Category: it

Category was added automatically. Read all entries about "it".

Новые модели глубокого обучения: меньше нейронов, высокая эффективность, интерпретируемость

Системы искусственного интеллекта (ИИ) давно стали частью повседневности и применяются в самых разных сферах, от поисковиков и автопереводчиков до беспилотных автомобилей.

Новые модели глубокого обучения: меньше нейронов, высокая эффективность, интерпретируемость
Граф коннектома гермафродита Caenorhabditis elegans

Это во многом связано со значительно возросшей в последние годы вычислительной мощностью компьютеров, позволяющей продуктивно эксплуатировать ресурсоёмкие технологии машинного обучения. Однако новые результаты исследований в области ИИ показывают, что и чрезвычайно простые маленькие нейронные сети могут решать определённые задачи с очень высокой степенью надёжности и эффективности.

Collapse )

Ссылка на источник

promo alev_biz october 13, 12:29 1
Buy for 20 tokens
Ванечке Новышу всего два годика. Половину своей только начавшейся жизни он борется с онкологией. Опухоль желточного мешка крестцово-копчиковой области с врастанием в канал спинного мозга, с метастазами в подвздошные и паховые лимфоузлы – именно так звучит диагноз малыша. Благодаря…

Распознавание лиц и сцен у людей — это врожденное?

Что первично – «курица или яйцо»? В деле распознавания лиц и сцен у грудничков ученые из Университета Эмори (США) пытались ответить на этот вопрос.

Распознавание лиц и сцен у людей — это врожденное?

Первичны функциональные связи мозга, которые развиваются после рождения под действием внешних факторов, или же первичны внешние факторы, которые стимулируют работу головного мозга таким образом, чтобы между нейронами образовывались необходимые связи? Результаты этого во многом философского когнитивного исследования опубликованы в журнале PNAS.

Collapse )

Ссылка на источник

Система на основе машинного обучения прогнозирует продолжительность жизни — пока только мышей

В Гарвардской школе медицины разработали систему искусственного интеллекта, которая может предсказывать продолжительность жизни мышей, исходя из различных «показателей старения» организма.

Система на основе машинного обучения прогнозирует продолжительность жизни — пока только мышей

Методику можно использовать для экспресс-оценки влияния различных оперативных воздействий и генетических особенностей на продолжительность жизни и в конечном итоге — для разработки медицинских и терапевтических инструментов для замедления старения.

Collapse )

Ссылка на источник

GitHub спрятал в шахте на Шпицбергене ещё 21 Тб открытого кода

Если наступит конец света, знайте: меры предосторожности приняты. На изолированном арктическом архипелаге Шпицберген находится Всемирное семенохранилище, также известное как «Хранилище Судного дня».

GitHub спрятал в шахте на Шпицбергене ещё 21 Тб открытого кода
Бывшая угольная шахта, в которой размещатся хранилище Arctic World Archive

Там, в железобетонном бункере в толще горы, обустроен самый неуязвимый банк семян в мире, в котором хранится более 1 миллиона образцов во всего света. Но Шпицберген хранит не только семена растений. На той же отдалённой горе расположена заброшенная угольная шахта, ставшая сейчас ещё одним важным хранилищем — Arctic Code Vault. Здесь сберегают для будущих поколений разнообразные данные о нашем времени. И это хранилище недавно получило вклад, поистине поразительного масштаба.

Collapse )

Ссылка на источник

Искусственный интеллект различает клетки сетчатки

Обычно органы и ткани состоят сразу из нескольких типов клеток: стволовые клетки, которые дают начало органу, по мере развития расходятся по разным специализациям. И в случае сетчатки, например, у нас получается очень сложная многослойная структура с более чем десятью разновидностями клеток.

Искусственный интеллект различает клетки сетчатки

Однако, несмотря на сложность наших органов, современные исследователи пытаются воспроизвести их в лабораторных экспериментах, выращивая микроскопические подобия органов (органоиды) из всё тех же стволовых клеток, направляя их развитие в нужную сторону с помощью молекулярных инструкций. Такие органоиды нельзя пересадить вместо настоящего большого органа, но зато на них можно изучать закономерности развития и поведения клеток в сложном органном комплексе, влияние лекарств и т. д.

