Ученые НЭТИ работают над созданием быстрообучаемых нейросетей

Популярная механикаHi-Tech

В России создают быстрообучаемые нейросети

Василий Макаров

Специалисты Новосибирского государственного технического университета НЭТИ работают над созданием быстрообучаемых нейросетей, которые в дальнейшем могут помочь в разработке искусственного интеллекта для различных сфер деятельности человека. Так, например, в медицине «электронный пациент» будущего позволит проводить исследования и выявлять побочные действия вакцин или препаратов без участия людей, а «умная» поисковая система поможет искать нужную информацию в огромных международных базах научных публикаций и систематизировать эти знания для решения сложных задач. Нейросети будут устойчивы к ошибкам, за счет чего затраты на обработку данных будут минимальными.

Искусственная нейронная сеть – это программное воплощение математической модели и один из основных элементов искусственного интеллекта, который построен по принципу работы сетей нервных клеток мозга. В разработке искусственного интеллекта важную роль играет машинное обучение, а именно построение алгоритмов, позволяющих быстрее обучать нейросеть. Сотрудники НГТУ НЭТИ решили использовать робастный метод для создания быстрообучаемых нейросетей. Работу специалистов сибирского технического вуза уже поддержали в Российском фонде фундаментальных исследований.

В научной практике робастный подход при создании нейронных сетей применяется впервые. «В рамках исследований будут разработаны принципиально новые нейронные сети, свойства которых еще только предстоит изучить. Кроме того, должно сократиться время на обучение нейронной сети. Архитектура сети при этом будет достаточно простой, а затраты на предобработку данных – минимальными», – рассказывает декан факультета прикладной математики и информатики университета профессор Владимир Тимофеев.

Быстрообучаемые нейросети – часть будущего искусственного интеллекта, который сможет быстро обрабатывать огромные массивы данных исследований в различных научных областях. Одна из проблем традиционных методов обучения нейросетей связана с точностью исходных данных: в любом исследовании могут содержаться аномальные, ошибочные данные – результаты некачественных измерений или влияния посторонних факторов. К наличию таких данных следует относиться с особой осторожностью и вниманием.

Авторизуйтесь, чтобы продолжить чтение. Это быстро и бесплатно.

Регистрируясь, я принимаю условия использования

Рекомендуемые статьи

Зачем нужен излом на крыле самолета Зачем нужен излом на крыле самолета

Кто и зачем придумал крыло типа gull wing

Популярная механика
«В мире постправды многое остается за скобками»: директор Некрасовки — о том, зачем в ХХI веке еще нужны библиотеки и как привлечь туда молодежь «В мире постправды многое остается за скобками»: директор Некрасовки — о том, зачем в ХХI веке еще нужны библиотеки и как привлечь туда молодежь

О библиотеках не принято думать как о бизнесе, хотя по факту они могут им быть

Forbes
Зачем мы отправляем друг другу откровенные фото Зачем мы отправляем друг другу откровенные фото

Что побуждает заниматься этим женщин и какие мотивы у мужчин?

Psychologies
Серебряные коньки Серебряные коньки

Как создавалась одна из самых многообещающих лент этого года

Esquire
Физики измерили нутацию спина в ферромагнетиках Физики измерили нутацию спина в ферромагнетиках

Это поможет создать более быстрые и эффективные методы записи информации

N+1
Братья Братья

Как живут монахи Свято-Данилова монастыря

Seasons of life
Курица разбитых фонарей Курица разбитых фонарей

«Экстремальная работа» — корейская комедия, ставшая международной франшизой

Weekend
Саундтреки к фильмам Тарантино: от худшего к лучшему Саундтреки к фильмам Тарантино: от худшего к лучшему

Отличительная черта фильмов Тарантино — саундтреки

Maxim
Как хранили деньги в те времена, когда не было сейфов и банков Как хранили деньги в те времена, когда не было сейфов и банков

История традиционных русских способов хранить накопленные деньги

Maxim
Что такое троттлинг процессора и стоит ли его бояться? Что такое троттлинг процессора и стоит ли его бояться?

