Пермская нейросеть встанет на защиту информации
Исследователи из Пермского государственного национального исследовательского университета (ПГНИУ) работают над созданием нейронной сети для защиты от сетевых вторжений. Разработка успешно прошла тестирование на базе данных в 5 миллионов сведений и готовится к новым испытаниям. Подробности работы авторы представили на XV Всероссийской научной конференции «Нейрокомпьютеры и их применение» в Москве.
С повсеместным распространением интернета и переходом большого количества информации в электронный вариант мир столкнулся с новой напастью – кибервойной. В её пространстве можно оставаться незамеченным и осуществлять удары с помощью сетевых атак, которые возможно осуществлять без очного присутствия и даже с другого конца света. Кибератаки в первую очередь направлены на дестабилизацию и создание беспорядка в какой-либо компьютерной системе, будь то небольшая фирма или целая страна.
https://neuronovosti.ru/perm-neyroset/
#нейроновости
#нейросети
Исследователи из Пермского государственного национального исследовательского университета (ПГНИУ) работают над созданием нейронной сети для защиты от сетевых вторжений. Разработка успешно прошла тестирование на базе данных в 5 миллионов сведений и готовится к новым испытаниям. Подробности работы авторы представили на XV Всероссийской научной конференции «Нейрокомпьютеры и их применение» в Москве.
С повсеместным распространением интернета и переходом большого количества информации в электронный вариант мир столкнулся с новой напастью – кибервойной. В её пространстве можно оставаться незамеченным и осуществлять удары с помощью сетевых атак, которые возможно осуществлять без очного присутствия и даже с другого конца света. Кибератаки в первую очередь направлены на дестабилизацию и создание беспорядка в какой-либо компьютерной системе, будь то небольшая фирма или целая страна.
https://neuronovosti.ru/perm-neyroset/
#нейроновости
#нейросети
Нейросеть диагностирует воспаление лёгких. И не только
О том, что нейронные сети постепенно учатся диагностировать заболевания лучше человека, пишут в последнее время достаточно часто. И вот вам новое подтверждение. Созданная в Стэнфордском университете диагностическая система CheXNet, основанная на принципах глубокого обучения, умеет диагностировать пневмонию по рентгеновскому снимку лучше радиологов. О новой программе повествует статья, размещённая в электронной библиотеке препринтов ArXiv.
Воспаление лёгких или пневмония по прежнему представляет собой огромную проблему в медицине. Для примера, в США по поводу пневмонии госпитализируется около миллиона человек в год, из которых полсотни тысяч погибает. Воспаление лёгких – одно из самых распространённых осложнений после гриппа. Залог успеха лечения этой патологии – точная и своевременная диагностика, которая выполняется по рентгеновскому снимку грудной клетки.
Читать дальше:
https://neuronovosti.ru/chexnet/
#нейросети
#нейроновости
#диагностика
О том, что нейронные сети постепенно учатся диагностировать заболевания лучше человека, пишут в последнее время достаточно часто. И вот вам новое подтверждение. Созданная в Стэнфордском университете диагностическая система CheXNet, основанная на принципах глубокого обучения, умеет диагностировать пневмонию по рентгеновскому снимку лучше радиологов. О новой программе повествует статья, размещённая в электронной библиотеке препринтов ArXiv.
Воспаление лёгких или пневмония по прежнему представляет собой огромную проблему в медицине. Для примера, в США по поводу пневмонии госпитализируется около миллиона человек в год, из которых полсотни тысяч погибает. Воспаление лёгких – одно из самых распространённых осложнений после гриппа. Залог успеха лечения этой патологии – точная и своевременная диагностика, которая выполняется по рентгеновскому снимку грудной клетки.
Читать дальше:
https://neuronovosti.ru/chexnet/
#нейросети
#нейроновости
#диагностика
Нейросеть подарит людям новое пиво
Искусственный интеллект (ИИ) станет хорошим помощником в деле создания пива. Сотрудники лаборатории пивоварни Carlsberg решили привлечь нейронную сеть к процессу разработки новых сортов пенного напитка. The Financial Times сообщает, что для этого ИИ понадобятся сенсоры вкуса и запаха.
