"Những thách thức lớn-2020" được gọi là một trong những dự án được tổ chức vào nửa cuối tháng 12 tại Trung tâm Giáo dục Sirius. Trong quá trình của chương trình dự án khoa học và công nghệ này, học sinh trung học được đào tạo trí tuệ nhân tạo. Các chàng trai đã dạy xe theo trí tuệ tiếp theo:
- Viết tin tức.
- Phát triển thuốc mới.
- Phân tích hình ảnh của CT.
- Nghiên cứu hồ sơ của các ứng viên trong các mạng xã hội.
Schoolchildren đã giúp các chuyên gia từ Đại học Innopolis, Yandex, Trường Quản lý Đại học Spbsu, Ngân hàng VTB, Biocad. Nó được lên kế hoạch rằng các ưu đãi tốt nhất sẽ được thực hiện trong thực tế.
Andrei Rasjorgorodsky, Giám đốc "Dữ liệu lớn", Giám đốc Trường Toán ứng dụng và Tin học ứng dụng của MFTI của FizTech, được chỉ định rằng phiên họp kéo dài 10 ngày. Trong thời gian này, các chàng trai đã học cách làm việc với các công cụ công nghệ kỹ thuật số khác nhau và bây giờ sẽ có thể sử dụng các kỹ năng của họ trong tương lai tại nhà.
Dự án quy định cho một hướng riêng "Dữ liệu lớn, trí tuệ nhân tạo, công nghệ tài chính và học máy". 28 học sinh lớp mười một từ 18 khu vực của Nga đã được mời làm việc trong đó. Những kẻ này trở thành người vào chung kết các cuộc thi thiết kế và nghiên cứu của Nga.
Đối với những người tham gia theo hướng này, Yandex đã thành lập một đơn đặt hàng đặc biệt: để phát triển một chương trình để tạo tin tức, để các phiên bản hiện đại có thể được sử dụng trong công việc hàng ngày. Ngân hàng VTB và Đại học bang St. Petersburg cũng đã đưa ra nhiệm vụ của Sirius Schoolchildren. Các chàng trai phải phân tích mạng xã hội và dựa trên thông tin nhận được để tạo một bức chân dung của một ứng viên kinh doanh.
Các nhà khoa học đã bối rối học sinh với một mong muốn phức tạp: các chàng trai nên dạy trí thông minh nhân tạo để dự đoán chính xác với sự trợ giúp của máy tính mô hình hóa cấu trúc của phức hợp phân tử khi tạo ra các loại thuốc mới. Chiếc xe sẽ phải tìm những kết hợp đáng tin cậy nhất và những người thực sự tồn tại trong tự nhiên. Phương pháp mới phải được dự đoán làm thế nào hiệu quả sự chuẩn bị được tạo ra. Gợi ý từ học sinh trung học được cho là sẽ được sử dụng trong thuật toán phòng hộ của Biocad.
Các công nghệ kỹ thuật số dựa trên trí tuệ nhân tạo đã được áp dụng tích cực trong ngành y tế ở nhiều quốc gia trên thế giới. Điều này đã được tạo điều kiện bởi sự khởi đầu của đại dịch Coronavirus. Các công nghệ Telemedicine đã cho thấy lợi thế của việc tự động hóa nhiều quy trình, đã giúp dỡ các phòng khám và bác sĩ liên tục tải trọng, quản lý để cung cấp chăm sóc y tế từ xa chất lượng cao cho bệnh nhân.
Trong khuôn khổ của dự án khoa học và công nghệ của Sirius "Thử thách lớn-2020", các sinh viên tham gia chương trình nhận được một nhiệm vụ khó khăn từ các nhà cho thuê của Nga. Các bác sĩ được yêu cầu dạy trí thông minh nhân tạo để phân tích hình ảnh y tế bằng cách sử dụng tầm nhìn máy tính và tìm kiếm bệnh lý nhanh chóng và chính xác trong phổi. Sự giúp đỡ và lời khuyên của Neurosette tạo điều kiện thuận lợi cho hoạt động của các bác sĩ X quang, giảm thời gian để xử lý các hình ảnh.
Đối với nhiều vấn đề và phức tạp như vậy, vì nhận được hình ảnh y tế, học tập sâu yêu cầu các bộ dữ liệu lớn để đạt được mức độ chính xác cần thiết. Các khuyến nghị của trí tuệ nhân tạo thường rất chính xác. Kết quả của công việc sẽ được tải lên thư viện nguồn mở, quyền truy cập vào đó sẽ được phát hiện để các chuyên gia từ tất cả các quốc gia. Các giải pháp của SchoolChildren có thể được kiểm tra và áp dụng trong thực tế nếu chất lượng phát triển sẽ sắp xếp người dùng. Hỗ trợ đối tác cho SchoolChildren được cung cấp bởi Trung tâm Trí tuệ nhân tạo của Đại học Innopolis.
Nhóm dự án sử dụng sáu lớp 11 lớp từ Okrug tự trị Khanty-Mansiysk, Sevastopol, Lãnh thổ Khabarovsk, Cộng hòa Bashkortostan, Tyumen và Kemerovo và Vùng. Họ được các chuyên gia giúp đỡ từ trung tâm của Innopolis.
