"ความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ -2020" นั้นเรียกว่าหนึ่งในโครงการที่จัดขึ้นในช่วงครึ่งหลังของเดือนธันวาคมในศูนย์การศึกษา Sirius ในหลักสูตรโครงการโครงการวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีนี้นักเรียนมัธยมปลายฝึกฝนปัญญาประดิษฐ์ พวกเขาต้องสอนรถไปที่ภูมิปัญญาต่อไป:
- เขียนข่าว
- พัฒนายาใหม่
- วิเคราะห์รูปภาพของ CT
- ศึกษาโปรไฟล์ของผู้สมัครในเครือข่ายสังคม
เด็กนักเรียนช่วยผู้เชี่ยวชาญจาก University Innopolis, Yandex, โรงเรียนมัธยมที่สูงขึ้น SPBSU, ธนาคาร VTB, Biocad มีการวางแผนว่าข้อเสนอที่ดีที่สุดจะดำเนินการในทางปฏิบัติ
Andrei Rasjorgorodsky หัวหน้าของ "Big Data" ผู้อำนวยการของ Fiztech-School ของคณิตศาสตร์ประยุกต์และสารสนเทศของ MFTI ระบุว่าเซสชั่นใช้เวลา 10 วัน ในช่วงเวลานี้พวกได้เรียนรู้ที่จะทำงานกับเครื่องมือเทคโนโลยีดิจิตอลต่าง ๆ และตอนนี้จะสามารถใช้ทักษะของพวกเขาในอนาคตที่บ้าน
โครงการให้ทิศทางแยกต่างหาก "ข้อมูลขนาดใหญ่ปัญญาประดิษฐ์เทคโนโลยีทางการเงินและการเรียนรู้เครื่อง" 28 นักเรียนระดับประถมที่สิบเอ็ดจาก 18 ภูมิภาคของรัสเซียได้รับเชิญให้ทำงานในนั้น พวกเหล่านี้กลายเป็นผู้เข้ารอบสุดท้ายของการแข่งขันการออกแบบและงานวิจัยทั้งหมดรัสเซีย
สำหรับผู้เข้าร่วมในทิศทางนี้ Yandex ได้จัดตั้งคำสั่งพิเศษ: เพื่อพัฒนาโปรแกรมเพื่อสร้างข่าวเพื่อให้รุ่นที่ทันสมัยสามารถใช้ในงานประจำวัน VTB Bank และ St. Petersburg State University มอบหมายงานของ Sirius Schoolchildren ผู้ชายจะต้องวิเคราะห์เครือข่ายสังคมออนไลน์และขึ้นอยู่กับข้อมูลที่ได้รับเพื่อสร้างภาพเหมือนของผู้สมัครโรงเรียนธุรกิจ
นักวิทยาศาสตร์ทำให้เด็กนักเรียนสับสนกับความปรารถนาที่ซับซ้อน: ผู้ชายควรสอนปัญญาประดิษฐ์ให้คาดการณ์อย่างแม่นยำด้วยความช่วยเหลือของการสร้างแบบจำลองคอมพิวเตอร์โครงสร้างของคอมเพล็กซ์โมเลกุลเมื่อสร้างยาใหม่ รถจะต้องค้นหาการผสมผสานที่น่าเชื่อถือที่สุดและผู้ที่มีอยู่จริงในธรรมชาติ วิธีการใหม่จะต้องคาดการณ์ว่าการเตรียมการที่สร้างขึ้นอย่างมีประสิทธิภาพ คำแนะนำจากนักเรียนมัธยมปลายควรจะใช้ในอัลกอริทึมป้องกันความเสี่ยงของ Biocad
เทคโนโลยีดิจิตอลที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ได้นำไปใช้อย่างแข็งขันในอุตสาหกรรมการแพทย์ในหลายประเทศทั่วโลก สิ่งนี้อำนวยความสะดวกได้โดยจุดเริ่มต้นของการระบาดของ Coronavirus Telemedicine Technologies ได้แสดงให้เห็นถึงความได้เปรียบของกระบวนการหลายอย่างอัตโนมัติช่วยปลดปล่อยคลินิกและแพทย์จากการเพิ่มน้ำหนักซ้ำ ๆ จัดการเพื่อให้การดูแลทางการแพทย์ระยะไกลที่มีคุณภาพสูงแก่ผู้ป่วย
ภายในกรอบของโครงการวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีของ Sirius "ความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ -2020" นักเรียนที่เข้าร่วมในโปรแกรมได้รับงานที่ยากลำบากจากนักท่องเที่ยวม้างของรัสเซีย แพทย์จะถูกขอให้สอนปัญญาประดิษฐ์เพื่อวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์โดยใช้วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์และค้นหาพยาธิวิทยาอย่างรวดเร็วและแม่นยำในปอด ความช่วยเหลือและเคล็ดลับของ Neurosette อำนวยความสะดวกในการดำเนินงานของนักรังสีวิทยาลดเวลาในการประมวลผลรูปภาพ
สำหรับปัญหาที่หลากหลายและซับซ้อนเช่นการรับภาพทางการแพทย์การเรียนรู้แบบลึกต้องใช้ชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อให้ได้ระดับความแม่นยำที่ต้องการ คำแนะนำของปัญญาประดิษฐ์มักจะแม่นยำมาก ผลการทำงานจะถูกอัปโหลดไปยังไลบรารีโอเพ่นซอร์สเข้าถึงซึ่งจะถูกค้นพบสำหรับผู้เชี่ยวชาญจากทุกประเทศ โซลูชั่นเด็กนักเรียนสามารถทดสอบและนำไปใช้ในทางปฏิบัติหากคุณภาพการพัฒนาจะจัดให้ผู้ใช้ ความช่วยเหลือของพันธมิตรกับเด็กนักเรียนให้บริการโดยศูนย์ปัญญาประดิษฐ์ของมหาวิทยาลัย Innopolis
ทีมงานโครงการใช้เวลาหกระดับ 11 คะแนนจาก Khanty-Mansiysk Autonomous Okrug, Sevastopol, The Khabarovsk Territory, สาธารณรัฐ Bashkortostan, Tyumen และ Kemerovo และภูมิภาค พวกเขาได้รับความช่วยเหลือจากศูนย์กลางของศูนย์กลางของ Innopolis
อสุจิ Kiselev นักวิจัยของศูนย์ปัญญาประดิษฐ์ของมหาวิทยาลัย Innopolis โครงการนำทางกล่าวว่านักพัฒนาแนะนำเด็กที่มีวิธีการเรียนรู้เครื่องและวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์ ความนิยมของคณิตศาสตร์วิธีการเรียนรู้การเขียนโปรแกรมและเครื่องจะช่วยให้คุณเปลี่ยนทัศนคติต่อโอกาสในการเปิดของหลาย ๆ คนที่ต้องการการเปลี่ยนแปลงนี้ โครงการนี้จะส่งเสริมให้เด็กนักเรียนมีความกระตือรือร้นในการศึกษาโอกาสในการเปลี่ยนแปลงดิจิทัลของสังคมเชื่อว่าพวกเขาสามารถนำพวกเขาไปสู่ชีวิตที่น่าสนใจและมีสติปัญญาที่น่าสนใจมากขึ้น ประสบการณ์การทำงานกับเครือข่ายประสาทนำไปสู่การเลือกอาชีพในอนาคตช่วยให้คุณสามารถสัมผัสกิจกรรมในชั้นบรรยากาศของอิสรภาพพัฒนาความมั่นใจในตัวเองและจะให้ความสามารถแก่เด็กและวัยรุ่นที่พวกเขาต้องการในอนาคต
พวกเขาแสดงให้เห็นว่าพื้นที่ใดที่พวกเขาสามารถใช้ความรู้ที่ได้รับ ผู้เข้าร่วมสร้างแบบจำลองและอัลกอริธึมดังกล่าวสำหรับการวิเคราะห์สแนปชอตของปอดซึ่งจะทำให้เกิดความก้าวหน้าของตนเองในการรับรู้โรคปอดบวมและโรคระบบทางเดินหายใจอื่น ๆ pneumothorax หรือเนื้องอก แบบจำลองการเรียนรู้แบบลึกสามารถทำให้การคาดการณ์ที่มีความแม่นยำเกือบผิดปกติอย่างไรก็ตามเนื่องจากตรรกะภายในของโมเดลเป็นเรื่องยากที่จะเปิดเผยและตีความข้อโต้แย้งที่เป็นที่โปรดปรานว่าทำไมการตัดสินใจนี้จึงถูกต้องมักจะยังคงไม่หยุดยั้ง
