Например, в нашей практике была подготовлена обзорная работа по определению наиболее перспективных областей применения ИИ в химии. Мы анализировали активные области применения искусственного интеллекта в науке. Чтобы сделать этот обзор, нужно было проанализировать примерно 100 тысяч статей. На анализ, каталогизацию и описание одной статьи вручную человек тратит примерно 30 минут. При ручном выполнении это был бы проект на много лет, и он бы устарел до того, как завершился. При помощи нейронных сетей аналитическая работа была проведена за несколько дней.
Например, мы берем катализатор, в котором содержится один атом металла (монометаллический комплекс). Комплекс металла в начальный период времени превращается в кластер, в котором несколько атомов металла, и уже с участием кластера идет та каталитическая реакция, которая имеет место. Либо может произойти превращение еще глубже, могут сформироваться наночастицы, и уже эти наночастицы будут активными центрами в катализе.
Эволюционный алгоритм поможет оптимизировать городские дорожные сети
Понятно, что эта технология нам очень нужна и открывает новые горизонты в исследованиях. Для работы на втором уровне надо уметь программировать, освоить хотя бы базовое программирование на Python. Решаемые задачи – анализ данных, выявление трендов, корреляции, предсказания свойств материалов, новых веществ, предсказания структур катализаторов на основе известных данных и многое другое. У нас давно была задумка изучить каталитическую систему достаточно полно, например, охарактеризовать все наночастицы, которые вступают в реакцию.
Технические науки
Идея о том, что память имеет материальную основу в мозге — «энграмму», была выдвинута еще в начале XX века. Было обнаружено, что если вскоре после обучения следует мощный раздражающий стимул (как, например, электрический разряд или введение ингибитора синтеза белка), то последний прерывает естественный процесс стабилизации памяти. Этот уязвимый период стабилизации, во время которого память переводится из неустойчивого кратковременного состояния в стабильное долговременное (что требует синтеза белков и структурных изменений в нейронных сетях), получил название «консолидация». Для тестирования системы исследователи создали серию моделей различной сложности, в частности, микроскопические, основанные на отдельных агентах — транспортных средствах, и мезоскопические, оперирующие агентными кластерами (группами транспортных средств).
- Второй день научной школы, посвященной нейропластичности, открыл перед аудиторией новые грани в понимании того, как наш мозг учится, запоминает информацию и взаимодействует с окружающим миром.
- За это время ее наблюдали наиболее именитые доктора Франции, Австрии, Германии, но никто не мог поставить внятного диагноза и тем более найти причину.
- Там редко применяются магнитные мешалки, а в основном используют другие типы мешалок, которые обеспечивают интенсивное и однородное перемешивание.
- Тем более девушка в те времена занималась явлениями намагниченной стали, а молодой человек проводил эксперименты по зависимости магнитных свойств разных веществ от температуры («точкой Кюри» так назван один из терминов в этой области).
- Обработка текста, перевод с языка на язык, патентные поиски, аналитическая работа, обработка черновиков текстов, подготовка методических материалов, и многое другое.
Гуманитарные науки
Особый интерес представляет латерализация процесса обработки социально значимой информации — при предъявлении стимулов с изменяющейся скоростью наблюдается значительно более сильная активация в левом полушарии. Модели используют системы дифференциальных и конечно-разностных уравнений для моделирования различных сценариев движения и взаимодействия транспортных средств. Простейшие из них были сопоставимы по масштабу с обычным перекрестком и использовались для отработки базовых функций разработанного оптимизационного алгоритма. Более сложные модели, напоминающие современные трехуровневые транспортные развязки с тоннелями и многоуровневыми съездами, позволили проверить алгоритм в условиях, приближенных к реальному городу. Кроме того, авторы смоделировали различные сценарии транспортной нагрузки — от обычного движения до экстремально высокой загруженности.
Выборы в РАН. Отделение энергетики, машиностроения, механики и процессов управления: кандидаты в академики
Мы такую работу провели, мы взяли старые масс–спектрометрические данные, накопленные за десятки лет. Провели поиск и нашли новые реакции, о которых не догадывались в тот момент, когда эксперименты были проведены. До недавнего времени была общепринята позиция, что искусственный интеллект будет выполнять простую техническую работу, а творческая деятельность и интуиция всегда останется за человеком. Искусственный интеллект вышел на третий уровень своего иерархического развития и решает определенные задачи, которые ранее относились к области творчества и интуиции. Хочется иметь дело с простой системой – как описано в учебнике, металл, два лиганда, вот и весь катализатор.
- И эта реакция носит отчасти цепной характер, то есть, это каскад процессов, где один зависит от другого.
- Кроме того, они решают нелинейные задачи типа Negative Patterning, в рамках которых необходимо не реагировать на комбинацию стимулов (АБ-), которые по отдельности сопряжены с получением награды (А+ и Б+).
- То есть, сначала надо ввести этот заместитель в нужный фрагмент, а затем заново провести всю синтетическую процедуру шаг за шагом.
- Поэтому мы обучили нейронную сеть, проверили ее, протестировали, и использовали для нашего проекта по распознаванию наночастиц.
