Нейроморфные чипы: процессоры, которые работают как человеческий мозг Нейроморфные чипы представляют собой специализированные интегральные схемы, архитектура которых принципиально отличается от архитектуры фон Неймана, лежащей в основе традиционных центральных процессоров (CPU) и графических процессоров (GPU). Их конструкция имитирует структуру и принципы работы биологических нейронных сетей человеческого мозга. Ключевая цель нейроморфных вычислений — преодоление фундаментальных ограничений современных […]

Этика создания эмоциональных связей между людьми и ИИ-компаньонами Развитие технологий искусственного интеллекта, особенно в областях обработки естественного языка (NLP) и генерации эмоциональных реакций, привело к появлению нового класса цифровых сущностей – ИИ-компаньонов. Эти системы, существующие в форме чат-ботов, голосовых помощников, виртуальных аватаров или даже физических роботов, проектируются с целью обеспечения социального взаимодействия, эмоциональной поддержки и […]

Генерация виртуальных миров для тренировки беспилотных автомобилей в экстремальных условиях Разработка безопасных беспилотных автомобилей требует, чтобы системы автономного вождения были протестированы на миллиардах километров в разнообразных, в том числе редких и опасных, сценариях. Физические испытания в реальном мире для покрытия всех возможных экстремальных условий непрактичны, чрезмерно дороги и потенциально опасны. Поэтому ключевой технологией стала генерация […]

ИИ в астробиологии: поиск сигналов внеземных цивилизаций в радиодиапазоне Поиск внеземного разума (SETI) представляет собой научное направление, нацеленное на обнаружение техносигнатур — признаков технологической деятельности за пределами Земли. Радиодиапазон исторически и практически остается ключевым регионом для таких поисков в силу его способности преодолевать межзвездные расстояния с минимальным поглощением и искажением. Однако объем и сложность данных, […]

Федеративное обучение: тренировка моделей на децентрализованных данных без нарушения приватности Федеративное обучение — это распределённый машинный обучение подход, который позволяет тренировать модели искусственного интеллекта на данных, остающихся на локальных устройствах пользователей (клиентах), без необходимости их централизованного сбора и хранения. Основная цель — использование преимуществ больших распределённых наборов данных при строгом соблюдении конфиденциальности и минимизации передачи […]

Как искусственный интеллект расшифровывает древние языки: прорыв в исторической лингвистике Расшифровка древних языков и письменностей, столетиями остававшихся загадкой для ученых, вступила в новую эру с появлением технологий искусственного интеллекта. Традиционные методы палеографии и сравнительной лингвистики, основанные на кропотливом ручном анализе ограниченного числа артефактов, часто упирались в недостаток данных, физическую фрагментированность текстов и отсутствие надежных билингв […]

Нейросети в криминалистике: восстановление лиц по черепу и анализ ДНК Внедрение искусственного интеллекта, в частности глубоких нейронных сетей, трансформирует традиционные криминалистические методики, предлагая новые уровни точности, скорости и объективности. Две области, где это влияние наиболее значительно — это реконструкция внешности по черепу и интерпретация сложных генетических данных. Эти технологии переходят из разряда экспериментальных в категорию […]

Искусственный интеллект для предсказания землетрясений: анализ сейсмических данных и геомагнитных аномалий Предсказание землетрясений остается одной из наиболее сложных и актуальных задач современной геофизики. Традиционные методы, основанные на статистическом анализе сейсмичности и моделировании физических процессов в земной коре, имеют ограниченную точность и не позволяют осуществлять оперативный краткосрочный прогноз. Внедрение технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения […]

Генеративно-состязательные сети в музыке: создание новых музыкальных жанров Генеративно-состязательная сеть (Generative Adversarial Network, GAN) – это архитектура машинного обучения, состоящая из двух нейронных сетей, конкурирующих друг с другом в рамках игровой теоретической модели. Генератор создает новые данные (в данном случае, музыкальные последовательности или спектрограммы), а дискриминатор оценивает их, пытаясь отличить сгенерированные образцы от реальных. В […]

Метаобучение: как научить ИИ учиться быстрее на основе предыдущего опыта Метаобучение, или «обучение обучению», представляет собой направление в области искусственного интеллекта и машинного обучения, целью которого является создание моделей, способных эффективно адаптироваться к новым задачам на основе ограниченного объема данных. Это достигается за счет извлечения и использования знаний, полученных в процессе решения множества предыдущих, разнородных […]