เนื่องจากการตัดสินใจทางการแพทย์อาจมีน้ำหนักอย่างไม่น่าเชื่อหลาย ๆ คนอ้างถึงโอกาสของระบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบ เป็นสิ่งสำคัญมากที่ต้องจำไว้ว่ารถไม่ได้แทนที่หมอ แต่กลายเป็นผู้ช่วยของเขาและที่ปรึกษาในความเป็นจริงมันเป็นเพียงดวงตาที่สามของแพทย์ AI เป็นสิ่งจำเป็นในการเพิ่มประสิทธิภาพงานประจำด้วยการใช้งานที่แพร่หลายการเปลี่ยนแปลงความพิเศษอย่างลึกซึ้งด้วยองค์ประกอบภาพที่แข็งแกร่งเช่นรังสีวิทยาและพยาธิวิทยา ผู้ปฏิบัติงานรวมถึงศัลยแพทย์มีความสนใจในการพัฒนาและดำเนินการอุปกรณ์ดังกล่าว AI เป็นสิ่งจำเป็นในการเพิ่มประสิทธิภาพงานประจำด้วยการแนะนำที่แพร่หลายความพิเศษจะเปลี่ยนไปด้วยองค์ประกอบภาพที่แข็งแกร่งเช่นรังสีวิทยาและพยาธิวิทยา ผู้ปฏิบัติงานรวมถึงศัลยแพทย์มีความสนใจในการพัฒนาและดำเนินการอุปกรณ์ดังกล่าว
เด็กนักเรียนอัลกอริทึมที่ศึกษาได้รับการทดสอบในภาพทางการแพทย์จริงจำนวนมากจากโรงพยาบาลจริง
โปรแกรมเมอร์หนุ่มต้องสอนปัญญาประดิษฐ์เพื่อคำนวณมิติที่แน่นอนและที่ตั้งของกระบวนการทางพยาธิวิทยาในปอดระบุแพทย์เกี่ยวกับความผิดปกติของอวัยวะ วัสดุสำหรับการวิจัยพบว่าผู้เข้าร่วมโครงการพบในแหล่งเปิดฐานข้อมูลของบทความทางวิทยาศาสตร์ของมหาวิทยาลัยในประเทศและต่างประเทศ พวกเขาตรวจสอบอัลกอริทึมของพวกเขาในภาพทางการแพทย์ที่แท้จริงนับร้อยจาก LPU ที่แท้จริงเนื่องจากการเข้าถึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องและเพียงพอนั้นมีความสำคัญอย่างยิ่งในอัลกอริทึมการฝึกอบรมของ AI
Danila Pechenev, Eleven-Grader จาก Kemerovo กล่าวว่าเขาเลือกงานนี้เพราะเขาทำงานกับวิสัยทัศน์ของเครื่องแล้ว โครงการเครือข่ายประสาทของเขาซึ่งตระหนักถึงการเขียนด้วยลายมือกลายเป็นผู้เข้ารอบสุดท้ายของการประกวด "ความท้าทายที่ยิ่งใหญ่" และงานในงานใหม่จะช่วยให้คุณเรียนรู้วิธีการเรียนรู้เครื่องขั้นสูง การวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ในปัจจุบันเป็นงานเร่งด่วนในการใช้เครือข่ายประสาทเทียม มีเทคโนโลยีในกรณีส่วนใหญ่แสดงให้เห็นถึงความแม่นยำสูงในการตรวจสอบการตรวจสอบ
สำหรับผู้เข้ารอบสุดท้ายของโครงการโอกาสที่ดีจะเปิดขึ้นเพื่อการพัฒนาต่อไปและการตระหนักรู้ในตนเอง ผู้เข้าร่วมจำนวนมากของ "ความท้าทายที่ยิ่งใหญ่" ก่อนหน้านี้ได้รับการลงทะเบียนในมหาวิทยาลัยที่ใหญ่ที่สุดของประเทศและทำงานกับผู้เชี่ยวชาญของห้องปฏิบัติการ MFTI ผู้สำเร็จการศึกษาจากมหาวิทยาลัยนำโครงการตลอดเวลาการฝึกอบรมทั้งหมดและแจ้งให้ทราบเกี่ยวกับความสำเร็จและการพัฒนาในการกดทางวิทยาศาสตร์ทั่วโลก ความคิดมากมายของผู้เข้าร่วมของ "ความท้าทายที่ยิ่งใหญ่" ถูกใช้แล้วในทางปฏิบัติโดย บริษัท พันธมิตร