Новости искусственного интеллекта: Документ не найден

Содержание

Развитие искусственного интеллекта: Последние новости России и мира





Реклама в «Ъ» www.kommersant.ru/ad

Реклама в «Ъ» www.kommersant.ru/ad









Коммерсантъ















Коммерсантъ FM














поиск по архиву:



Распространение технологий искусственного интеллекта (ИИ, AI), стратегия его развития в России и мире, проблемы с внедренияем и сбоями ИИ, использование ИИ в «умных домах» и «умных городах», на финансовом рынке, в управлении, промышленности и ритейле; разработка ИИ нового поколения AI Next, владеющего здравым смыслом и человекоподобными коммуникациями — последние новости и все самое важное об искусственном интеллекте в теме «Ъ».


12.09.2022, 01:07







12.09.2022, 01:07


При правительстве создан Центр развития искусственного интеллекта




  • Развитие искусственного интеллекта

  • Экономика

  • Венера Петрова

  • Газета «Коммерсантъ» №167/П от 12.09.2022, стр. 2

  • Архив газеты «Коммерсантъ»


12.08.2022, 00:46







12.08.2022, 00:46


Соревнования разработчиков ИИ остались без внешнего финансирования




  • Развитие искусственного интеллекта

  • Телекоммуникации

  • IT-рынок

  • Анастасия Гаврилюк

  • Татьяна Исакова

  • Эксклюзив

  • Газета «Коммерсантъ» №146 от 12. 08.2022, стр. 10

  • Архив газеты «Коммерсантъ»


10.08.2022, 00:41







10.08.2022, 00:41


Импортозамещению предложено помочь копированием из иностранных репозиториев




  • Развитие искусственного интеллекта

  • Экономика

  • Венера Петрова

  • Газета «Коммерсантъ» №144 от 10.08.2022, стр. 2

  • Архив газеты «Коммерсантъ»


31.07.2022, 10:58







31. 07.2022, 10:58


Как люди путают генератор текста с философом, а ученые задаются вопросами этики в отношении чат-ботов




  • Развитие искусственного интеллекта

  • Hi-Tech

  • Яна Рождественская

  • Главное

  • Материалы сайта


24.07.2022, 11:59







24.07.2022, 11:59


Ректор «Сириуса» Максим Федоров об этике и искусственном интеллекте




  • Развитие искусственного интеллекта

  • Hi-Tech

  • Елена Кудрявцева

  • Главное

  • Материалы сайта


25. 06.2022, 16:01







25.06.2022, 16:01


Как технологии помогают бороться с «безнравственным» контентом




  • Развитие искусственного интеллекта

  • Hi-Tech

  • Все об Азии

  • Китай и его отношения с миром

  • Яна Рождественская

  • Главное

  • Провести время

  • Материалы сайта


13.06.2022, 16:42







13. 06.2022, 16:42


Возможно ли появление ИИ в ближайшее время




  • Развитие искусственного интеллекта

  • Станислав Корягин

  • Радио «Ъ FM»


23.05.2022, 00:32







23.05.2022, 00:32


Мониторинг цифровой экономики




  • Развитие искусственного интеллекта

  • Экономика

  • Венера Петрова

  • Газета «Коммерсантъ» №88/П от 23.05.2022, стр. 2

  • Архив газеты «Коммерсантъ»


11. 04.2022, 01:21







11.04.2022, 01:21


Компании не могут найти специалистов в области машинного обучения




  • Развитие искусственного интеллекта

  • Телекоммуникации

  • Татьяна Исакова

  • Главное

  • Эксклюзив

  • Газета «Коммерсантъ» №62/П от 11.04.2022, стр. 10

  • Архив газеты «Коммерсантъ»


06.04.2022, 01:30







06. 04.2022, 01:30


Федеральный проект по развитию ИИ в России скорректируют




  • Развитие искусственного интеллекта

  • Телекоммуникации

  • Татьяна Исакова

  • Эксклюзив

  • Газета «Коммерсантъ» №59 от 06.04.2022, стр. 7

  • Архив газеты «Коммерсантъ»



03.04.2022, 12:57







03.04.2022, 12:57


Сервис WalkMe подсчитал, в какие хайтек-сферы хотят вкладывать больше всего




  • Развитие искусственного интеллекта

  • Hi-Tech

  • Телекоммуникации

  • Интернет вещей

  • Яна Рождественская

  • Главное

  • Материалы сайта


20. 03.2022, 13:05







20.03.2022, 13:05


Как новый тип нейронных сетей меняет технологии




  • Развитие искусственного интеллекта

  • Hi-Tech

  • Яна Рождественская

  • Главное

  • Провести время

  • Материалы сайта


17.02.2022, 01:17







17.02.2022, 01:17


Для развития искусственного интеллекта в регионах разработали «дорожную карту»




  • Развитие искусственного интеллекта

  • Телекоммуникации

  • Татьяна Исакова

  • Эксклюзив

  • Газета «Коммерсантъ» №29 от 17. 02.2022, стр. 7

  • Архив газеты «Коммерсантъ»


