"Чоң кыйынчылыктар-2020" деп аталган долбоорлордун экинчи жарымында сирия билим берүү борборундагы долбоорлордун бири деп аталат. Бул илимий-техникалык долбоордун программасынын алкагында орто мектеп окуучулары жасалма интеллектти окутушкан. Жигиттер унааны кийинки акылмандыкка үйрөтүшү керек эле:
- Жаңылыктарды жазыңыз.
- Жаңы дары-дармектерди иштеп чыгуу.
- CT сүрөттөрүн талдоо.
- Социалдык тармактарда талапкерлердин изилдөө профилдери.
Окуучулар университетинин, Яндекс, Менеджмент Жогорку Мектебин, ВТБ Банк, Биокад, Биокад, Биокад. Эң жакшы сунуштар иш жүзүндө ишке ашырылат деп пландаштырылууда.
Андрей Расжоргородский, "Чоң маалыматтар" директорунун башчысы, Муфидин премьер-министр мектебинин директору жана МТИМдин информатикасынын директору, сессия 10 күнгө созулду деп белгиленет. Ушул убакыт аралыгында балдар ар кандай санариптик технологиялар куралдары менен иштөөнү үйрөнүштү жана азыр келечекте өз көндүмдөрүн үйдө колдоно алышат.
Долбоор өзүнчө багытта "чоң маалыматтар, жасалма интеллекттеш, каржылык технология жана машинаны үйрөнүү" каралган. Ага 17 Россиянын 18 аймагындагы 28 Он биринчи класстын окуучулары чакырылган. Бул балдар, орусиялык долбоорлордун жана илимий ишкананын бүтүндөй конкурсунун финалына айланды.
Бул багытта катышуучулар үчүн Яндекс атайын тартипти түздү: жаңылыктарды өндүрүү үчүн программаны иштеп чыгуу үчүн, азыркы учурда заманбап басылмалар күнүмдүк иш менен колдонсо болот. Банк жана Санкт-Петербург мамлекеттик университети ошондой эле Сириус мектеп окуучуларынын милдетин берди. Жигиттер социалдык тармактарды талдап, бизнес чөйрөсүнүн өтүнмө ээсинин портретун жасоо үчүн алынган маалыматтын негизинде анализ кылышы керек.
Илимпоздор мектеп окуучуларын татаал каалоо менен таң калтырды: Жигиттер жаңы баңги заттарды түзүүдө молекулярдык комплекстүү комплекстүү түзүмдүн түзүмүн моделдөө үчүн, жасалма акылдарды так айтууга болот. Унаа эң ишенимдүү айкалыштарды жана табиятта болгон адамдарды табууга туура келет. Даярдануу кандайча пайда болгонун болжолдоого жаңы ыкма болушу керек. Жогорку класстын окуучуларынын сунуштары Биокаддын хеджирленген алгоритминде колдонулушу керек.
Жасалма интеллект боюнча санариптик технологиялар дүйнөнүн көптөгөн өлкөлөрүндө медициналык тармакта активдүү колдонулуп келишет. Бул коронавирус Пандемиянын башталышы менен жеңилди. Телемедицин технологиясы көптөгөн процесстерди колдонгонун көрсөтүп, клиниканы жана дарыгерлерди бир нече жолу күчтөндүрүүдөн бир нече жолу көтөрүлүп, жогорку сапаттагы алыскы медициналык жардамды камсыздоого жардам берген.
"Чоң кыйынчылыктар-2020" Сириустун илимий-техникалык долбоорунун алкагында, Программага катышкан студенттер Россиянын ижарага алуудагы оор ишти алышты. Дарыгерлерге компьютердин көрүнүшүн колдонуп, медициналык сүрөттөрдү талдоо үчүн, медициналык сүрөттөрдү анализдөө үчүн, лундий жана өпкөдөгү патологиядан так табыңыз. Нейроссеттин жардамы жана учтары рентгенологдордун ишин жеңилдетип, сүрөттөрдү иштеп чыгуу үчүн убакытты кыскартат.
Медициналык сүрөттөрдү алуу үчүн, ушундай ар кандай жана татаал көйгөйлөр үчүн терең билим алуу талап кылынган деңгээлге жетүү үчүн чоң маалыматтарды талап кылат. Жасалма интеллектудагы сунуштар, адатта, өтө так. Чыгарманын жыйынтыктары ачык булак китепканасына жүктөлөт, ага кирген, ага бардык өлкөлөрдүн адистерине табылат. Окуучулардын сапаты колдонуучу уюштурса, анда мектеп окуучулары сыналышы жана колдонсо болот. Окуучуларга өнөктөштөргө жардам берүүчү Иннополис университетинин жасалма интеллекциясынын борбору тарабынан каралган.
Долбоордун командасы Ханты-Мансийск автономиялык округунан алты жылдык алты-класстар иштейт, Башкортостан, Тюмень жана Кемерово жана облустар иштейт. Аларга иннополистин борборунан адистер жардам берет.
