеген елдеріндегі медициналық салада белсенді қолданылды. Бұған Коронавирус пандемиясының басталуы ықпал етті. Телемедицина технологиялары көптеген процестерді автоматтандырудың артықшылығын көрсетті, көптеген процестерді автоматтандыру артықшылықтарын көрсетті, емханалар мен дәрігерлерді бірнеше рет көбейтуге көмектесті, олар бірнеше рет жүгінді, науқастарға жоғары сапалы медициналық көмек көрсетеді.
«Үлкен мәселелер-2020» Сириусының ғылыми-технологиялық жобасы аясында бағдарламаға қатысатын студенттер Ресейдің жалға берушілерінен қиын міндеттер алды. Дәрігерлерден бастап жасанды интеллектке компьютерлік көруді қолдана отырып, медициналық суреттерді талдауға үйрету және өкпенің патологиясын тез және дәл табуға үйретулері сұралады. Нейрозеттің көмегі мен кеңестері Рентгенологтардың жұмысын жеңілдету, суреттерді өңдеу уақытын қысқартады.
Мұндай және күрделі проблемалар үшін, медициналық суреттерді алу сияқты терең оқыту қажетті деңгейге жету үшін үлкен деректер жиынтығын талап етеді. Жасанды интеллект ұсынымдары әдетте өте дәл. Жұмыстың нәтижелері ашық бастапқы кітапханаға жүктеледі, оған барлық елдерден мамандар табылатын болады. Егер Даму сапасы пайдаланушы ұйымдастырылса, мектеп оқушыларының шешімдері практикада тексеріліп, қолданылады. Оқушыларға серіктестік көмек көрсетуді Иннополис университетінің жасанды интеллект орталығы қамтамасыз етеді.
Жобалық топта Ханты-Мансийск автономды Округ, Севастополь, Хабаровск аумағы, Башқұртстан Республикасы, Тюмень және Кемерово және облыстардан алты 11 сынып жұмыс істейді. Оларға Иннополис орталығының мамандары көмектеседі.
Иннополис университетінің жасанды интеллект орталығының зерттеушісі Семен Киселев, жетекші жоба, әзірлеушілер балалар балаларды машиналарды оқыту және компьютерлік көру әдістерімен таныстырады деді. Математиканы, бағдарламалау және машиналарды оқыту әдістерін насихаттау сізге осы өзгерісті мұқтаж көптеген мүмкіндіктерге қатысты көзқарасты өзгертуге мүмкіндік береді. Жоба мектеп оқушыларының қоғамды цифрлық түрлендірудің перспективаларын зерделеуге ынталандырады, бұл оларды қызықты және интеллектуалдық тұрғыдан толыққанды өмірге апарады деп сендіреді. Нейрондық желілермен жұмыс тәжірибесі болашақ мамандықты таңдауға, бостандық атмосферасындағы іс-шараларға, өзіңізге деген сенімділікті дамытады және балалар мен жасөспірімдерге болашақта қажет құзіреттер береді.
Жігіттер алған білімдерін қай аудандарда қолдануға болатындығын көрсетеді. Қатысушылар пневмонияны және басқа тыныс жолдарымен, пневмоторакс немесе ісіктерді тану үшін өздігінен нейректікке неймізгені үшін осындай модельдер мен алгоритмдер жасайды. Терең оқу модельдері алдын-ала айтылмайтын дәлдікпен болжам жасай алады, алайда, модельдің ішкі логикасы, өйткені модельдің ішкі логикасы, өйткені бұл шешімнің дұрыс екендігінің пайдасына дәлелдер көбінесе әлсіздік қалады.
Медициналық шешімдердің салмақ болуы мүмкін болғандықтан, көптеген адамдар толық автоматтандыру мүмкіндігіне жатады. Автокөлік дәрігерді алмастырмағанын, бірақ оның көмекшісі мен кеңесшісіне айналады, бірақ ол дәрігердің үшінші көзі болып табылады. AI күнделікті тапсырмаларды оңтайландыру үшін қажет, өйткені оны гермотикалық іске асыру, мысалы, радиология және патология сияқты күшті көрнекі компоненттермен бірге мамандықты терең өзгертеді. Тәжірибеші мамандар, соның ішінде хирургтар, мұндай құрылғыларды дамытуға және іске асыруға белсенді қызығушылық танытады. AI күнделікті тапсырмаларды оңтайландыру үшін, оның кең таралғанымен, мамандығы радиология және патология сияқты күшті көрнекі компонентпен өзгереді. Тәжірибеші мамандар, соның ішінде хирургтар, мұндай құрылғыларды дамытуға және іске асыруға белсенді қызығушылық танытады.
Зерттелген алгоритмдер Оқушылар нағыз ауруханалардан көптеген нақты медициналық суреттер бойынша тексеріледі.
Жас бағдарламашылар жасанды интеллектуалды заттың нақты өлшемдерін және өкпенің дәл өлшемдерін және орналасқан жерін есептеуге үйретуі керек, бұл органның аномалияларындағы дәрігерді көрсетеді. Зерттеу материалдары Жобаға қатысушылар ашық көздерден, отандық және шетелдік медициналық университеттердің осы ғылыми мақалаларының мәліметтер базасында кездеседі. Олар өздерінің алгоритмдерін нақты LPU-дан жүздеген шынайы медициналық суреттерге тексереді, өйткені AI алгоритмдерін оқытудың маңыздылығы маңызды және жеткілікті мәліметтерге қол жеткізу өте маңызды.
Кемероводан он бір сынып оқушысы Данила Печенев бұл міндетті таңдағанын, өйткені ол машина аянмен жұмыс істегендіктен. Оның қолжуренді мойындайтын нейрондық желінің жобасы «Үлкен қиындықтар» байқауының финалисті болды. Жаңа тапсырма бойынша жұмыс сізге машиналарды оқытудың озық әдістерін үйренуге мүмкіндік береді. Бүгінгі медициналық бейнелерді талдау нейрондық желілерді қолданудың өзекті міндеті болып табылады. Технология қол жетімді, көп жағдайда тексеруді тексеру үшін жоғары дәлдікті көрсете алады.
Жобаның финалистері үшін одан әрі дамыту және өзін-өзі жүзеге асыру үшін жақсы мүмкіндіктер ашылады. Алдыңғы «Үлкен міндет» көптеген қатысушылары елдердің ірі университеттеріне қабылданды және MFTI зертханаларының мамандарымен белсенді жұмыс жүргізілді. Университет түлектері бүкіләлемдік оқу-жаттығу кезеңінде жобаларды басқарады және жаһандық ғылыми баспасөздегі жетістіктер мен әзірлемелер туралы хабарлайды. «Үлкен міндеттерге» қатысушылардың көптеген идеяларын серіктес компаниялар практикада қолданады.