12.02.2022, 18:05







12.02.2022, 18:05


В США тестируют робота-бармена




  • Развитие искусственного интеллекта

  • Александр Рассохин

  • Елизавета Скобцова

  • Радио «Ъ FM»


03.02.2022, 01:12







03.02.2022, 01:12


В регионах растут закупки систем искусственного интеллекта




  • Развитие искусственного интеллекта

  • Телекоммуникации

  • Александра Ларинцева

  • Никита Королев

  • Татьяна Исакова

  • Газета «Коммерсантъ» №19 от 03. 02.2022, стр. 10

  • Архив газеты «Коммерсантъ»


26.01.2022, 16:49







26.01.2022, 16:49


Программы машинного обучения помогают найти идеальные ингредиенты при создании блюд




  • Развитие искусственного интеллекта

  • Hi-Tech

  • Потребительский рынок

  • Мясной рынок

  • Пищевая промышленность

  • Кирилл Сарханянц

  • Главное

  • Материалы сайта


26. 01.2022, 00:47







26.01.2022, 00:47


Никита Королев о цифровой наркоторговле




  • Развитие искусственного интеллекта

  • Телекоммуникации

  • Никита Королев

  • Газета «Коммерсантъ» №13 от 26.01.2022, стр. 7

  • Архив газеты «Коммерсантъ»


25.01.2022, 00:46







25.01.2022, 00:46


Ведомственные базы обезличенных данных откроют бизнесу




  • Развитие искусственного интеллекта

  • Телекоммуникации

  • Татьяна Исакова

  • Газета «Коммерсантъ» №12 от 25. 01.2022, стр. 10

  • Архив газеты «Коммерсантъ»


23.01.2022, 10:42







23.01.2022, 10:42


Как сейчас применяются технологии клонирования голоса




  • Развитие искусственного интеллекта

  • Hi-Tech

  • Алена Миклашевская

  • Главное

  • Провести время

  • Материалы сайта


21.01.2022, 00:55







21. 01.2022, 00:55


Совет федерации отправил искусственный интеллект на доработку




  • Развитие искусственного интеллекта

  • Телекоммуникации

  • Анастасия Гаврилюк

  • Никита Королев

  • Газета «Коммерсантъ» №10 от 21.01.2022, стр. 7

  • Архив газеты «Коммерсантъ»




Новости компаний
Все


  • 07.10.2022


    Донстрой


    Донстрой приступил к отделке фасадов третьего «Острова»


  • 07.

    10.2022


    ГК «Галс-Девелопмент»


    ГК «Галс-Девелопмент» — девелопер года по версии Arendator Awards 2022


  • 07.10.2022


    Фонбет


    БК Фонбет и «Салават Юлаев» выступили в поддержку детей с ДЦП


  • 07.10.2022


    STONE HEDGE


    Монолит 100-метровой башни Tower В на «Белорусской» завершен с опережением графика




Загрузка новости. ..


Загрузка новости…


Загрузка новости…


Загрузка новости…


Загрузка новости…


Загрузка новости…


Загрузка новости…


Загрузка новости…


Загрузка новости…


Загрузка новости…


Загрузка новости…







США ограничили экспорт в Китай чипов для искусственного интеллекта — где бы они ни производились

Подпишитесь на нашу рассылку ”Контекст”: она поможет вам разобраться в событиях.

Автор фото, Reuters

Администрация Джо Байдена ограничила продажу Китаю сверхмощных чипов для вычислений, связанных с искусственным интеллектом, оборудования для их производства и еще ряда полупроводниковых технологий. Новые санкции касаются не только продукции американских компаний, но и всех чипов в мире, произведенных с применением американских технологий или оборудования.

Эксперты говорят, что столь масштабных ограничений в отношении Китая США не вводили с 1990-х годов.

Санкции, которые ввело министерство торговли США, касаются в первую очередь графических плат, которые применяются в суперкомпьютерах и в частности — для ускорения программ искусственного интеллекта.

  • В мире не хватает чипов. При чем здесь коронавирус и что теперь будет с электроникой
  • США запретили хайтек-компаниям строить новые заводы в Китае в течение 10 лет
  • Apple сократит выпуск iPhone. Кто еще пострадает из-за мирового дефицита микрочипов?

Производителям попавших под ограничения технологий для работы с китайскими компаниями теперь необходимо будет получать особую экспортную лицензию. В правительстве говорят, что большинство заявок на такие лицензии будут отклоняться.

Кроме того, санкции запрещают производителям экспортировать чипы для ИИ-вычислений, если они произведены на американском оборудовании или с использованием разработанного в США программного обеспечения. Это касается всех зарегистрированных в США компаний, где бы они ни находились. Запрещена также продажа Китаю оборудования для производства таких чипов.

Еще одно новое правило запрещает американским ученым помогать Китаю разрабатывать новые полупроводниковые технологии.

Отдельным пунктом запрещается продажа более широкого спектра полупроводниковых технологий (в том числе, возможно, и обычных логических чипов) 28 китайским компаниям из американского «черного списка»

«Наши действия помогут укрепить национальную безопасность и интересы США в мировой политике, в то же время дав ясный сигнал: лидерство США в сфере технологий ставит целью не только инновации, но и защиту ценностей», — прокомментировала новые санкции заместитель главы американского ведомства Теа Розман Кендлер.

