"Sfidat e mëdha-2020" është quajtur në mënyrë të ambitizimit një nga projektet e mbajtura në gjysmën e dytë të dhjetorit në Qendrën Arsimore Sirius. Gjatë këtij programi të projektit shkencor dhe teknologjik, nxënësit e shkollave të mesme kanë trajnuar inteligjencën artificiale. Djemtë do të mësonin makinën në mençurinë e ardhshme:
- Shkruani lajme.
- Zhvilloni droga të reja.
- Analizoni fotot e CT.
- Profilet e studimit të aplikantëve në rrjetet sociale.
Shkollat ndihmuan ekspertët nga Universiteti Innopolis, Yandex, Shkolla e Lartë e Menaxhimit Spbsu, Banka VTB, Biocad. Është planifikuar që ofertat më të mira do të zbatohen në praktikë.
Andrei Rasjogorodsky, kreu i drejtorit të "të dhënave të mëdha", drejtori i Shkollës FIZTECH të Matematikës dhe Informatikës së MFTI, përcaktohet se seanca zgjati 10 ditë. Gjatë kësaj kohe, djemtë kanë mësuar të punojnë me mjete të ndryshme të teknologjisë digjitale dhe tani do të jenë në gjendje të përdorin aftësitë e tyre në të ardhmen në shtëpi.
Projekti parashikon një drejtim të veçantë "të dhëna të mëdha, inteligjencë artificiale, teknologji financiare dhe mësimit të makinës". 28 Shkollat e njëmbëdhjetë nga 18 rajone të Rusisë u ftuan për të punuar në të. Këta njerëz u bënë finalistët e konkurrencës së të gjithë rusve të punës së projektimit dhe kërkimit.
Për pjesëmarrësit në këtë drejtim, Yandex ka formuar një urdhër të veçantë: për të zhvilluar një program për të gjeneruar lajme, në mënyrë që botimet moderne të përdoren në punën e përditshme. VTB Bank dhe St. Petersburg Shtetëror University gjithashtu dhanë detyrën e Sirius Schoolchildren. Djemtë duhet të analizojnë rrjetet sociale dhe në bazë të informacionit të marrë për të bërë një portret të një aplikanti të shkollës së biznesit.
Shkencëtarët e habitën nxënësit me një dëshirë komplekse: djemtë duhet të mësojnë inteligjencën artificiale për të parashikuar me saktësi me ndihmën e modelimit të kompjuterit strukturën e kompleksit molekular kur krijojnë droga të reja. Makina do të duhet të gjejë kombinimet më të besueshme dhe ato që me të vërtetë ekzistojnë në natyrë. Metoda e re duhet të parashikohet se sa efektivisht është përgatitur përgatitja. Sugjerime nga nxënësit e shkollave të mesme duhet të përdoren në algoritmin e mbrojtjes së Biocadit.
Teknologjitë digjitale të bazuara në inteligjencën artificiale janë zbatuar në mënyrë aktive në industrinë mjekësore në shumë vende të botës. Kjo u lehtësua nga fillimi i pandemisë së koronavirisë. Teknologjitë e telemjekësisë kanë treguar avantazhin e automatizimit të shumë proceseve, ndihmoi në shkarkimin e klinikave dhe mjekëve nga ngarkesa në mënyrë të përsëritur të rritur, arritën të ofrojnë kujdes të lartë mjekësor të largët për pacientët.
Brenda kuadrit të projektit shkencor dhe teknologjik të Sirius "Sfidat e mëdha-2020", studentët që marrin pjesë në program morën një detyrë të vështirë nga qiramantët e Rusisë. Mjekët u kërkohet të mësojnë inteligjencën artificiale për të analizuar imazhet mjekësore duke përdorur vizion kompjuterik dhe për të gjetur shpejt dhe me saktësi patologjinë në mushkëri. Ndihma dhe këshilla të neurozetit lehtësojnë funksionimin e radiologëve, zvogëlojnë kohën për të përpunuar fotot.
Për një shumëllojshmëri të tillë dhe probleme komplekse, si marrja e imazheve mjekësore, mësimi i thellë kërkon grupe të mëdha të të dhënave për të arritur nivelin e kërkuar të saktësisë. Rekomandimet e inteligjencës artificiale zakonisht janë shumë të sakta. Rezultatet e punës do të ngarkohen në bibliotekën me burim të hapur, qasjen në të cilën do të zbulohet për specialistë nga të gjitha vendet. Zgjidhjet e nxënësve mund të testohen dhe aplikohen në praktikë nëse cilësia e zhvillimit do të organizoni një përdorues. Asistenca e partnerit për nxënësit ofrohen nga Qendra për Inteligjencë Artificiale të Universitetit të Innopolis.
Ekipi i projektit punëson gjashtë nota nga Khanty-Mansiysk Autonom Okrug, Sevastopol, territorin Khabarovsk, Republika e Bashkortostanit, Tyumen dhe Kemerovo dhe Rajonet. Ato ndihmohen nga ekspertë nga qendra e Innopolis.
