"Big provocări-2020" este numit ambițios, numit unul dintre proiectele deținute în a doua jumătate a lunii decembrie în centrul educațional Sirius. În cursul acestui program de proiect științific și tehnologic, elevii de liceu a instruit inteligența artificială. Tipii au fost de a învăța mașina la următoarea înțelepciune:
- Scrie știri.
- Să dezvolte noi medicamente.
- Analizați imaginile CT.
- Profiluri de studiu ale solicitanților în rețelele sociale.
Elevii au ajutat experții de la University Innopolis, Yandex, Școala de Management SPBSU, VTB Bank, BioCad. Se planifică că cele mai bune oferte vor fi implementate în practică.
Andrei Rasjororodsky, șeful directorului "Big Data", directorul Fiztech-Școala de Matematică Aplicată și Informatică din MFTI, este specificat că sesiunea a durat 10 zile. În acest timp, băieții au învățat să lucreze cu diverse instrumente tehnologice digitale și vor fi acum capabile să-și folosească abilitățile în viitor acasă.
Proiectul oferă o direcție separată "date mari, inteligență artificială, tehnologie financiară și învățare a mașinilor". 28 de grade al XI-lea din 18 regiuni ale Rusiei au fost invitate să lucreze în ea. Tipii ăștia au devenit finaliști ai concursului All-Rus de Design și de Cercetare.
Pentru participanții în această direcție, Yandex a format o comandă specială: să dezvolte un program pentru a genera știri, astfel încât edițiile moderne să poată fi folosite în munca zilnică. Banca VTB și Universitatea de Stat din St. Petersburg au dat, de asemenea, sarcina școlii Sirius. Băieții trebuie să analizeze rețelele sociale și pe baza informațiilor primite pentru a face un portret al unui reclamant al școlii de afaceri.
Oamenii de știință nedisciliri cu o dorință complexă: tipii ar trebui să învețe inteligența artificială pentru a prezice cu precizie cu ajutorul modelului de modelare a computerului structura complexului molecular atunci când se creează noi medicamente. Mașina va trebui să găsească cele mai credibile combinații și cele care există cu adevărat în natură. Noua metodă trebuie să se prezinte cât de eficient a fost creat preparatul. Sugestii de la elevii de liceu se presupune că sunt utilizați în algoritmul de gard viu al BIOCAD.
Tehnologiile digitale bazate pe inteligența artificială au fost aplicate activ în industria medicală în multe țări ale lumii. Acest lucru a fost facilitat de la începutul pandemiei de coronavirus. Tehnologiile de telemedicină au arătat avantajul automatizării multor procese, a ajutat la descărcarea clinicilor și a medicilor din sarcini crescute în mod repetat, au reușit să asigure îngrijire medicală de înaltă calitate la pacienți.
În cadrul proiectului științific și tehnologic al lui Sirius "mari provocări-2020", studenții care participă la program au primit o sarcină dificilă din partea chiriilor din Rusia. Medicii li se cere să predea inteligența artificială pentru a analiza imaginile medicale folosind viziunea computerului și pentru a găsi rapid și cu precizie patologia în plămâni. Ajutorul și sfaturile neurosetei facilitează funcționarea radiologilor, reducerea timpului pentru a procesa imaginile.
Pentru o astfel de varietate de probleme complexe, ca primirea de imagini medicale, învățarea profundă necesită seturi de date mari pentru a atinge nivelul necesar de precizie. Recomandările inteligenței artificiale sunt de obicei foarte precise. Rezultatele lucrării vor fi încărcate în biblioteca open-source, acces la care vor fi descoperite pentru specialiști din toate țările. Soluțiile de școală pot fi testate și aplicate în practică dacă calitatea dezvoltării va organiza un utilizator. Asistența partenerilor către elevii este asigurată de Centrul de Inteligență Artificială a Universității din Innopolis.
Echipa de proiect are șase clase de 11 clase de la Okrug autonome Khanty-Mansiysk, Sevastopol, teritoriul Khabarovsk, Republica Bashkortostan, Tyumen și Kemerovo și regiunile. Ele sunt ajutate de experți din centrul Innopolisului.