Автор фото, Reuters

Пропустить Подкаст и продолжить чтение.

Подкаст

Что это было?

Мы быстро, просто и понятно объясняем, что случилось, почему это важно и что будет дальше.

эпизоды

Конец истории Подкаст

Агентство Рейтер, ссылаясь на брифинг анонимного представителя Белого дома, пишет, что цель администрации Байдена — предотвратить получение Китаем пригодных для ускорения искусственного интеллекта чипов из любых источников. Китай применяет суперкомпьютеры и искусственный интеллект для моделирования ядерных взрывов и в системах наведения гиперзвуковых ракет, а также в системах распознавания лиц, с помощью которых охотятся на диссидентов, пишет New York Times.

Представитель администрации на брифинге заявил, что США будут работать с союзниками, чтобы добиться введения подобных ограничений всеми развитыми странами.

Эксперты сравнивают принятые санкции с атакой администрации Дональда Трампа против Huawei в 2019 году. Эта компания была внесена в «черный список» после обвинения в предоставлении запрещенных финансовых услуг Ирану в обход американских санкций. Однако если действия Трампа были точечными, то администрация Байдена пытается выстроить в сфере экспорта последовательную политику — и она коснется уже десятков китайских компаний.

В пятницу американский «черный список» пополнился еще 31 китайской компанией, на заводы которых не пустили американских инспекторов. Попадание в список может стать поводом и для более жестких экономических санкций со стороны США. Компании, которые соглашаются на правила инспектирования, из списка вычеркиваются.

Ассоциация полупроводниковой промышленности, представляющая всех американских производителей и около двух третей производителей из других стран, заявила, что пока «оценивает влияние новых правил на рынок» и призвала США применять ограничительные меры «прицельно и в сотрудничестве с международными партнерами».

Как отмечают американские СМИ, новые санкции фактически придают юридическую силу письмам, ранее высланным администрацией Байдена крупнейшим американским производителям графических чипов — Nvidia Corp и Advanced Micro Devices.

В Nvidia заявили, что уже соблюдают введенные в пятницу ограничения, о чем успели сообщить акционерам. Компания оценивает потенциальные квартальные потери продаж от санкций в 400 млн долларов. В компании не считают это значительным ущербом для бизнеса.

Джо Байден в сентябре говорил, что США планируют изменить политику экспорта высоких технологий. Его советник по национальной безопасности Джейк Салливан заявлял, что прежняя политика Соединенных Штатов — оставаться на два-три поколения впереди конкурентов — больше не работает.

«Учитывая фундаментальную роль некоторых технологий, в том числе современных логических чипов и чипов памяти, мы должны сохранять настолько большой отрыв, насколько можем», — сказал он.

Аналитики опасаются, что Китай пойдет на ответные меры, однако пока этого не произошло. В китайском посольстве в Вашингтоне NYT сказали, что США «пытаются использовать свою технологическую мощь, чтобы подкосить и подавить развивающиеся рынки и страны».

«США, вероятно, надеются, что Китай и остальной развивающийся мир навсегда останутся на нижнем конце производственной цепочки», — добавил представитель посольства Лю Пэнъюй.

Как ученые расшифровывают языки животных с помощью искусственного интеллекта — Нож

Дрессировщик показывает дельфинам жест, означающий слово «вместе», за которым следует жест «создать». Два дельфина исчезают под водой, обмениваются звуковыми сигналами, потом выныривают, переворачиваются на спину и поднимают хвосты. Они придумали свой собственный трюк и исполнили его в паре, как их и просили.

«Это не значит, что у дельфинов есть полноценный язык, — говорит Аза Раскин. — Но, безусловно, если бы у них был доступ к некому символическому способу общения, это значительно облегчило бы задачу».

Раскин — соучредитель и президент Earth Species Project (ESP), калифорнийской некоммерческой организации со смелыми амбициями: расшифровать язык животных с помощью искусственного интеллекта на основе машинного обучения, а затем сделать так, чтобы общаться с животными могли все — это должно помочь наладить отношения между видами и способствовать сохранению некоторых из них. Альбом 1970 года с песнями китов спровоцировал общественное движение, добившееся запрета на коммерческий китобойный промысел. К чему тогда может привести настоящий Google Translate для сигнальных систем животных?

Люди давно пытаются понять, что животные «говорят» с помощью своих сигналов. Различные приматы издают тревожные крики, которые различаются в зависимости от того, какого именно хищника они заметили, дельфины общаются друг с другом характерными свистками, а некоторые певчие птицы используют пение, чтобы что-то сообщить. Но большинство экспертов воздерживаются от того, чтобы называть эти сигнальные системы языками.

До недавнего времени расшифровка сигналов животных основывалась преимущественно на кропотливом наблюдении. Не так давно ученые решились применить машинное обучение для обработки огромных объемов данных с датчиков, прикрепленных к животным.

