Феномен «непрозрачности» глубоких нейронных сетей: природа, вызовы и методы интерпретации Феномен «непрозрачности» или «черного ящика» глубоких нейронных сетей (ГНС) относится к фундаментальной проблеме отсутствия прямой, понятной человеку интерпретируемости внутренних механизмов, процессов принятия решений и причинно-следственных связей внутри сложных искусственных нейронных сетей. С увеличением глубины, количества параметров и архитектурной сложности моделей их предсказательная мощность часто растет, […]

Этика использования искусственного интеллекта в суррогатном материнстве: комплексный анализ Интеграция технологий искусственного интеллекта в сферу репродуктивной медицины и, в частности, в процессы суррогатного материнства, создает принципиально новую этико-правовую и социальную реальность. Это слияние передовых биотехнологий и алгоритмов машинного обучения трансформирует традиционные подходы к созданию семьи, ставя перед обществом сложные вопросы, требующие немедленного осмысления и регулирования. […]

Генерация персонализированных программ изучения иностранных языков: принципы, технологии и практическое применение Генерация персонализированных программ изучения иностранных языков представляет собой системный процесс создания индивидуального образовательного маршрута с использованием данных о конкретном ученике, технологий искусственного интеллекта и современных педагогических методик. Целью является максимальное ускорение и повышение эффективности освоения языка за счет адаптации всех параметров обучения к уникальным […]

Искусственный интеллект в противодействии мошенничеству в страховании: архитектура, методы и практическое применение Мошенничество в страховой отрасли представляет собой системную проблему, наносящую многомиллиардный ущерб ежегодно. Традиционные методы обнаружения, основанные на правилах (rule-based systems) и выборочных проверках, обладают существенными недостатками: они реактивны, требуют значительных человеческих ресурсов и неспособны выявлять сложные, адаптивные и ранее неизвестные схемы. Внедрение искусственного […]

Нейросети в физиотерапии: анализ движений для коррекции упражнений Внедрение искусственного интеллекта, в частности технологий компьютерного зрения и глубокого обучения, в сферу физиотерапии и реабилитации знаменует переход к новому этапу персонализированной, объективной и доступной медицины. Ключевым применением является анализ движений пациента с целью точной коррекции выполняемых упражнений. Эта технология преодолевает ограничения традиционных методов, основанных на субъективной […]

Предсказание развития антибиотикорезистентности: методы, модели и будущее Антибиотикорезистентность (АБР) представляет собой глобальную угрозу общественному здравоохранению, приводящую к увеличению смертности, продолжительности госпитализации и стоимости лечения. Традиционный подход к мониторингу АБР является реактивным и основан на ретроспективном анализе данных лабораторных исследований. Предсказательное моделирование развития резистентности — это проактивная стратегия, направленная на прогнозирование ее возникновения и распространения с […]

Генерация новых видов пищи для долгосрочных космических миссий Обеспечение экипажа долгосрочных космических миссий, таких как полеты на Марс или создание лунной базы, сбалансированным, безопасным и психологически приемлемым питанием является одной из наиболее сложных технологических и биологических задач. Традиционный подход с доставкой готовых пайков с Земли неприменим для миссий длительностью в годы из-за ограничений по массе, […]

Искусственный интеллект для оптимизации маршрутов судов с учетом погодных условий и угрозы пиратства Оптимизация судовых маршрутов является сложной многокритериальной задачей, традиционно решаемой капитанами и судоводителями на основе карт, прогнозов погоды и профессионального опыта. Однако современный объем данных и требования к экономической и операционной эффективности, безопасности и экологичности вывели эту задачу на новый уровень. Системы на […]

Нейросети в анестезиологии: расчет оптимальной дозы анестетиков Расчет дозы анестетиков является фундаментальной задачей в анестезиологии, требующей учета множества переменных: антропометрических данных пациента, возраста, сопутствующих заболеваний, принимаемых лекарств, типа и продолжительности операции, глубины анестезии и индивидуальной чувствительности. Традиционные методы, основанные на формулах (например, по массе тела или идеальной массе тела) и клиническом опыте, имеют ограничения, так […]

Феномен катастрофической интерференции в continual learning: сущность, механизмы и методы преодоления Катастрофическая интерференция, также известная как катастрофическое забывание, — это фундаментальная проблема в машинном обучении, особенно остро проявляющаяся в парадигме непрерывного обучения (continual learning, CL). Она описывает резкую и быструю деградацию производительности искусственной нейронной сети на ранее усвоенных задачах после того, как она начинает обучаться […]