Как говорит сотрудник исследовательской лаборатории Carlsberg Йохен Ферстер, разработка принесёт много пользы. ИИ сократит время и расходы на создание новых сортов, особенно, инновационных сортов с новыми ароматами.
Совместно с Microsoft и двумя университетами представители компании работают над нейронной сетью, которая будет создавать новые вкусы пива, а также улучшит контроль качества напитка.
Сейчас разработка нового сорта пива занимает в лучшем случае 8 месяцев, а может и дольше – два года. Придумыванием вкуса напитка занимаются люди с «опытом» в этом деле, а качество пива контролирует лаборатория, используя инструментальные методы анализа – хроматографию или спектрометрию. Новая нейронная сеть поможет оптимизировать эти процессы и сократить время на 30 процентов.
https://neuronovosti.ru/newbeer/
#нейроновости
#нейросети
#пиво
Искусственный интеллект (ИИ) станет хорошим помощником в деле создания пива. Сотрудники лаборатории пивоварни Carlsberg решили привлечь нейронную сеть к процессу разработки новых сортов пенного напитка. The Financial Times сообщает, что для этого ИИ понадобятся сенсоры вкуса и запаха.
Как говорит сотрудник исследовательской лаборатории Carlsberg Йохен Ферстер, разработка принесёт много пользы. ИИ сократит время и расходы на создание новых сортов, особенно, инновационных сортов с новыми ароматами.
Совместно с Microsoft и двумя университетами представители компании работают над нейронной сетью, которая будет создавать новые вкусы пива, а также улучшит контроль качества напитка.
Сейчас разработка нового сорта пива занимает в лучшем случае 8 месяцев, а может и дольше – два года. Придумыванием вкуса напитка занимаются люди с «опытом» в этом деле, а качество пива контролирует лаборатория, используя инструментальные методы анализа – хроматографию или спектрометрию. Новая нейронная сеть поможет оптимизировать эти процессы и сократить время на 30 процентов.
https://neuronovosti.ru/newbeer/
#нейроновости
#нейросети
#пиво
Итоги 2017 года в искусственном интеллекте
Главный научный сотрудник в Neuromation Сергей Николенко в своей колонке на Vc.ru рассказал о том, какими направлениями и результатами в ИИ-сфере запомнился прошедший год. С любезного разрешения автора мы знакомим наших читателей с этим текстом.
Глубокое обучение с подкреплением
Обучение с подкреплением – это раздел искусственного интеллекта, в котором модели обучаются не на размеченных или неразмеченных данных, а в активном диалоге с окружающей средой. Агент исследует среду и получает за это вознаграждения и наказания: как мышка в лабиринте, которая хочет найти сыр, но иногда вместо этого получает удары током.
Основные прорывы в этом направлении сейчас основаны на глубоком обучении с подкреплением, когда этого самого агента, обучающегося получать как можно большую награду, моделируют при помощи глубоких нейронных сетей. Одна из основных задач – научиться распределять награду на все действия, которые к ней привели (credit assignment). Например, программа выиграла партию в шахматы: отлично, но какие ходы действительно были хорошими? Этот вопрос важен и для роботики (см., например): обычно мы не можем сказать роботу, что конкретно нужно делать (на какой угол поворачивать руль машины или шарниры манипулятора), а можем только оценить конечный результат (машина не разбилась, деталь встала на место).
Читать дальше:
https://neuronovosti.ru/ai-2017/
#нейроновости
#нейросети
Главный научный сотрудник в Neuromation Сергей Николенко в своей колонке на Vc.ru рассказал о том, какими направлениями и результатами в ИИ-сфере запомнился прошедший год. С любезного разрешения автора мы знакомим наших читателей с этим текстом.
Глубокое обучение с подкреплением
Обучение с подкреплением – это раздел искусственного интеллекта, в котором модели обучаются не на размеченных или неразмеченных данных, а в активном диалоге с окружающей средой. Агент исследует среду и получает за это вознаграждения и наказания: как мышка в лабиринте, которая хочет найти сыр, но иногда вместо этого получает удары током.