Элоди Брифер, адъюнкт-профессор Копенгагенского университета, изучающая вокальную коммуникацию у млекопитающих и птиц, разработала алгоритм, который анализирует хрюканье свиньи, чтобы определить, какую эмоцию испытывает животное — положительную или отрицательную. Другой алгоритм, который получил название DeepSqueak, определяет, испытывают ли грызуны стресс, по издаваемым ими ультразвуковым сигналам. Еще одна инициатива — проект CETI (Cetacean Translation Initiative — «Инициатива по переводу с языка китообразных») — планирует использовать машинное обучение для расшифровки «речи» кашалотов.

Тем не менее сотрудники ESP говорят, что их подход отличается от всего вышеперечисленного, поскольку он сосредоточен на расшифровке методов общения не одного вида, а всех возможных. Хотя Раскин признает, что, хотя вероятность существования богатой символической коммуникации между социальными животными, например приматами или китами, в целом намного выше, задача их проекта всё же состоит в разработке инструментов, которые можно было бы применить ко всему животному миру.

«Мы не ориентируемся на какой-то конкретный вид, — говорит Раскин. — Инструменты, которые мы разрабатываем… могут пригодится всем — от котов до китов».

По словам Раскин, «мотивирующей интуицией» для ESP послужило исследование, показавшее, что машинное обучение можно использовать для перевода с разных, порой совсем неродственных человеческих языков — без каких-либо предварительных условий.

Этот процесс начинается с разработки алгоритма, который визуализирует отношения между словами. В многомерном геометрическом пространстве соотношения слов (то есть их семантические отношения) выражаются с помощью направления и длины отрезков, которые можно прочертить между точками (то есть словами). Например, если протянуть отрезок между словами «король» и «мужчина», то расстояние и направление отрезка будут такими же, как у отрезка между словами «королева» и «женщина». (Подобные соотношения выстраиваются без учета содержания слов, но путем наблюдения, например, за тем, как часто они встречаются рядом друг с другом.)

Позже было замечено, что подобные «геометрии» одинаковы для разных языков.

А в 2017 году две группы исследователей, работающих независимо друг от друга, открыли метод, который позволил добиться перевода с одного языка на другой. Чтобы перевести с английского на урду, нужно соотнести их «геометрии». «Таким образом вы можете достаточно точно перевести большинство слов», — говорит Раскин.

Задача ESP состоит в том, чтобы создать такие же модели для «языков» животных — работая как с конкретными видами, так и с совокупностью видов — а затем понять, можно ли их соотнести с человеческим языком. Мы не знаем, как животные воспринимают мир, говорит Раскин, но есть эмоции, например горе и радость, которые, похоже, некоторые виды вполне разделяют с нами — и могут об этом сообщить.

Он добавляет, что животные общаются не только голосом. Пчелы, например, сообщают сородичам о местонахождении цветка с помощью «танца покачиваний». Здесь также очевидна необходимость в переводе между различными способами коммуникации.

Сделать это не легче, чем полететь на Луну, признается Раскин. Правда, исследователи вовсе не пытаются расшифровать все сигнальные системы в мгновение ока. Скорее, стратегия их проекта предполагает решение ряда небольших проблем, по мере чего будет выстраиваться общая картина. Конкретные решения лягут в основу конкретных инструментов для исследователей, изучающих поведение какого-либо вида с помощью ИИ.

Например, ESP недавно опубликовала статью о так называемой проблеме коктейльной вечеринки, когда трудно различить, как именно вокализирует конкретная особь в шумной группе животных одного вида.

«Насколько нам известно, никто раньше не делал подобного разложения голосов животных», — говорит Раскин.

Разработанная ESP ИИ-модель, которая была опробована на свисте дельфинов, ворчании макак и вокализации летучих мышей, лучше всего распознавала сигналы тех особей, на чьих звуках была обучена; но с большими наборами данных она смогла выделить крики «незнакомых» ей животных в мешанине других криков.

Другой проект предполагает использование искусственного интеллекта для генерации «сообщений» животных — в качестве тестового вида используются горбатые киты. Новые «сообщения» создаются путем разделения вокализаций на микрофонемы (отдельные единицы звука продолжительностью в сотую долю секунды), которые ИИ использует для «говорения» чего-то на «китовьем»; затем исследователи смотрят, как киты на это реагируют. Если ИИ в итоге сможет определить, где говорится бессмыслица, а где присутствуют какие-то семантические значения, это приближает нас к пониманию коммуникации, объясняет Раскин:

«Это значит, что искусственный интеллект говорит на их языке, хотя мы еще не знаем, что именно».

Еще один проект разрабатывает алгоритм, который будет определять, сколько типов крика использует определенный вид животных. Для этого применяется ИИ, не требующий в ходе своего обучения какой-либо маркировки данных со стороны экспертов-людей. Команда во главе с Кристианом Рутцем, профессором биологии в Университете Сент-Эндрюс, сделала множество аудиозаписей сигналов гавайской вороны — вида, который, как обнаружил Рутц, обладает способностью создавать и использовать инструменты для добывания пищи и, как считается, обладает значительно более сложным набором вокализаций, чем другие виды ворон. ИИ будет исследовать эти записи, чтобы составить вокальный репертуар гавайской вороны.