Иннополис университетинин жасалма интеллектуалдык менчиктин борборунун изилдөөчүсү Семен Киселев, жетектөөчү долбоор иштеп чыгуучулар машинаны окутуу жана компьютердик көрүнүш ыкмалары менен балдарды тааныштыргандыгын айтты. Математика, программалоо жана машинаны окутуу ыкмаларын популярдаштыруу сизге ушул өзгөрүүгө муктаж болгондордун ачылыш мүмкүнчүлүктөрүнө болгон мамилени өзгөртүүгө мүмкүндүк берет. Долбоор мектеп окуучуларын санариптик трансформациялоонун келечегин изилдөөдө активдүү болууга үндөйт, аларды кызыктуу жана акылдуу толук кандуу жашоого алып келиши мүмкүн. Нейрал түйүндөрү менен иштөө тажрыйбасы болочок кесибинин тандоосуна алып келет, эркиндиктин чөйрөсүндөгү иш-аракеттерге, өзүңүзгө болгон ишенимди өрчүтүп, балдарга жана өспүрүмдөргө келечекте өз компетенциясын берет.
Жигиттер алган билимди кайсы тармактарды колдоно аларын көрсөтүшөт. Катышуучулар пневмонияны, пневмоторакс же шишиканы таануу үчүн өзүнө-өзү жетишкендиктен, өзүлөрүнүн жылышын талдоо үчүн мындай моделдерди жана алгоритмдерди талдоо үчүн мындай моделдерди жана алгоритмдерди түзүшөт. Терең билимдүү модель божомолдорду болжолдойлук тактык менен аныктоого болот, бирок моделдин ички логикасы ачылып, чечмелөө кыйынга тургандыктан, бул чечимдин эмне себептен ыпыластыктын пайдасына, көп учурда эч кандай негизсиз бойдон калууда.
Медициналык чечимдер укмуштуудай салмакка ээ болушу мүмкүн, анткени көптөр толук автоматташтыруунун келечегин сынга алышат. Унаанын доктурга алмаштырылбасын, бирок анын жардамчысы жана кеңешчи болуп калат, чындыгында, бул доктурга үчүнчү көз. Айжайып тапшырмаларды оптималдаштыруу үчүн, ал өз алдынча жүзөгө ашырууда радиология жана патология сыяктуу күчтүү визуалдык компонент менен терең өзгөрүүлөрдү жүргүзүү үчүн талап кылынат. Практиктер, анын ичинде хирургдар мындай шаймандарды иштеп чыгууга жана ишке ашырууга активдүү кызыгып жатышат. Айай, анын кеңири таралган киришүүсү, адистиги боюнча адистик, адистик, мисалы, радиология жана патология сыяктуу күчтүү визуалдык компонент менен өзгөрөт. Практиктер, анын ичинде хирургдар мындай шаймандарды иштеп чыгууга жана ишке ашырууга активдүү кызыгып жатышат.
Изилденген алгоритмдердин мектеп окуучулары чыныгы ооруканалардан чыныгы медициналык сүрөттөр менен сыналган.
Жаш программалар өпкөдөгү патологиялык процесстердин так өлчөмүн жана жердин так өлчөмүн жана жайгашкан жери боюнча, организмди органдын аномалияларына көрсөтүш үчүн, жасалма интеллектти үйрөтүшү керек. Изилдөөнүн материалдары Долбоордун катышуучулары ички жана тышкы медициналык университеттердин ушул илимий макалаларынын ачык булактары, маалымат базаларынын маалымат базаларында кездешет. Алар чыныгы Лплден жүздөгөн чыныгы медициналык сүрөттөрдү жүздөгөн чыныгы медициналык сүрөттөрдөн текшеришет, анткени актуалдуу жана жетиштүү маалыматтар жетки алуу AI алгоритмдерди окутуу үчүн эң маанилүү маалыматтар.
Данила Печенев, Кемеровонун он бир серкинси, ал бул тапшырманы тандап алгандыктан, ал машинаны көрүү менен иштеген. Анын нейрондук тармагынын долбоорунун долбоору, ал кол жазманы тааныган "чоң кыйынчылыктарды" финалистке айланды. Жаңы тапшырма боюнча ишиңиз алдыңкы машинаны үйрөнүү ыкмаларын үйрөнүүгө мүмкүнчүлүк берет. Бүгүнкү күндө медициналык сүрөттөрдү талдоо - нейрондук тармактарды колдонуу шашылыш милдет. Технология жеткиликтүү, көпчүлүк учурда текшерүү үчүн чектер боюнча жогорку тактыкты көрсөтүп турат.
Долбоордун финалисттери үчүн андан ары өнүгүү жана өзүн-өзү жүзөгө ашыруу үчүн жакшы мүмкүнчүлүктөр ачылат. Мурунку "Чоң көйгөйдүн" көптөгөн катышуучулары өлкөлөрдүн эң ири университеттеринде кабыл алынды жана мфордык лабораториялардын адистери менен активдүү иштешет. Университеттин бүтүрүүчүлөр долбоорлорду бүт окуу убактысында жетектейт жана глобалдык илимий басма сөздөгү жетишкендиктер жана окуялар жөнүндө маалымат берүү. "Чоң кыйынчылыктардын" катышуучуларынын көптөгөн идеялары буга чейин өнөктөш компания тарабынан иш жүзүндө колдонулган.