Основные прорывы в этом направлении сейчас основаны на глубоком обучении с подкреплением, когда этого самого агента, обучающегося получать как можно большую награду, моделируют при помощи глубоких нейронных сетей. Одна из основных задач – научиться распределять награду на все действия, которые к ней привели (credit assignment). Например, программа выиграла партию в шахматы: отлично, но какие ходы действительно были хорошими? Этот вопрос важен и для роботики (см., например): обычно мы не можем сказать роботу, что конкретно нужно делать (на какой угол поворачивать руль машины или шарниры манипулятора), а можем только оценить конечный результат (машина не разбилась, деталь встала на место).
Читать дальше:
https://neuronovosti.ru/ai-2017/
#нейроновости
#нейросети
Российские учёные научили искусственный интеллект предсказывать риск смерти
Искусственный интеллект все чаще применяют в медицине для помощи в постановке диагноза, анализа рентгеновских снимков и кардиограмм, определения индивидуальных рисков. Научные сотрудники российской компании Gero и МФТИ обучили нейросети предсказывать вероятность смерти на основе данных фитнес-трекера. Исследование опубликовано в журнале Scientific Reports.
Старение с биологической точки зрения — это увеличение риска болезней и смерти с каждым прожитым годом: в среднем они удваиваются каждые восемь лет. При этом у двух отдельных людей с одинаковой датой рождения биологический возраст может отличаться больше, чем на десяток лет. Поэтому исследования по замедлению старения делятся на два важных направления: своевременная диагностика возрастных изменений и их терапия.
Рассказывает Петр Федичев, заведующий лабораторией моделирования биологических систем МФТИ и научный директор Gero: «Нам удалось показать, что искусственный интеллект позволяет неинвазивно оценить биологический возраст испытуемых и вероятность наступления смерти. Для достоверных результатов не требуются медицинские анализы — достаточно данных о движениях человека, записанных фитнес-трекером».
Читать дальше:
https://neuronovosti.ru/galochka-ty-schas-umresh/
#нейроновости
#нейросети
Искусственный интеллект все чаще применяют в медицине для помощи в постановке диагноза, анализа рентгеновских снимков и кардиограмм, определения индивидуальных рисков. Научные сотрудники российской компании Gero и МФТИ обучили нейросети предсказывать вероятность смерти на основе данных фитнес-трекера. Исследование опубликовано в журнале Scientific Reports.
Старение с биологической точки зрения — это увеличение риска болезней и смерти с каждым прожитым годом: в среднем они удваиваются каждые восемь лет. При этом у двух отдельных людей с одинаковой датой рождения биологический возраст может отличаться больше, чем на десяток лет. Поэтому исследования по замедлению старения делятся на два важных направления: своевременная диагностика возрастных изменений и их терапия.
Рассказывает Петр Федичев, заведующий лабораторией моделирования биологических систем МФТИ и научный директор Gero: «Нам удалось показать, что искусственный интеллект позволяет неинвазивно оценить биологический возраст испытуемых и вероятность наступления смерти. Для достоверных результатов не требуются медицинские анализы — достаточно данных о движениях человека, записанных фитнес-трекером».
Читать дальше:
https://neuronovosti.ru/galochka-ty-schas-umresh/
#нейроновости
#нейросети
Нейростарости: когда нейросеть приходит в астрофизику
Кажется, наступает момент соединения двух едва ли не самых бурно развивающихся областей науки: астрофизики и нейронаук. Если быть точным, то нейросети начали приспосабливать для астрономических нужд. И одной из первых ласточек в этом направлении должна стать программа RobERt, которая должна определить атмосферы планет у других звёзд. Статья о разработке опубликована в 2016 году в The Astrophysical Journal.
Как вы понимаете, название, которое дали программе её автор, Инго Вальдманн (Ingo Waldmann) из Университетского колледжа в Лондоне — аббревиатура. «RobERt» означает Robotic Exoplanet Recognition, то есть — «роботическое планетное распознавание».