Semen Kiselev, studiues i Qendrës për Inteligjencën Artificiale të Universitetit të Innopolis, një projekt udhëzues, tha se zhvilluesit prezantojnë fëmijët me metodat e mësimit të makinës dhe vizion kompjuterik. Popularizimi i metodave të matematikës, programimit dhe makinës do t'ju lejojë të ndryshoni qëndrimin ndaj mundësive të hapjes së shumë njerëzve që kanë nevojë për këtë ndryshim. Projekti do të inkurajojë nxënësit të bëhen më aktivë në studimin e perspektivave për transformimin digjital të shoqërisë, duke i bindur ata se mund t'i çojë ata në jetë më interesante dhe intelektuale të plotë. Përvoja e punës me rrjetet nervore çon në zgjedhjen e profesionit të ardhshëm, ju lejon të prekni aktivitetet në atmosferën e lirisë, zhvillon besimin tek vetja dhe do t'u siguroni fëmijëve dhe adoleshentëve kompetencat që kanë nevojë në të ardhmen.
Djemtë tregojnë se ku në cilat fusha mund të aplikojnë njohuritë e fituara. Pjesëmarrësit krijojnë modele dhe algoritme të tilla për analizimin e fotografive të mushkërive, në të cilat të nervozizojnë vetë-përparimin për të njohur pneumoni dhe sëmundjet e tjera të frymëmarrjes, pneumothorax ose tumor. Modelet e mësimit të thellë mund të bëjnë parashikime me saktësi pothuajse të pagabueshme, megjithatë, pasi logjika e brendshme e modelit është e vështirë të zbulohet dhe të interpretohet, argumentet në favor të arsyeve pse ky vendim është i saktë, shpesh mbeten të unallimy.
Meqenëse vendimet mjekësore mund të kenë peshë të pabesueshme, shumë i referohen në mënyrë kritike perspektivës së automatizimit të plotë. Është shumë e rëndësishme të mbani mend se makina nuk e zëvendëson mjekun, por bëhet asistent i tij dhe këshilltari, në të vërtetë është vetëm syri i tretë për mjekun. UA është e nevojshme për të optimizuar detyrat rutinore, me zbatimin e saj të kudogjendur ndryshon thellësisht specialitetin me një komponent të fortë vizual, të tilla si radiologjia dhe patologjia. Praktikuesit, duke përfshirë kirurgët, janë të interesuar në mënyrë aktive në zhvillimin dhe zbatimin e pajisjeve të tilla. UA është e nevojshme për të optimizuar detyrat rutinore, me hyrjen e saj të përhapur, specialiteti do të ndryshojë me një komponent të fortë vizual, si radiologjia dhe patologjia. Praktikuesit, duke përfshirë kirurgët, janë të interesuar në mënyrë aktive në zhvillimin dhe zbatimin e pajisjeve të tilla.
Shkeljet e studiuara të algoritmeve janë testuar në një numër të madh të fotografive të vërteta mjekësore nga spitalet e vërteta.
Programuesit e rinj duhet të mësojnë inteligjencën artificiale për të llogaritur dimensionet e sakta dhe vendndodhjen e proceseve patologjike në mushkëri, tregojnë mjekun mbi anomalitë e organit. Materialet për hulumtim Pjesëmarrësit e projektit gjenden në burime të hapura, bazat e të dhënave të këtyre artikujve shkencorë të universiteteve mjekësore vendase dhe të huaja. Ata kontrollojnë algoritmet e tyre në qindra fotografi të vërteta mjekësore nga LPU-të e vërteta, sepse qasja në të dhëna relevante dhe të mjaftueshme është me rëndësi të madhe në algoritmet e trajnimit të UA.
Danila Pechenev, njëmbëdhjetë gradues nga Kemerovo, thotë se ai zgjodhi këtë detyrë, sepse ai tashmë ka punuar me vizionin e makinës. Projekti i tij i një rrjeti nervor, i cili njeh dorëshkrimin, u bë finalisti i konkursit "sfidat e mëdha". Dhe puna në detyrë të re do t'ju lejojë të mësoni metoda të avancuara të mësimit të makinës. Analiza e imazheve mjekësore sot është një detyrë urgjente për aplikimin e rrjeteve nervore. Teknologjia është në dispozicion, në shumicën e rasteve që demonstrojnë saktësi të lartë në çeqet për verifikim.
Për finalistët e projektit, mundësitë e mira janë të hapura për zhvillim të mëtejshëm dhe vetë-realizim. Shumë pjesëmarrës të "sfidës së madhe" të mëparshme u regjistruan në universitetet më të mëdha të vendeve dhe po punojnë në mënyrë aktive me specialistët e laboratorëve të MFTI. Të diplomuarit e Universitetit udhëheqin projekte gjatë gjithë kohës së trajnimit dhe informojnë për arritjet dhe zhvillimet në shtypin shkencor global. Shumë ide të pjesëmarrësve të "sfidave të mëdha" janë përdorur tashmë në praktikë nga kompanitë partnere.