Нейросети в метеорологии: повышение точности долгосрочных прогнозов погоды Традиционные методы численного прогноза погоды (ЧПП), основанные на решении сложных систем уравнений физики атмосферы, столкнулись с фундаментальными ограничениями, особенно в области долгосрочных прогнозов. Эти ограничения связаны с накоплением ошибок, неполнотой исходных данных и высокой вычислительной стоимостью. Внедрение искусственных нейронных сетей и методов глубокого обучения представляет собой парадигмальный […]

Обучение моделей искусственного интеллекта, способных к обучению по аналогии Способность к аналогии — краеугольный камень человеческого познания. Она позволяет понимать новые концепции, решать незнакомые задачи и делать выводы, находя сходства между различными областями опыта. В контексте искусственного интеллекта (ИИ) обучение по аналогии представляет собой высшую форму обобщения, где модель не просто распознает статистические закономерности в […]

Искусственный интеллект в палеоботанике: методы и технологии реконструкции древних ландшафтов Палеоботаника, наука об ископаемых растениях, сталкивается с фундаментальной задачей: по разрозненным, фрагментарным и часто деформированным остаткам (отпечаткам листьев, пыльцы, древесины, плодов) восстановить облик целого растения, его экологические предпочтения и, в конечном итоге, структуру и динамику целых древних экосистем. Традиционные методы, основанные на морфологическом сравнении и […]

Создание систем искусственного интеллекта для помощи в дипломатических переговорах Дипломатические переговоры представляют собой сложный, многоуровневый процесс, где на кону стоят международная безопасность, экономические интересы и судьбы миллионов людей. Традиционно этот процесс опирается на опыт, интуицию и глубокие культурные знания дипломатов. Однако растущий объем информации, скорость развития кризисов и многомерность современных конфликтов создают потребность в новых […]

Генеративные модели для создания новых видов умных материалов с программируемыми свойствами Генеративные модели искусственного интеллекта представляют собой класс алгоритмов, способных изучать распределение данных в высокоразмерном пространстве и генерировать новые, ранее не существовавшие экземпляры, обладающие статистическими характеристиками, схожими с обучающей выборкой. В материаловедении эти модели применяются для проектирования и открытия новых умных материалов — материалов, свойства […]

Имитация влияния технологий коммуникации на трансформацию социальных связей Технологии коммуникации, от телеграфа до социальных сетей и мессенджеров, представляются как инструменты, радикально преобразующие социальные связи. Однако при детальном анализе выявляется, что часть наблюдаемых трансформаций является не фундаментальным сдвигом, а сложной имитацией. Под имитацией понимается процесс, при котором форма социального взаимодействия изменяется, воспроизводя внешние атрибуты связи (постоянная […]

Нейросети в энтомологии: классификация и изучение поведения насекомых Применение искусственного интеллекта, в частности глубоких нейронных сетей, кардинально трансформирует энтомологические исследования. Эти технологии решают две фундаментальные задачи: автоматическую идентификацию и классификацию видов, а также количественный анализ сложных поведенческих паттернов. Традиционные методы, основанные на визуальном определении морфологических признаков экспертом или ручном кодировании поведения, являются крайне трудоемкими, субъективными […]

ИИ в исторической картографии: анализ точности и идеологии старинных карт Введение в проблематику Историческая картография долгое время оставалась областью, где анализ опирался на экспертные знания историков, географов и картографов. Изучение старинных карт требовало кропотливого визуального сравнения, работы с архивами и субъективной интерпретации символов, надписей и художественных элементов. Появление и развитие искусственного интеллекта, в частности методов […]

Мультиагентные системы для координации действий в гуманитарных миссиях Гуманитарные миссии, включая ликвидацию последствий стихийных бедствий, операции по оказанию помощи беженцам и долгосрочные программы восстановления, представляют собой чрезвычайно сложные предприятия. Они характеризуются высокой степенью неопределенности, децентрализованными ресурсами, участием множества разнородных организаций (МЧС, ООН, НПО, местные власти) и острой нехваткой времени. Традиционные централизованные системы управления часто не […]

Обучение в условиях распределенных и гетерогенных данных: методы, вызовы и перспективы Обучение моделей машинного обучения в условиях, когда данные распределены между множеством участников (устройств, организаций, дата-центров) и являются гетерогенными по своей природе, представляет собой одну из наиболее сложных и актуальных задач современного искусственного интеллекта. Эта парадигма, часто объединяемая под терминами Federated Learning (FL) и Learning […]