Глубокое обучение для управления роботами в неструктурированной среде Управление роботами в неструктурированной среде представляет собой одну из наиболее сложных задач современной робототехники. Неструктурированная среда — это пространство, которое не было специально подготовлено для робота, динамично изменяется и содержит непредсказуемые элементы. Примеры включают природные ландшафты, разрушенные здания после катастроф, складские помещения с постоянно перемещаемыми объектами и […]

Искусственный интеллект в исторической психологии: анализ менталитета прошлых эпох Историческая психология — междисциплинарная область, изучающая особенности психики, сознания, эмоциональных реакций и мировоззрения людей в различные исторические периоды. Традиционно исследователи опирались на качественный анализ ограниченного круга источников: дневников, писем, литературных произведений, судебных протоколов, проповедей. Появление и развитие методов искусственного интеллекта, в частности, обработки естественного языка (NLP) […]

Моделирование распространения технологических инноваций: теории, методы и практическое применение Моделирование распространения технологических инноваций — это междисциплинарная область исследований, лежащая на стыке экономики, социологии, маркетинга и математического моделирования. Она направлена на понимание, прогнозирование и управление процессами, посредством которых новые технологии, продукты или идеи принимаются и начинают использоваться сообществом потребителей или организаций. В основе этого процесса лежит […]

Нейросети в палеоэкологии: восстановление древних экосистем Палеоэкология — это наука, изучающая взаимодействия древних организмов друг с другом и с окружающей их средой в прошлом. Её основная задача — реконструкция экосистем, климата и ландшафтов геологической истории. Традиционные методы палеоэкологии опираются на анализ ископаемых остатков (окаменелостей, пыльцы, спор), геохимических сигнатур и стратиграфических данных. Однако эти данные часто […]

Генерация новых форматов научной коммуникации искусственным интеллектом Введение: Кризис традиционной модели и роль ИИ Традиционная научная коммуникация, основанная на цепочке «первичное исследование – рецензируемая статья – публикация в журнале», переживает системный кризис. Скорость генерации новых знаний многократно превышает скорость их формальной публикации и усвоения научным сообществом. Объем данных, сложность междисциплинарных исследований и требования к открытости […]

Искусственный интеллект в социолингвистике: изучение связи языка и социальной структуры Социолингвистика как научная дисциплина традиционно исследует взаимосвязь между языковыми вариациями и социальными факторами: классом, возрастом, полом, этнической принадлежностью, уровнем образования, профессиональной средой. Классические методы сбора данных (опросы, интервью, включенное наблюдение) были трудоемкими и ограничивались в масштабе. Интеграция искусственного интеллекта, особенно методов машинного обучения и обработки […]

Имитация влияния климатических изменений на исторические процессы: методы, модели и интерпретации Изучение влияния климатических изменений на исторические процессы представляет собой междисциплинарную область, объединяющую климатологию, археологию, историю и компьютерное моделирование. Основной задачей является не просто констатация корреляции, а построение причинно-следственных моделей, объясняющих, как колебания температуры, количества осадков, частоты экстремальных явлений воздействовали на сельское хозяйство, экономику, демографию, […]

Обучение моделей, способных к мета-обучению и саморазвитию: архитектуры, методы и перспективы Мета-обучение, или обучение обучению, представляет собой направление в машинном обучении, где системы разрабатываются с целью приобретения способности эффективно осваивать новые задачи на основе ограниченного опыта. Это достигается путем оптимизации процесса обучения самой модели. Саморазвитие является более широкой и сложной концепцией, подразумевающей способность системы автономно […]

Нейросети для анализа эмоциональной окраски исторических текстов Анализ эмоциональной окраски, или тональности, исторических текстов представляет собой междисциплинарную задачу, находящуюся на стыке цифровой гуманитаристики, компьютерной лингвистики и машинного обучения. Его цель — выявление, классификация и интерпретация эмоций, оценочных суждений, полярности и субъективных оттенков в документах прошлого. Традиционные методы, основанные на ручном контент-анализе, являются трудоемкими и масштабируются […]

Искусственный интеллект в исторической географии: реконструкция древних ландшафтов Реконструкция древних ландшафтов представляет собой комплексную научную задачу, направленную на восстановление физико-географических условий, биоты и пространственной структуры территорий в прошлом. Традиционные методы исторической географии, основанные на анализе письменных источников, карт, археологических данных и палеоэкологических проб (споропыльцевых анализов, диатомовых водорослей, дендрохронологии), сталкиваются с проблемами фрагментарности, субъективной интерпретации и […]