Предсказание популярности научных теорий и гипотез в академической среде: методы, модели и этические вызовы Предсказание популярности научных теорий и гипотез представляет собой междисциплинарную задачу, лежащую на стыке наукометрии, теории сетей, социологии науки и искусственного интеллекта. Данная область исследует количественные и качественные закономерности, определяющие, какие идеи получат широкое признание, цитирование и влияние в академическом сообществе. Популярность […]

Генерация новых химических соединений для фармацевтики с помощью Reinforcement Learning Разработка нового лекарственного препарата — это процесс, характеризующийся высокой стоимостью, длительными временными рамками и значительным уровнем риска. Традиционный подход включает в себя скрининг обширных химических библиотек, синтез и тестирование тысяч соединений, при этом лишь единицы доходят до клинических испытаний. Пространство возможных химических соединений, оцениваемое в […]

Искусственный интеллект для управления роем дронов в сельском хозяйстве: архитектура, алгоритмы и практическое применение Управление роем беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) представляет собой сложную задачу координации множества агентов в динамичной и не всегда предсказуемой среде. Применение искусственного интеллекта (ИИ) является ключевым фактором, превращающим группу дронов из набора отдельных устройств в единый, интеллектуальный и автономный организм. В […]

Нейросети в пульмонологии: анализ КТ легких для ранней диагностики рака Рак легкого остается одним из наиболее смертоносных онкологических заболеваний в мире. Ключевым фактором, определяющим выживаемость пациентов, является стадия заболевания на момент постановки диагноза. Низкодозовая компьютерная томография (НДКТ) легких признана эффективным методом скрининга групп высокого риска, однако ее широкое внедрение сталкивается с рядом ограничений: высокая нагрузка […]

Феномен «сверхобучения»: когда ИИ становится слишком специализированным Феномен «сверхобучения» (overfitting, переобучение) представляет собой фундаментальную проблему в машинном обучении и разработке искусственного интеллекта. Это состояние модели, при котором она демонстрирует исключительно высокую точность на обучающих данных, но теряет способность к обобщению и показывает низкую эффективность на новых, ранее не встречавшихся данных. По своей сути, сверхобученная модель […]

Этика использования искусственного интеллекта в рекрутинге для оценки потенциала кандидатов Внедрение систем искусственного интеллекта в процессы рекрутинга, особенно для оценки потенциала кандидатов, представляет собой технологический прорыв, сопряженный с комплексом этических вызовов. Эти инструменты, варьирующиеся от алгоритмов анализа резюме до сложных систем оценки видеоинтервью и геймифицированных тестов, обещают повысить эффективность, объективность и масштабируемость найма. Однако их […]

Генерация сценариев для тренировки пилотов в нештатных ситуациях: методы, технологии и практика Тренировка пилотов в нештатных ситуациях является краеугольным камнем авиационной безопасности. Её цель — выработать у экипажа автоматизм действий, стрессоустойчивость и способность принимать верные решения в условиях дефицита времени, высокой нагрузки и потенциальной угрозы. Традиционные методы разработки сценариев, основанные на исторических данных и экспертных […]

ИИ для создания систем распознавания deepfake видео в реальном времени: архитектура, методы и вызовы Распознавание deepfake-контента в реальном времени представляет собой критически важную задачу в области компьютерного зрения и информационной безопасности. Системы, решающие эту задачу, должны анализировать видеопоток с минимальной задержкой, делая вывод о его аутентичности. Основу таких систем составляют искусственные нейронные сети, обученные обнаруживать […]

Нейросети в эндокринологии: персонализированный подбор доз инсулина Сахарный диабет 1 типа и прогрессирующие формы диабета 2 типа требуют пожизненной инсулинотерапии. Точный расчет дозы инсулина является сложной многопараметрической задачей, зависящей от уровня гликемии, потребления углеводов, физической активности, стресса, циркадных ритмов и индивидуальной чувствительности к инсулину. Традиционные методы, основанные на статических коэффициентах (углеводный коэффициент, фактор чувствительности), часто […]

Предсказание волатильности на криптовалютных рынках с учетом социальных медиа Криптовалютные рынки характеризуются экстремальной волатильностью, значительно превосходящей традиционные финансовые рынки. Эта волатильность обусловлена высокой чувствительностью к новостям, регуляторным заявлениям, технологическим обновлениям и, что особенно важно, к настроениям и обсуждениям в социальных медиа. Традиционные модели прогнозирования волатильности, такие как GARCH и его модификации, часто оказываются недостаточными, так […]