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

Тяжелый металл на легком бездорожье: выбор “Внедорожника года” Тяжелый металл на легком бездорожье: выбор “Внедорожника года”

Выбираем внедорожник 2020 года

Популярная механика
Работа над собой: кроссфит — универсальный спорт и шанс получить сильное и выносливое тело Работа над собой: кроссфит — универсальный спорт и шанс получить сильное и выносливое тело

Все, что нужно: сила воли и опытный наставник!

Playboy
Чернобыльское досье КГБ Чернобыльское досье КГБ

Украинская власть за последние годы рассекретила огромный массив документов КГБ

Дилетант
История невероятного побега из тюрьмы британского шпиона, работавшего на советскую разведку История невероятного побега из тюрьмы британского шпиона, работавшего на советскую разведку

Шпион Джордж Блейк бежал из тюрьмы прямо в СССР

Maxim
Балансирующие камни помогли уточнить время последнего сильного землетрясения Балансирующие камни помогли уточнить время последнего сильного землетрясения

Разработан новый метод оценки вероятности редких землетрясений большой амплитуды

N+1
На однопиксельной Земле не удалось обнаружить деревья На однопиксельной Земле не удалось обнаружить деревья

Надежные признаки многоклеточной жизни видены только на масштабе регионов

N+1
«Лейкоз — это дикий зверь»: координатор волонтеров Ольга Егорова о своей работе «Лейкоз — это дикий зверь»: координатор волонтеров Ольга Егорова о своей работе

«Если вы встретите медведя, не пытайтесь убежать – это бесполезно»

Cosmopolitan
Магнитный бит перевернули за рекордное время Магнитный бит перевернули за рекордное время

В будущем магнитные носители информации будут быстрее и энергоэффективнее

N+1
Стыдное удовольствие: как резиновые клоги уз «уродливых» становятся модными Стыдное удовольствие: как резиновые клоги уз «уродливых» становятся модными

Как неказистые клоги перешли из категории ugly shoes в разряд модных

Esquire
Бриллианты не навсегда Бриллианты не навсегда

Иссякло месторождение, поставлявшее самые красивые розовые бриллианты

Robb Report
Истории самых знаменитых заставок киностудий Истории самых знаменитых заставок киностудий

Откуда брались все эти горы, львы да серпы с молотами

Maxim
На таком поводке, что нельзя дышать На таком поводке, что нельзя дышать

Распознать абьюз и выйти из круга насилия

Psychologies
Создан прибор, контролирующий диабет 2 типа Создан прибор, контролирующий диабет 2 типа

Каким образом «пульт дистанционного управления» помогает контролировать диабет

Популярная механика
Какую фразу точно не нужно писать в описании профиля в тиндере Какую фразу точно не нужно писать в описании профиля в тиндере

«Не трать мое время зря»

GQ
Временно недоступен Временно недоступен

Секс – это, конечно, хорошо, но его роль в нашей жизни несколько преувеличена

Cosmopolitan
Депрессия при беременности Депрессия при беременности

Эмоциональное состояние беременной женщины не отличается постоянством

9 месяцев
В защиту маленьких В защиту маленьких

Правда ли, что от высокого роста одни плюсы?

N+1
Girl Power! Girl Power!

Тренер Мария Соколова о простых и действенных способах создать фигуру мечты

OK!
Собрать команду, придумать идею и поднять первый раунд инвестиций. История о том, как хакатоны помогают стартапам и что делать после них Собрать команду, придумать идею и поднять первый раунд инвестиций. История о том, как хакатоны помогают стартапам и что делать после них

Что такое хакатоны и зачем они нужны

Inc.
В ритме продуктивности: как музыкальный вкус влияет на успех в работе В ритме продуктивности: как музыкальный вкус влияет на успех в работе

Какую музыку нужно слушать, чтобы быть продуктивнее

Forbes
Сообразим на троих Сообразим на троих

Сергей Студенников в одиночку создал гигантскую сеть «Красное & Белое»

Forbes
Не терпи ПМС! Что такое предменструальный синдром и как он лечится Не терпи ПМС! Что такое предменструальный синдром и как он лечится

С ПМС знакома не понаслышке чуть ли не каждая девушка

Cosmopolitan
Какой ужас! Какой ужас!

Хоррор-отсылки в осенне-зимних коллекциях

Vogue
Как советский пилот поспорил, что посадит самолет вслепую, и убил 69 человек Как советский пилот поспорил, что посадит самолет вслепую, и убил 69 человек

Страшная трагедия, произошедшая в аэропорту Куйбышева в 1986 году

Maxim
Красный пояс: как семья Ротенбергов меняет российский спорт Красный пояс: как семья Ротенбергов меняет российский спорт

Широкий спектр спортивных интересов семьи Ротенбергов

Forbes
Маленькие частицы — большие проблемы: чем опасен микропластик и при чем тут индустрия моды и красоты Маленькие частицы — большие проблемы: чем опасен микропластик и при чем тут индустрия моды и красоты

Что такое микропластик, чем он так плох и что можно сделать?

Esquire
Как Рамзан Кадыров комментирует жестокое убийство французского учителя Самуэля Пати Как Рамзан Кадыров комментирует жестокое убийство французского учителя Самуэля Пати

Реакция Рамзана Кадырова на жестокое убийство французского учителя Самуэля Пати

СНОБ
Одна вокруг света. Как построить дорогу в Камбодже, встретить саперов и избежать мин времен гражданской войны Одна вокруг света. Как построить дорогу в Камбодже, встретить саперов и избежать мин времен гражданской войны

92-я серия о кругосветном путешествии москвички Ирины Сидоренко и собаки Греты

Forbes
Деменция, моя любовь Деменция, моя любовь

Дебютный фильм Вигго Мортенсена «Падение» — история об отношениях с родителями

Weekend
5 самых важных искусственных интеллектов в 2020 году 5 самых важных искусственных интеллектов в 2020 году

Современные ИИ начинают выполнять задачи, которые человеку не под силу

Maxim
Открыть в приложении