Читать дальше:
https://neuronovosti.ru/robert/
#нейроновости
#нейростарости
#нейросети
Кажется, наступает момент соединения двух едва ли не самых бурно развивающихся областей науки: астрофизики и нейронаук. Если быть точным, то нейросети начали приспосабливать для астрономических нужд. И одной из первых ласточек в этом направлении должна стать программа RobERt, которая должна определить атмосферы планет у других звёзд. Статья о разработке опубликована в 2016 году в The Astrophysical Journal.
Как вы понимаете, название, которое дали программе её автор, Инго Вальдманн (Ingo Waldmann) из Университетского колледжа в Лондоне — аббревиатура. «RobERt» означает Robotic Exoplanet Recognition, то есть — «роботическое планетное распознавание».
Читать дальше:
https://neuronovosti.ru/robert/
#нейроновости
#нейростарости
#нейросети
Картинка дня: нейросеть-диагност-онколог
Перед вами — результат работы микроскопа со встроенной нейросетью. Этот инструмент сам показывает гистологу, где он «видит» признаки онкологического заболевания в образцах. В данном случае — метастазы в лимфоузлах. И делает это лучше человека. Подробнее о работе нового устройства от Google — в нашем материале завтра.
https://neuronovosti.ru/dl-microsckope/
Credit: Martin Stumpe
#нейроновости
#нейросети
Перед вами — результат работы микроскопа со встроенной нейросетью. Этот инструмент сам показывает гистологу, где он «видит» признаки онкологического заболевания в образцах. В данном случае — метастазы в лимфоузлах. И делает это лучше человека. Подробнее о работе нового устройства от Google — в нашем материале завтра.
https://neuronovosti.ru/dl-microsckope/
Credit: Martin Stumpe
#нейроновости
#нейросети
В «Домодедово» протестировали нейросеть по распознаванию лиц
В «Домодедово» прошли испытания новой технологии распознавания лиц. Разработка компании «Видеотэк» на основе свёрточной нейронной сети успешно справилась с анализом камер видеонаблюдения и поиском возможных правонарушителей. Пресс-служба аэропорта также сообщает, что теперь нейросеть будет внедрена в работу службы безопасности «Домодедово».
Читать дальше:
https://neuronovosti.ru/domik-neuroset/
#нейроновости
#нейросети
В «Домодедово» прошли испытания новой технологии распознавания лиц. Разработка компании «Видеотэк» на основе свёрточной нейронной сети успешно справилась с анализом камер видеонаблюдения и поиском возможных правонарушителей. Пресс-служба аэропорта также сообщает, что теперь нейросеть будет внедрена в работу службы безопасности «Домодедово».
Читать дальше:
https://neuronovosti.ru/domik-neuroset/
#нейроновости
#нейросети
Neuronovosti
В «Домодедово» протестировали нейросеть по распознаванию лиц - Neuronovosti
В «Домодедово» прошли испытания новой технологии распознавания лиц. Разработка компании «Видеотэк» на основе свёрточной нейронной сети успешно справилась с анализом камер видеонаблюдения и поиском возможных...
Нейросетевой микроскоп от Google обнаружит рак самостоятельно
Специалисты из компании Google продемонстрировали микроскоп с дополненной реальностью. Разработку, которая предназначена для гистологов, работающих с материалами биопсии, представили в виде доклада и статьи на ежегодной конференции Американской ассоциации по исследованию рака (American Association for Cancer Research, AACR) и рассказали о ней в блоге компании.
Важной особенностью разработки стало то, что для неё не обязательно строить новое «железо» — сам микроскоп. Новой нейросетью можно дополнить программное обеспечение цифровых микроскопов, уже имеющихся в наличии в клиниках и в исследовательских учреждениях. Во время изучения образца нейросеть сама анализирует изображение и обводит подозрительные области зелёным цветом на экране дополненной реальности.