- Мы опросили порядка 200 экспертов в химии о том, с какой точностью воспроизводятся химические реакции.
Гуманитарные науки
Однако главный вывод выступления — сложные формы поведения могут быть реализованы и в пределах миниатюрной нервной системы, представляя собой универсальный принцип организации нейронных сетей, который особенно уязвим для химических воздействий. Отдельные паттерны нейронной активности были выявлены при распознавании движения живого объекта или его симуляции. Таким образом, современные данные рисуют сложную картину, в рамках которой различные области мозга вносят специфический вклад в обработку отдельных компонентов социально значимого стимула, включая его форму, движение и их комплексное взаимодействие. Ранее считалось, что их функция сводится к метаболической поддержке нейронов. Однако новые данные показывают, что астроциты активно участвуют в процессах пластичности, выделяя сигнальные молекулы и даже микроРНК, которые переносятся в нейроны и регулируют их активность. Сегодня мы продолжаем рассказ о Нобелевской премии по физике 1903 года, которую разделили сразу три человека.
Конечно, далеко не все аспекты интуиции человека можно легко оцифровать. Но часть задач, которую человек решал интуитивно, перекладываются на цифровые алгоритмы. А раз уж мы написали нейронную сеть, которая определяет сложность молекул, она с высокой скоростью может оцифровать всю химическую вселенную, все молекулы, которые мы знаем. Первый уровень называется «ИИ–ассистент», то есть искусственный интеллект применяется как ассистент для решения огромного количества простых, но трудоемких задач.
Что очень важно, проверить результаты можно было быстрее, чем получить их. Искусственный интеллект может ошибаться, и результаты его работы нужно проверять. Мы воспроизводили реакцию много раз, проводили систематические исследования, брали разные модели магнитных мешалок с разной скоростью вращения, при разной температуре, разной форме сосудов, разной форме якорей магнитных мешалок. И именно наш первый эксперимент с наночастицами попал в итоговую статью, как одно из экспериментальных обоснований. Потом мы изучали другие реакции на предмет их чувствительности к перемешиванию. Оказалось, что есть реакции, у которых средняя чувствительность, есть реакции, у которых малая чувствительность к положению сосуда на поверхности магнитной мешалки.
Эти модели разработаны на основе феноменологического подхода Бекларяна-Акопова, который авторы ранее успешно применили для анализа дорожного движения в сетях типа «Манхэттенская решетка». Еще одна область применения искусственного интеллекта на третьем уровне – это генераторы гипотез. Искусственный интеллект может генерировать гипотезы для конкретной задачи в химии, а другая индикатор уровней поддержки и сопротивления для mt5 программа искусственного интеллекта, ИИ–аналитик, проверяет гипотезу, например, по спектральному анализу.
Второй день научной школы, посвященной нейропластичности, открыл перед аудиторией новые грани в понимании того, как наш мозг учится, запоминает информацию и взаимодействует с окружающим миром. Если еще вчера речь шла о фундаментальных законах памяти, то сегодня ученые из разных стран рассказали, как эти законы реализуются на практике среди самых разных существ — от пчел до мышей — и даже в чашках Петри. Она продолжила заниматься работами по радиологии, и вскоре эти труды нашли свое массовое применение, когда началась Первая мировая война.
Эволюционный алгоритм поможет оптимизировать городские дорожные сети
Когда есть предположение о строении молекулы, то проверить наличие сигналов в спектре несложно. Основная целевая аудитория нашей работы – это, скорее, исследовательский сегмент, который пользуется магнитными мешалками. Малая чувствительность означает, что будет наблюдаться порядка 10−15% разница в выходах реакции от эксперимента к эксперименту. Большая часть экспертов сказала, что отклонение в выходах от заявленного порядка 20−25% – это почти норма. Что они приятно удивятся, если при проведении синтеза по опубликованной статье выход сразу воспроизведется с точностью выше, чем 20−25%. Существенная часть респондентов, примерно около трети, сказала, что в их практике бывали случаи, когда ошибка составляла 40, 45 или даже 50 %.
Понятно, что такое исследование не является полным, это некий «cherry picking». Единственная возможность добиться подобного результата за относительно короткий срок – это применение цифровых технологий. После выхода за пределы малых количеств, химики переходят от отдельных экспериментов к производству. Это уже масштабный процесс, в котором массоперенос – одно из ключевых понятий. Там редко применяются магнитные мешалки, а в основном используют другие типы мешалок, которые обеспечивают интенсивное и однородное перемешивание.
Ученые выращивают живые сети из нейронов на специальных чипах, создавая упрощенные модели мозга «в пробирке». Эти системы, вопреки простоте, демонстрируют сложную ритмическую активность, похожую на активность реального мозга, и даже способны к простым формам обучения. Лектор подробно остановился на нейробиологической основе этого поведения. С помощью методов визуализации активности мозга, в частности анализа экспрессии c-Fos, было продемонстрировано, что различные аспекты социального стимула возбуждают разные области мозга, которые работают вместе как единая сеть.
