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

Как микробы управляют нами Как микробы управляют нами

Тайные властители жизни на Земле

kiozk originals
Не только Станиславский: что сейчас происходит в современном театре и как воспринимают теперь Чехова Не только Станиславский: что сейчас происходит в современном театре и как воспринимают теперь Чехова

Отрывок из книги Петера Сонди «Теория современной драмы»

Esquire
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
Петля времени: как бренд Bode работает с винтажными тканями Петля времени: как бренд Bode работает с винтажными тканями

Эмили Адамс Боде создает коллекции полностью из винтажных тканей

GQ
Одна вокруг света: вымогательства на таможне и коллега по путешествиям Одна вокруг света: вымогательства на таможне и коллега по путешествиям

90-я серия о кругосветном путешествии москвички Ирины Сидоренко

Forbes
10 необычных Maserati 10 необычных Maserati

Наиболее странные и заметные автомобили Maserati в истории компании

Популярная механика
5 «пасхалок» в старых играх, о которых вы не знали 5 «пасхалок» в старых играх, о которых вы не знали

Пасхальные яйца в играх, которые мы знаем вдоль и поперек

Популярная механика
Интерфейс под алгоритмы: почему рекомендации TikTok такие затягивающие Интерфейс под алгоритмы: почему рекомендации TikTok такие затягивающие

Как алгоритмы TikTok удерживают более 800 млн пользователей

VC.RU
Кто в лес, кто по дрова Кто в лес, кто по дрова

Что делать, если у родителей различаются взгляды на воспитание

Лиза
12 неожиданных деталей, которые все пропустили в «Крепком орешке» 12 неожиданных деталей, которые все пропустили в «Крепком орешке»

Может ли Брюс Уиллис стать еще круче? Как оказалось, да!

Maxim
Встречный вопрос Встречный вопрос

Что нового в индустрии виртуального дейтинга?

Robb Report
Лендок Лендок

Ринат Умяров — гений нетворкинга

Собака.ru
Без призраков и монстров: 4 аттракциона, после которых ты не будешь прежней Без призраков и монстров: 4 аттракциона, после которых ты не будешь прежней

Самые страшные аттракционы, в которых принимают участие люди

Cosmopolitan
С упорством трактора С упорством трактора

Металлургия занимает одно из главных мест в российской экономике

РБК
Небесный бой: как миллиардеры сражаются за региональные аэропорты Небесный бой: как миллиардеры сражаются за региональные аэропорты

Как Дерипаска, Вексельберг и Троценко борются за оставшиеся на рынке аэропорты

Forbes
Бар Рафаэли, модель Бар Рафаэли, модель

Известная израильская модель, за внешностью которой скрываются повороты судьбы

Худеем правильно
Рошин Мерфи Рошин Мерфи

Певица, 47 лет, Арклоу, Ирландия

Esquire
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
10 фактов о Питере Джексоне 10 фактов о Питере Джексоне

Что интересного происходило в жизни повелителя хоббитов и дрессировщика драконов

Maxim
Анна Березовская. Мои цветные птицы Анна Березовская. Мои цветные птицы

Для меня живопись - не работа в привычном смысле этого слова

Караван историй
Алена Хмельницкая и Александра Кеосаян. В жизни нет ничего случайного Алена Хмельницкая и Александра Кеосаян. В жизни нет ничего случайного

Большое интервью с Аленой Хмельницкой и Александрой Кеосаян

Караван историй
Алла Демидова. Я никогда не шла против судьбы Алла Демидова. Я никогда не шла против судьбы

Алла Демидова рассказывает о своей актерской судьбе

Караван историй
Геннадий Смирнов. Обаятельный негодяй Геннадий Смирнов. Обаятельный негодяй

Геннадий Смирнов выбрал актерскую профессию в раннем детстве

Караван историй
10 фактов о Хоакине Фениксе (плюс редкие фотографии) 10 фактов о Хоакине Фениксе (плюс редкие фотографии)

Возможно, Хоакин Феникс — величайший киноактер современной Америки

Maxim
Водный ресурс Водный ресурс

Краткий гид по Кавказским Минеральным Водам

Лиза
Важность детства Важность детства

Что дошкольникам по-настоящему нужно от взрослых

kiozk originals
Данила Козловский: «Если ты снимаешь хорошие фильмы, кино — дело прибыльное» Данила Козловский: «Если ты снимаешь хорошие фильмы, кино — дело прибыльное»

Данила Козловский рассказал о подготовке своего нового фильма

Forbes
Один в один Один в один

Ты будешь сильно удивлена, когда узнаешь, где именно были сделаны эти снимки

Лиза
Как вырастить бороду Как вырастить бороду

Все нюансы выбора формы бороды и ухода за ней

Maxim
Какая-то трава вместо чая Какая-то трава вместо чая

Каркаде и ройбуш — конкуренты традиционного чая

Наука и жизнь
Открыть в приложении