Свёрточная нейросеть анализирует поле зрения микроскопа со скоростью 10 кадров в секунду, что позволяет ей «успевать», когда образец движется при смене увеличения. Прототип, получивший название «Микроскоп дополненной реальности» — Augmented Reality Microscope, ARM – работает при увеличениях 4-40х).
Читать дальше:
https://neuronovosti.ru/deep-learning-microscope/
#нейроновости
#нейросети
#инструментыиметоды
Специалисты из компании Google продемонстрировали микроскоп с дополненной реальностью. Разработку, которая предназначена для гистологов, работающих с материалами биопсии, представили в виде доклада и статьи на ежегодной конференции Американской ассоциации по исследованию рака (American Association for Cancer Research, AACR) и рассказали о ней в блоге компании.
Важной особенностью разработки стало то, что для неё не обязательно строить новое «железо» — сам микроскоп. Новой нейросетью можно дополнить программное обеспечение цифровых микроскопов, уже имеющихся в наличии в клиниках и в исследовательских учреждениях. Во время изучения образца нейросеть сама анализирует изображение и обводит подозрительные области зелёным цветом на экране дополненной реальности.
Свёрточная нейросеть анализирует поле зрения микроскопа со скоростью 10 кадров в секунду, что позволяет ей «успевать», когда образец движется при смене увеличения. Прототип, получивший название «Микроскоп дополненной реальности» — Augmented Reality Microscope, ARM – работает при увеличениях 4-40х).
Читать дальше:
https://neuronovosti.ru/deep-learning-microscope/
#нейроновости
#нейросети
#инструментыиметоды
Нейросеть помогает снежным барсам делать селфи
Microsoft совместно с Фондом по защите снежных барсов The Snow Leopard Trust разработал решение на основе машинного обучения Azure Machine Learning, которое помогает изучать популяцию снежных барсов. Эти животные, находящиеся на грани исчезновения, известны своей скрытностью, а ареал их обитания труднодоступен. Единственным эффективным способом наблюдения за их жизнью являются фотоловушки. Раньше приходилось вручную перебирать тысячи фото для идентификации на них снежных барсов. ИИ ускорил этот процесс в несколько тысяч раз и открыл миру новые подробности жизни величественных животных. Подробнее об этом можно прочитать на сайте Microsoft.
Исследователи устанавливают специальные камеры c датчиками тепла и движения в местах обитания снежного барса. Это помогает сотрудникам природоохранных организаций изучать популяцию животных, защищать их от браконьеров, климатических изменений и других угроз.
Иногда датчики срабатывают на другие объекты, что отнимает много времени и ресурсов на классификацию фотографий. За несколько лет камеры сделали более миллиона снимков, которые исследователи всегда разбирали вручную. Решение Microsoft позволяет классифицировать изображения за несколько минут.
Читать дальше:
https://neuronovosti.ru/snezhnyj-bars-deep-learning/
#нейроновости
#нейросети
Microsoft совместно с Фондом по защите снежных барсов The Snow Leopard Trust разработал решение на основе машинного обучения Azure Machine Learning, которое помогает изучать популяцию снежных барсов. Эти животные, находящиеся на грани исчезновения, известны своей скрытностью, а ареал их обитания труднодоступен. Единственным эффективным способом наблюдения за их жизнью являются фотоловушки. Раньше приходилось вручную перебирать тысячи фото для идентификации на них снежных барсов. ИИ ускорил этот процесс в несколько тысяч раз и открыл миру новые подробности жизни величественных животных. Подробнее об этом можно прочитать на сайте Microsoft.
Исследователи устанавливают специальные камеры c датчиками тепла и движения в местах обитания снежного барса. Это помогает сотрудникам природоохранных организаций изучать популяцию животных, защищать их от браконьеров, климатических изменений и других угроз.
Иногда датчики срабатывают на другие объекты, что отнимает много времени и ресурсов на классификацию фотографий. За несколько лет камеры сделали более миллиона снимков, которые исследователи всегда разбирали вручную. Решение Microsoft позволяет классифицировать изображения за несколько минут.
Читать дальше:
https://neuronovosti.ru/snezhnyj-bars-deep-learning/
#нейроновости
#нейросети