Collapse )

Ссылка на источник

Искусственный интеллект научился распознавать посттравматический синдром по голосу

Группа исследователей из Медицинской школы Нью-йоркского университета под руководством Чарльза Мармара с помощью технологий машинного обучения разработала алгоритм, способный по голосу пациента определить, страдает ли он от посттравматического стрессового расстройства.

Искусственный интеллект научился распознавать посттравматический синдром по голосу

Точность разработанного алгоритма составляет 89 процентов. Работа исследователей опубликована в журнале Depression and Anxiety, а краткое ее изложение опубликовано на портале EurekАlert!.

Collapse )

Ссылка на источник

Искусственный интеллект набирает силу

Несколько групп из кластера превосходства BrainLinks-BrainTools во Фрайбурге во главе с неврологом Тонио Болом (Tonio Ball) показали, как исследования мозга могут совершить революцию в идеях компьютерных технологий.

Искусственный интеллект набирает силу

В задачах фильтрации информации или распознавания образов поисковыми системами, действующих наподобие противника во время настольной игры, искусственный интеллект намного превзошёл интеллект человеческий.

Collapse )

Ссылка на источник

Искусственный интеллект помогает помочь понять, как мозг распознает лица

Ученые из Института Солка (США), Сколтеха (Россия) и Центра исследований мозга Riken (Япония) провели исследование с целью изучения теоретической модели механизма работы нейронов зрительной коры головного мозга при распознавании и обработке информации о лице и мимике человека.

Искусственный интеллект помогает помочь понять, как мозг распознает лица

Человек обладает удивительной способностью распознавать огромное количество лиц и интерпретировать различные выражения лица. Эта способность играет исключительно важную роль в процессе социального взаимодействия между людьми, однако сам механизм обработки и хранения этой сложной зрительной информации в мозге человека до сих пор остается малоизученным.

Ученые Сколтеха Ан-Ху Фан и Анджей Чихоцки в сотрудничестве с коллегами из США и Японии Сидни Леки и Кейджи Танакой решили разобраться, как в зрительной коре головного мозга человека обрабатывается и сохраняется информация, связанная с распознаванием лиц. Подход, который они использовали в своей работе, заключался в том, чтобы в общем виде представить лицо человека как совокупность различных частей или компонентов, таких как глаза, брови, нос, рот и т.д. Для этой цели исследователи использовали элементы машинного обучения и новый тензорный алгоритм, что позволило представить лицо человека в виде набора компонентов или изображений, которые назвали тензорными изображениями. Это дало возможность построить математическую модель, которая описывает работу нейронов, участвующих в процессе распознавания лиц.

«Мы использовали новый принцип тензорных разложений, позволяющий представить лицо человека в виде набора компонентов с заданным уровнем сложности, которые можно интерпретировать как модельные компоненты лица, а также рассматривать представление лица человека как комбинацию компонентов низкого и среднего уровней сложности», − сказал профессор Сколтеха Анджей Чихоцкий.

Результаты исследования опубликованы в журнале Neural Computation и анонсированы на его обложке.

Текст: Сколтех


Ссылка на источник

В свободном доступе появилась база данных о живых клетках человеческого мозга

Алленовский институт мозга добавил первую информацию о живых человеческих нервных клетках в базу данных Allen Cell Types – общедоступный инструмент для того, чтобы учёные могли беспрепятственно изучать «строительные блоки» человеческого мозга.

В свободном доступе появилась база данных о живых клетках человеческого мозга

Эта информация включает электрические свойства примерно 300 кортикальных нейронов разных типов, которые получили от 36 пациентов, вместе с их 3D реконструкцией и компьютерными моделями, имитирующими функциональность этих нейронов.

Collapse )

Ссылка на источник

Радиологические исследования станут ещё быстрее и точнее

В «семье» радиологов пополнение – исследователи из Центра биомедицинской визуализации Главного госпиталя штата Массачусетс (MGH) создали такой алгоритм обработки изображений ПЭТ, КТ или МРТ, который позволит значительно улучшить их качество без повышения дозы облучения или времени обследования.

Радиологические исследования станут ещё быстрее и точнее

Техника, основанная на машинном обучении, получила название «AUTOMAP» или автоматическое преобразование путем разнородного приближения (automated transform by manifold approximation), и ей принадлежит статья в Nature.

Collapse )

Ссылка на источник