Рутц особенно взволнован экологической пользой от своего проекта. Гавайская ворона находится под угрозой исчезновения и размножается только в неволе, где ее разводят для заселения в дикую природу. Есть надежда, что с помощью записей, сделанных в разное время, можно будет отследить, не сократился ли репертуар сигналов этого вида в неволе — например, могут быть утрачены специфические сигналы тревоги, что может иметь последствия для заселения гавайский ворон в дикую природу.

«Так мы можем помочь этим птицам вернуться к нормальной жизни», — говорит Рутц, добавляя, что обнаружение и классификация сигналов вручную были бы очень трудоемкими.

Проект, который ведет лаборатория Ари Фридлендера, профессора океанологии Калифорнийского университета в Санта-Крусе, изучает, как ведут себя под водой дикие морские млекопитающие (наблюдать за ними непосредственно — это крайне трудная задача).

Небольшие электронные устройства, прикрепленные к животным, фиксируют их местоположение, тип движения и даже то, что они видят (устройства могут включать видеокамеры). В лаборатории также поступают данные с расположенных в океане звукозаписывающих устройств.

ESP стремится сначала применить машинное обучение к данным тегов, чтобы понять, что делает животное (например, кормится ли оно, отдыхает, путешествует или общается), а затем добавить к этим данным аудиоданные, чтобы увидеть, можно ли придать функциональный смысл сигналам, привязанным к этому поведению. Сначала метод опробуют на данным о горбатых китах — сотрудники лаборатории уже пометили несколько животных в одной группе, чтобы можно было видеть, как передаются и принимаются сигналы между ними.

Но не все полагаются на силу искусственного интеллекта для достижения таких грандиозных целей. Роберт Сейфарт — почетный профессор психологии Пенсильванского университета; он более сорока лет изучал социальное поведение и речевую коммуникацию приматов в их естественной среде обитания. Хотя Сейфарт считает, что машинное обучение может быть полезно для решения некоторых проблем, например для определения вокального репертуара животного, есть и другие области знаний, в том числе открытие значений и функций вокализаций, где ИИ может быть бессилен.

Проблема, объясняет Сейфарт, заключается в том, что, хотя у многих животных могут быть сложные общества, репертуар их звуков гораздо меньше, чем у людей.

Один и тот же звук может использоваться для обозначения разных вещей в разных контекстах, и только изучая контекст — кто конкретно слушает сообщение, как эта особь связана с другими, какое место она занимает в иерархии, с кем она взаимодействует — можно надеяться установить значение звука.

«Я думаю, что методов искусственного интеллекта недостаточно, — говорит Сейфарт. — Нужно пойти туда и понаблюдать за животными».

В целом же сама концепция может оказаться полностью провальной — как минимум потому, что «геометрия» общения животных может вовсе не пересекаться с «геометрией» языка людей. Применение компьютерного анализа к человеческому языку, с которым мы хорошо знакомы — это одно, говорит Сейфарт. Но всё может быть совсем по-другому в случае животных.

«Это захватывающая идея, но в нее трудно поверить всерьез», — говорит Кевин Коффи, нейробиолог из Вашингтонского университета и соавтор алгоритма DeepSqueak.

Раскин признает, что одного ИИ может быть недостаточно, чтобы наладить связь с другими видами. Но он ссылается на исследования, которые показали, что многие виды общаются способами, «более сложными, чем люди когда-либо могли себе представить». Камнем преткновения стала наша способность собирать достаточное количество данных и анализировать их, а также наше собственное ограниченное восприятие.

«Это инструменты, которые позволяют нам прозреть и понять целые системы коммуникации», — говорит он.

Исследователи обучают модель машинного обучения для мониторинга и настройки процесса 3D-печати для исправления ошибок в режиме реального времени — ScienceDaily

Ученые и инженеры постоянно разрабатывают новые материалы с уникальными свойствами, которые можно использовать для 3D-печати, но выясняют как печатать с этими материалами может быть сложной и дорогостоящей головоломкой.

Часто оператору-эксперту приходится вручную методом проб и ошибок — возможно, делать тысячи отпечатков — для определения идеальных параметров, обеспечивающих неизменно эффективную печать нового материала. Эти параметры включают скорость печати и количество материала, откладываемого принтером.

Исследователи Массачусетского технологического института теперь используют искусственный интеллект для упрощения этой процедуры. Они разработали систему машинного обучения, которая использует компьютерное зрение для наблюдения за производственным процессом, а затем исправляет ошибки в обработке материала в режиме реального времени.

Они использовали моделирование, чтобы научить нейронную сеть настраивать параметры печати для минимизации ошибок, а затем применили этот контроллер к реальному 3D-принтеру. Их система печатала объекты более точно, чем все другие контроллеры 3D-печати, с которыми они ее сравнивали.

Работа позволяет избежать непомерно дорогого процесса печати тысяч или миллионов реальных объектов для обучения нейронной сети. И это может позволить инженерам легче включать новые материалы в свои отпечатки, что может помочь им разрабатывать объекты с особыми электрическими или химическими свойствами. Это также может помочь техническим специалистам вносить коррективы в процесс печати на лету, если материал или условия окружающей среды неожиданно изменяются.