Semen Kiselev, nhà nghiên cứu của Trung tâm Trí tuệ nhân tạo của Đại học Innopolis, một dự án hướng dẫn, cho biết các nhà phát triển giới thiệu trẻ em với các phương pháp học máy và tầm nhìn máy tính. Phổ biến toán học, lập trình và phương pháp học máy sẽ cho phép bạn thay đổi thái độ đối với cơ hội mở đầu của nhiều người cần thay đổi này. Dự án sẽ khuyến khích các học sinh trở nên tích cực hơn trong việc nghiên cứu triển vọng chuyển đổi kỹ thuật số của xã hội, thuyết phục họ rằng nó có thể dẫn họ đến cuộc sống đầy đủ thú vị và trí tuệ hơn. Kinh nghiệm làm việc với các mạng lưới thần kinh dẫn đến sự lựa chọn nghề nghiệp trong tương lai, cho phép bạn chạm vào các hoạt động trong bầu không khí tự do, phát triển niềm tin vào chính mình và sẽ cung cấp cho trẻ em và thanh thiếu niên mà họ cần trong tương lai.
Các chàng trai cho thấy nơi họ có thể áp dụng các kiến thức thu được. Những người tham gia tạo ra các mô hình và thuật toán như vậy để phân tích các ảnh chụp nhanh của phổi, trong đó để biết về sự tự tiến hóa để nhận ra viêm phổi và các bệnh về đường hô hấp khác, viêm phổi hoặc khối u. Tuy nhiên, các mô hình học tập sâu có thể đưa ra những dự đoán với độ chính xác gần như không thể nhầm lẫn, tuy nhiên, do logic nội bộ của mô hình rất khó khám phá và giải thích, các đối số có lợi cho lý do tại sao quyết định này là chính xác.
Kể từ khi các quyết định y tế có thể có trọng lượng đáng kinh ngạc, nhiều người chắc chắn đề cập đến triển vọng tự động hóa đầy đủ. Điều rất quan trọng cần nhớ là chiếc xe không thay thế bác sĩ, nhưng trở thành trợ lý của anh ấy và cố vấn, thực tế nó chỉ là con mắt thứ ba cho bác sĩ. AI là cần thiết để tối ưu hóa các nhiệm vụ thường xuyên, với việc thực hiện phổ biến thay đổi sâu sắc đặc sản với một thành phần thị giác mạnh, chẳng hạn như X quang và Bệnh lý. Các học viên, bao gồm cả bác sĩ phẫu thuật, đang tích cực quan tâm đến việc phát triển và triển khai các thiết bị đó. AI là cần thiết để tối ưu hóa các nhiệm vụ thường xuyên, với phần giới thiệu rộng rãi, đặc sản sẽ thay đổi với một thành phần trực quan mạnh, chẳng hạn như X quang và Bệnh lý. Các học viên, bao gồm cả bác sĩ phẫu thuật, đang tích cực quan tâm đến việc phát triển và triển khai các thiết bị đó.
Các học sinh nghiên cứu các học sinh được thử nghiệm trên một số lượng lớn các hình ảnh y tế thực sự từ các bệnh viện thực sự.
Các lập trình viên trẻ phải dạy trí tuệ nhân tạo để tính toán các kích thước chính xác và vị trí của các quá trình bệnh lý trong phổi, cho biết bác sĩ về sự bất thường của cơ quan. Tài liệu để nghiên cứu Những người tham gia dự án được tìm thấy trong các nguồn mở, cơ sở dữ liệu của các vật phẩm khoa học này của các trường đại học y trong và ngoài nước. Họ kiểm tra các thuật toán của họ trên hàng trăm hình ảnh y tế chính hãng từ LPU thực sự, bởi vì quyền truy cập vào dữ liệu có liên quan và đủ là có tầm quan trọng tối quan đến các thuật toán đào tạo của AI.
Danila Pechenev, mười một học sinh lớp mười một của Kemerovo, nói rằng ông đã chọn nhiệm vụ này, bởi vì anh ta đã làm việc với tầm nhìn máy. Dự án của ông về một mạng lưới thần kinh, công nhận chữ viết tay, đã trở thành người vào chung kết của cuộc thi "Thử thách lớn". Và công việc trong nhiệm vụ mới sẽ cho phép bạn học các phương pháp học máy nâng cao. Phân tích hình ảnh y tế ngày nay là một nhiệm vụ khẩn cấp là áp dụng các mạng lưới thần kinh. Công nghệ có sẵn, trong hầu hết các trường hợp chứng minh độ chính xác cao khi kiểm tra xác minh.
Đối với những người vào chung kết của dự án, cơ hội tốt được mở để phát triển hơn nữa và tự nhận ra. Nhiều người tham gia "Thử thách lớn" trước đó đã được ghi danh vào các trường đại học lớn nhất của các quốc gia và đang tích cực làm việc với các chuyên gia của các phòng thí nghiệm MFTI. Sinh viên tốt nghiệp đại học lãnh đạo các dự án trong toàn bộ thời gian đào tạo và thông báo về thành tích và phát triển trong báo chí khoa học toàn cầu. Nhiều ý tưởng của những người tham gia "những thách thức lớn" đã được sử dụng trong thực tế bởi các công ty đối tác.