Semen Kiselev, cercetător al Centrului de Inteligență Artificială a Universității din Innopolis, un proiect de ghidare, a declarat că dezvoltatorii introduc copiii cu metode de învățare a mașinilor și viziunea computerului. Popularizarea metodelor matematice, de programare și de învățare a mașinilor vă va permite să schimbați atitudinea față de oportunitățile de deschidere ale multor care au nevoie de această schimbare. Proiectul va încuraja elevii să devină mai activi în studierea perspectivelor de transformare digitală a societății, convingerea acestora că le poate duce la o viață mai interesantă și mai intelectuală. Experiența de a lucra cu rețelele neuronale duce la alegerea viitoarei profesii, vă permite să atingeți activitățile din atmosfera libertății, dezvoltă încredere în tine și va oferi copiilor și adolescenților competențele de care au nevoie în viitor.
Băieții arată unde în ce zone pot aplica cunoștințele dobândite. Participanții creează astfel de modele și algoritmi pentru analizarea instantaneelor plămânilor, în care să se numească progresul de sine pentru a recunoaște pneumonia și alte boli respiratorii, pneumotorax sau tumoare. Modelele de învățare profundă pot face predicții cu o precizie aproape inconfundabilă, deoarece logica internă a modelului este dificil de descoperit și interpretat, argumentele în favoarea motivului pentru care această decizie este corectă, adesea rămâne nealimă.
Deoarece deciziile medicale pot avea o greutate incredibilă, multe se referă critic la perspectiva automatizării complete. Este foarte important să vă amintiți că mașina nu înlocuiește medicul, ci devine asistentul său și consilierul, de fapt este doar al treilea ochi pentru medic. AI este necesară pentru a optimiza sarcinile de rutină, cu implementarea sa omniprezentă schimbă profund specialitatea cu o componentă vizuală puternică, cum ar fi radiologia și patologia. Practicanții, inclusiv chirurgii, sunt interesați activ de dezvoltarea și implementarea unor astfel de dispozitive. AI este necesară pentru a optimiza sarcinile de rutină, cu introducerea pe scară largă, specialitatea se va schimba cu o componentă vizuală puternică, cum ar fi radiologia și patologia. Practicanții, inclusiv chirurgii, sunt interesați activ de dezvoltarea și implementarea unor astfel de dispozitive.
Elevii de algoritmi studiați sunt testați pe un număr mare de imagini medicale reale din spitalele reale.
Programatorii tineri trebuie să învețe inteligența artificială pentru a calcula dimensiunile exacte și localizarea proceselor patologice din plămâni, indică medicul pe anomaliile organului. Materiale pentru cercetare Participanții la proiect se găsesc în surse deschise, baze de date ale acestor articole științifice ale universităților medicale interne și străine. Ei își verifică algoritmii pe sute de imagini medicale autentice de la LPU reală, deoarece accesul la date relevante și suficiente este de o importanță capitală în algoritmii de formare ai AI.
Danila Pechenev, unsprezece grade din Kemerovo, spune că a ales această sarcină, pentru că a lucrat deja cu viziunea mașinii. Proiectul său de rețea neuronală, care recunoaște scrierea de mână, a devenit finalistul concursului "mare provocărilor". Și lucrările despre noua sarcină vă va permite să învățați metode avansate de învățare a mașinilor. Analiza imaginilor medicale astăzi este o sarcină urgentă de a aplica rețele neuronale. Tehnologia este disponibilă, în majoritatea cazurilor demonstrând o precizie ridicată la cecurile de verificare.
Pentru finaliștii proiectului, se deschid oportunități bune pentru dezvoltarea și realizarea ulterioară. Mulți participanți la "mare provocare mare" au fost înscriși în cele mai mari universități ale țărilor și lucrează în mod activ cu specialiștii laboratoarelor MFTI. Absolvenții universitari conduc proiecte pe parcursul întregului timp de formare și informează despre realizări și evoluții în presa științifică globală. Multe idei ale participanților la "mari provocări" sunt deja utilizate în practică de către companiile partenere.