«Этот проект действительно является первой демонстрацией создания производственной системы, использующей машинное обучение для изучения сложной политики управления», — говорит старший автор Войцех Матусик, профессор электротехники и компьютерных наук Массачусетского технологического института, возглавляющий группу вычислительного проектирования и производства. (CDFG) в Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта (CSAIL). «Если у вас есть более интеллектуальные производственные машины, они могут адаптироваться к изменяющимся условиям на рабочем месте в режиме реального времени, чтобы повысить производительность или точность системы. Вы можете выжать больше из машины».

Ведущими авторами являются Майк Фоши, инженер-механик и руководитель проекта CDFG, и Михал Пиоварчи, постдокторант Института науки и технологий в Австрии. Среди соавторов Массачусетского технологического института Цзе Сюй, аспирант в области электротехники и компьютерных наук, и Тимоти Эрпс, бывший технический сотрудник CDFG. Исследование будет представлено на конференции SIGGRAPH Ассоциации вычислительной техники.

реклама

Параметры комплектации

Определение идеальных параметров цифрового производственного процесса может быть одной из самых дорогостоящих частей процесса, поскольку требуется много проб и ошибок. И как только технический специалист находит комбинацию, которая хорошо работает, эти параметры идеальны только для одной конкретной ситуации. У нее мало данных о том, как материал будет вести себя в других средах, на другом оборудовании или если новая партия проявляет другие свойства.

Использование системы машинного обучения также чревато проблемами. Во-первых, исследователям нужно было измерять происходящее на принтере в режиме реального времени.

Для этого они разработали систему машинного зрения с использованием двух камер, направленных на сопло 3D-принтера. Система освещает материал по мере его осаждения и, исходя из того, сколько света проходит, рассчитывает толщину материала.

«Вы можете думать о системе машинного зрения как о наборе глаз, наблюдающих за процессом в режиме реального времени, — говорит Фоши.

Затем контроллер будет обрабатывать изображения, полученные от системы машинного зрения, и в зависимости от обнаруженной ошибки регулировать скорость подачи и направление принтера.

Но обучение контроллера на основе нейронной сети для понимания этого производственного процесса требует больших объемов данных и потребует изготовления миллионов отпечатков. Вместо этого исследователи построили симулятор.

Успешное моделирование

Для обучения своего контроллера они использовали процесс, известный как обучение с подкреплением, в котором модель учится методом проб и ошибок с вознаграждением. Перед моделью стояла задача подобрать параметры печати, которые позволили бы создать определенный объект в смоделированной среде. После показа ожидаемого результата модель была вознаграждена, когда выбранные ею параметры минимизировали ошибку между ее печатью и ожидаемым результатом.

В этом случае «ошибка» означает, что модель либо налила слишком много материала, поместив его в области, которые следовало оставить открытыми, либо нанесла недостаточно, оставив открытые места, которые следует заполнить. смоделированных отпечатков, он обновил свою политику контроля, чтобы максимизировать вознаграждение, становясь все более и более точным.

Однако реальный мир более запутан, чем симуляция. На практике условия обычно меняются из-за незначительных отклонений или шума в процессе печати. Поэтому исследователи создали численную модель, которая аппроксимирует шум от 3D-принтера. Они использовали эту модель для добавления шума в симуляцию, что привело к более реалистичным результатам.

«Интересная вещь, которую мы обнаружили, заключалась в том, что, внедрив эту модель шума, мы смогли перенести политику управления, которая была полностью обучена в моделировании, на оборудование без обучения с помощью каких-либо физических экспериментов», — говорит Фоши. «После этого нам не нужно было производить тонкую настройку самого оборудования».

Когда они тестировали контроллер, он печатал объекты точнее, чем любой другой метод управления, который они оценивали. Особенно хорошо он показал себя при печати с заполнением, то есть внутренней части объекта. Некоторые другие контроллеры откладывали так много материала, что напечатанный объект вздувался, но контроллер исследователей регулировал траекторию печати так, чтобы объект оставался на одном уровне.

Их политика управления может даже узнавать, как материалы распространяются после размещения, и соответствующим образом корректировать параметры.

«Мы также смогли разработать политики контроля, которые могли бы контролировать различные типы материалов на лету. Поэтому, если бы у вас был производственный процесс в полевых условиях, и вы хотели бы изменить материал, вам не пришлось бы перепроверить производственный процесс. Вы могли просто загрузить новый материал, и контроллер автоматически отрегулировал бы его», — говорит Фоши.

Теперь, когда они продемонстрировали эффективность этой техники для 3D-печати, исследователи хотят разработать контроллеры для других производственных процессов. Они также хотели бы увидеть, как этот подход можно изменить для сценариев, в которых имеется несколько слоев материала или несколько материалов печатаются одновременно. Кроме того, их подход предполагал, что каждый материал имеет фиксированную вязкость («сироповатость»), но в будущей итерации можно будет использовать ИИ для распознавания и корректировки вязкости в режиме реального времени.