Если компьютер периодически отключается, возможно вы столкнулись с троттлингом

CHIP
Ребенок пережил психическую травму. Как его поддержать? Ребенок пережил психическую травму. Как его поддержать?

Как помочь ребенку, пережившему травматичный опыт?

Psychologies
5 роскошных спален в кино 5 роскошных спален в кино

Спальни киногероев, которые служат источником вдохновения даже для дизайнеров

Psychologies
10 необычных Renault 10 необычных Renault

10 наиболее необычных и занимательных автомобилей Renault

Популярная механика
Как заполучить миллион подписчиков в Instagram? Как заполучить миллион подписчиков в Instagram?

Зачем нужен миллион подписчиков в Инстаграме?

Cosmopolitan
Проклятые экономики. Отрывок из книги Проклятые экономики. Отрывок из книги

Отрывок из книги Андрея Мовчана об экономических катастрофах

СНОБ
Непереводимость дистанции Непереводимость дистанции

Игорь Гулин о поэзии Луизы Глик

Weekend
Пестрая лента Пестрая лента

Лента соцсетей сегодня стала главным источником информации о мире

GQ
Проблема второго шага: сможет ли Алексей Навальный сыграть свою новую роль на политической сцене России Проблема второго шага: сможет ли Алексей Навальный сыграть свою новую роль на политической сцене России

Алексей Навальный уже давно играет на политической сцене страны уникальную роль

Forbes
«Нельзя бухать, надо спать и заниматься спортом. Что тут гениального?»: российские предприниматели о советах Павла Дурова «Нельзя бухать, надо спать и заниматься спортом. Что тут гениального?»: российские предприниматели о советах Павла Дурова

Что российские предприниматели думают о принципах жизни Павла Дурова

Forbes
Как избавиться от навязчивых мыслей: 6 лайфхаков Как избавиться от навязчивых мыслей: 6 лайфхаков

Как устранить возникшую тревожность и не зацикливаться на этом состоянии

РБК
История появления Белого Крыма История появления Белого Крыма

Как появился Белый Крым

СНОБ
10 киноляпов, которые пошли фильмам на пользу 10 киноляпов, которые пошли фильмам на пользу

Ошибка во благо — известный феномен. В музыке случается часто, в кино — реже

Maxim
Химики определили состав чернил на древнеегипетских папирусах Химики определили состав чернил на древнеегипетских папирусах

Ученые разобрались в составе черных и красных чернил в древних папирусах

N+1
Мифы о богах Мифы о богах

Рената Литвинова разговаривает с Дэмной Гвасалией о грехах, страстях и моде

Vogue
9 простых способов стать интереснее окружающим 9 простых способов стать интереснее окружающим

Людям нравятся те, кто искренне интересуется окружающими и самой жизнью

Psychologies
5 эпохальных фотографий в истории освоения космоса 5 эпохальных фотографий в истории освоения космоса

Лучше один раз увидеть, чем сто раз проанализировать данные радиотелескопов

Maxim
Кто в тереме живет? Кто в тереме живет?

Жостовские шкатулки и русские терема подсказали дизайнерам интерьер квартиры

AD
Имперские амбиции и рикошет санкций: почему российские стартапы не «выстреливают» на международном рынке Имперские амбиции и рикошет санкций: почему российские стартапы не «выстреливают» на международном рынке

Почему родина стартапа имеет огромное влияние на его международный потенциал

Forbes
Почему трудным детям не хватает поддержки старших Почему трудным детям не хватает поддержки старших

Порой трудным детям так не хватает поддержки старших

СНОБ
Особый взгляд Особый взгляд

Интервью с тремя дебютантками «Кинотавра»

Vogue
Открыть в приложении