Искусственный интеллект в криминалистической лингвистике: анализ текстов для установления авторства Криминалистическая лингвистика, или лингвистическая экспертиза, представляет собой прикладную дисциплину, использующую лингвистические знания для решения задач судебно-следственной практики. Одной из ключевых задач является установление авторства анонимного или спорного текста. Традиционные методы, основанные на ручном выделении и подсчете стилометрических признаков, были трудоемкими и часто ограниченными в объеме […]

Моделирование распространения идей и мемов в социальных сетях: методы, модели и анализ Моделирование распространения идей, информации, мемов и новостей в социальных сетях представляет собой междисциплинарную область, объединяющую теорию сетей, эпидемиологию, социологию, психологию и компьютерные науки. Целью такого моделирования является понимание, прогнозирование и, в некоторых случаях, управление динамикой информационных потоков в цифровой среде. Этот процесс имеет […]

Нейросети в астрофизике: обнаружение гравитационных волн в шумных данных Обнаружение гравитационных волн детекторами LIGO и Virgo ознаменовало новую эру в астрономии. Однако сигналы от слияния черных дыр или нейтронных звезд чрезвычайно слабы и тонут в интенсивном шуме детекторов. Традительные методы анализа, такие как согласованная фильтрация, сталкиваются с вычислительными и точностными ограничениями при обработке растущих объемов […]

Искусственный интеллект для анализа Dark Web и выявления киберпреступных сетей Темная паутина (Dark Web), как сегмент глубокого интернета, доступный через специальные средства обеспечения анонимности, представляет собой сложную экосистему для киберпреступной деятельности. Ее анализ вручную затруднен из-за огромных объемов данных, динамичности, использования жаргона и шифрования. Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) стали ключевыми технологиями для […]

Обучение с подкреплением в многозадачных средах с частичной наблюдаемостью Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) представляет собой парадигму машинного обучения, в которой агент обучается принимать оптимальные решения путем взаимодействия со средой и получения от нее сигналов вознаграждения. Классическая постановка задачи RL, такая как Марковский процесс принятия решений (MDP), предполагает, что агент имеет полный доступ к […]

Генерация реалистичных виртуальных миров для тренировки роботов: методы, технологии и практическое применение Тренировка роботов в физическом мире сопряжена с существенными ограничениями: высокой стоимостью оборудования, риском поломок, медленной скоростью выполнения задач и сложностью масштабирования. Генерация реалистичных виртуальных миров решает эти проблемы, предоставляя безопасную, масштабируемую и бесконечно вариативную среду для обучения роботизированных систем. Эта технология основана на […]

Искусственный интеллект в психофармакологии: разработка персонализированных психотропных препаратов Традиционная психофармакология сталкивается с фундаментальными проблемами: высокий процент неэффективности препаратов, значительные побочные эффекты и длительный цикл разработки новых лекарственных средств. Стандартный подход «проб и ошибок» в подборе терапии для психических расстройств, таких как депрессия, шизофрения или биполярное расстройство, часто приводит к потере критического времени и ухудшению состояния […]

Нейросети для предсказания поведения сложных финансовых систем Сложные финансовые системы представляют собой динамические, нелинейные и высокоразмерные сети взаимодействующих агентов, активов, институтов и регуляторов. Их поведение характеризуется эмерджентными свойствами, наличием обратных связей, режимами с обострением и фазовыми переходами, что делает традиционные линейные экономические модели часто неадекватными. Нейронные сети, как универсальные аппроксиматоры нелинейных функций, стали ключевым инструментом […]

Имитация квантовых систем с помощью классических нейронных сетей Имитация квантовых систем на классических компьютерах представляет собой фундаментальную вычислительную проблему. С ростом числа частиц или степеней свободы в системе размерность гильбертова пространства растет экспоненциально, что делает прямое численное моделирование (например, методом точной диагонализации) невозможным уже для относительно небольших систем. Классические нейронные сети, в частности, глубокие сети […]

Глубокое обучение на аналоговых процессорах: возвращение к аналоговым вычислениям Вычислительная парадигма, доминировавшая в течение последних 70 лет, основана на цифровой логике и архитектуре фон Неймана. Однако растущие потребности в эффективности и скорости обработки данных для задач искусственного интеллекта, в частности глубокого обучения, вынуждают инженеров и ученых пересматривать фундаментальные подходы. Одним из наиболее перспективных направлений является […]