Дополнительные соавторы этой работы включают Вахида Бабаи, который возглавляет группу проектирования и производства с помощью искусственного интеллекта в Институте Макса Планка; Петр Дидык, доцент Университета Лугано в Швейцарии; Шимон Русинкевич, профессор компьютерных наук Дэвида М. Сигела 1983 года в Принстонском университете; и Бернд Бикель, профессор Института науки и технологий Австрии.

Работа была частично поддержана программой FWF Lise-Meitner, стартовым грантом Европейского исследовательского совета и Национальным научным фондом США.

Искусственный интеллект может помочь клиницистам оценить, какие пациенты могут столкнуться с вредными побочными эффектами некоторых широко используемых антидепрессантов, антигистаминных препаратов и лекарств от мочевого пузыря. — ScienceDaily

Новости науки

от исследовательских организаций

2

Искусственный интеллект может помочь клиницистам оценить, какие пациенты могут столкнуться с вредными побочными эффектами некоторых широко используемых антидепрессантов, антигистаминных препаратов и препаратов для лечения мочевого пузыря.

Дата:
7 сентября 2022 г.
Источник:
Университет Эксетера
Резюме:
Искусственный интеллект может помочь клиницистам оценить, какие пациенты могут столкнуться с вредными побочными эффектами некоторых широко используемых антидепрессантов, антигистаминных препаратов и лекарств от мочевого пузыря.
Поделиться:

ПОЛНАЯ ИСТОРИЯ

Исследование, проведенное Университетом Эксетера и Кента и Medway NHS and Social Care Partnership Trust, опубликовано в Возраст и старение оценили новый инструмент, предназначенный для расчета того, какие лекарства с большей вероятностью окажут неблагоприятное антихолинергическое воздействие на организм и мозг. Эти осложнения могут возникать из-за многих рецептурных и безрецептурных препаратов, которые влияют на мозг, блокируя ключевой нейротрансмиттер, называемый ацетилхолином. Многие лекарства, в том числе некоторые лекарства от мочевого пузыря, антидепрессанты, лекарства от болезни желудка и болезни Паркинсона, в той или иной степени обладают антихолинергическим эффектом. Обычно их принимают пожилые люди.

реклама

Антихолинергические побочные эффекты включают спутанность сознания, нечеткость зрения, головокружение, падения и снижение функции мозга. Антихолинергические эффекты могут также увеличить риск падений и могут быть связаны с увеличением смертности. Они также были связаны с более высоким риском слабоумия при длительном использовании.

Теперь исследователи разработали инструмент для расчета вредного воздействия лекарств с помощью искусственного интеллекта. Команда создала новый онлайн-инструмент, International Anticholinergic Cognitive Burden Tool (IACT), который использует обработку естественного языка, которая представляет собой метод искусственного интеллекта, и анализ химической структуры для выявления лекарств, обладающих антихолинергическим эффектом.

Это первый инструмент, использующий технику машинного обучения для разработки автоматически обновляемого инструмента, доступного на веб-портале. Антихолинергическая нагрузка оценивается путем присвоения баллов на основе зарегистрированных нежелательных явлений и тесного сопоставления с химической структурой препарата, рассматриваемого для назначения, что приводит к более точной и актуальной системе баллов, чем любая предыдущая система. В конечном счете, после дальнейших исследований и моделирования с использованием реальных данных о пациентах разработанный инструмент может помочь в назначении лекарств, снижающих риски, связанные с обычными лекарствами.

Профессор Крис Фокс из Эксетерского университета является одним из авторов исследования. Он сказал: «Использование лекарств с антихолинергическими эффектами может иметь значительные вредные последствия, например, падения и спутанность сознания, которых можно избежать, нам срочно необходимо уменьшить вредные побочные эффекты, поскольку это может привести к госпитализации и смерти. Этот новый инструмент обеспечивает многообещающий путь. к более индивидуальному персонализированному медицинскому подходу, обеспечивающему безопасное и эффективное лечение нужного человека, избегая при этом нежелательных антихолинергических эффектов».

Группа опросила 110 медицинских работников, включая фармацевтов и медсестер, выписывающих рецепты. Из этой группы 85% заявили, что будут использовать инструмент для оценки риска антихолинергических побочных эффектов, если он будет доступен. Команда также собрала отзывы об удобстве использования, чтобы помочь в дальнейшем улучшении инструмента.

Доктор Сабер Сами из Университета Восточной Англии сказал: «Наш инструмент является первым, в котором используется инновационная технология искусственного интеллекта для измерения антихолинергической нагрузки. профессионалов в поиске наилучшего лечения для пациентов».

Профессор Ян Мейдмент из Астонского университета сказал: «Я работаю в этой области более 20 лет. Антихолинергические побочные эффекты могут быть очень изнурительными для пациентов. Нам нужны лучшие способы оценки этих побочных эффектов».

Исследовательская группа сотрудничает с Медицинской школой Университета AKFA, Узбекистан, и университетами Восточной Англии, Астона, Кента и Абердина. Они стремятся продолжить разработку инструмента с целью его использования в повседневной практике, которую поддерживает это исследование.

изменить ситуацию к лучшему: спонсируемая возможность

История Источник:

Материалы предоставлены University of Exeter . Примечание. Содержимое можно редактировать по стилю и длине.

Ссылка на журнал :

  1. Агостина Секки, Хулкар Мамаюсупова, Сэйбер Сами, Ян Мейдмент, Саймон Коултон, Фьо Чжо Мьинт, Крис Фокс. Новый инструмент на основе искусственного интеллекта для оценки антихолинергической нагрузки: опрос . Возраст и старение , 2022; 51 (8) DOI: 10.1093/старение/afac196

Цитировать эту страницу :

  • MLA
  • АПА
  • Чикаго

Университет Эксетера. «Инструмент искусственного интеллекта может уменьшить распространенные побочные эффекты лекарств: искусственный интеллект может помочь клиницистам оценить, какие пациенты могут столкнуться с вредными побочными эффектами некоторых широко используемых антидепрессантов, антигистаминных препаратов и лекарств для мочевого пузыря». ScienceDaily. ScienceDaily, 7 сентября 2022 г. .

Университет Эксетера. (2022, 7 сентября). Инструмент искусственного интеллекта может уменьшить распространенные побочные эффекты лекарств. Искусственный интеллект может помочь клиницистам оценить, какие пациенты могут столкнуться с вредными побочными эффектами некоторых широко используемых антидепрессантов, антигистаминных препаратов и лекарств от мочевого пузыря. ScienceDaily . Получено 9 октября 2022 г. с сайта www.sciencedaily.com/releases/2022/09/220907093349.htm

Эксетерский университет. «Инструмент искусственного интеллекта может уменьшить распространенные побочные эффекты лекарств: искусственный интеллект может помочь клиницистам оценить, какие пациенты могут столкнуться с вредными побочными эффектами некоторых широко используемых антидепрессантов, антигистаминных препаратов и лекарств для мочевого пузыря». ScienceDaily. www.sciencedaily.com/releases/2022/09/220907093349.htm (по состоянию на 9 октября 2022 г.).

реклама

Искусственный интеллект | Новости Массачусетского технологического института

Исследование показало, что риск обмена данными о здравоохранении низок

Исследователи говорят, что большая доступность деидентифицированных данных о здоровье пациентов позволит улучшить лечение и диагностику.

Читать полностью →

Обучение на грани

Новый метод позволяет моделям ИИ постоянно учиться на новых данных с интеллектуальных периферийных устройств, таких как смартфоны и датчики, снижая затраты на электроэнергию и риски для конфиденциальности.

Читать полностью →

Движение к био-вдохновленному машинному интеллекту

Вдохновленный медузами и осьминогами, кандидат наук Джункаль Арбелаис исследует теоретические основы, которые позволят системам более эффективно адаптироваться к окружающей среде.

Читать полностью →

Нейродегенеративное заболевание может прогрессировать по вновь выявленным закономерностям

Метод машинного обучения находит закономерности ухудшения здоровья при БАС, информируя о планах будущих клинических испытаний и открытии механизмов. Этот метод также распространяется на болезни Альцгеймера и Паркинсона.

Читать полностью →

Новая программа для поддержки трансляционных исследований в области ИИ, науки о данных и машинного обучения

Коллектив MIT-Pillar AI будет развивать потенциальных предпринимателей и стимулировать инновации.

Читать полностью →

Вопросы и ответы: глобальные проблемы, связанные с развертыванием ИИ

Александр Мадри, Асу Оздаглар и Луис Видегарай, сопредседатели Форума по политике в области ИИ, обсуждают ключевые вопросы, стоящие сегодня перед политикой в ​​области ИИ.

Читать полностью →

Понимание реальности через алгоритмы

Аспирантка нейробиологии Фернанда Де Ла Торре использует сложные алгоритмы для исследования философских вопросов о восприятии и реальности.

Читать полностью →

Домашнее беспроводное устройство отслеживает прогрессирование болезни у пациентов с болезнью Паркинсона

Постоянно отслеживая скорость ходьбы пациента, система может оценивать тяжесть состояния между визитами к врачу.

Читать полностью →

Расширение прав и возможностей молодежи Кембриджа через активную работу с данными

Этим летом программа мэра по трудоустройству молодежи привлекла местных старшеклассников в Массачусетский технологический институт.

Читать полностью →

Охрана материнского здоровья в Руанде

Междисциплинарная группа разрабатывает мобильную медицинскую платформу, которая использует искусственный интеллект для обнаружения инфекции в ранах после кесарева сечения.

Читать полностью →

Компьютеры для здоровья планеты

Вычислительный колледж им. Шварцмана при Массачусетском технологическом институте приветствует четырех новых преподавателей, занимающихся исследованиями и преподаванием в области климатических рисков и других экологических проблем.

Читать полностью →

Система искусственного интеллекта делает такие модели, как DALL-E 2, более креативными

Исследователи разрабатывают новый метод, который использует несколько моделей для создания более сложных изображений с лучшим пониманием.

Читать полностью →

Совместное машинное обучение, сохраняющее конфиденциальность

Исследователи повышают точность и эффективность метода машинного обучения, который защищает пользовательские данные.