Нобелевскую премию по физике за 2024 год присудили Джону Хопфилду и Джеффри Хинтону за работы в области искусственных нейросетей и применения их для машинного обучения.
Учёные использовали инструменты из физики для разработки методов, которые лежат в основе современного машинного обучения. Хопфилд создал ассоциативную память, которая может хранить и восстанавливать изображения и другие типы паттернов в данных. Хинтон изобрёл метод, который может автономно находить свойства в данных и выполнять такие задачи, как идентификация конкретных элементов на фотографиях.
«Работа лауреатов уже принесла огромную пользу. В физике мы используем искусственные нейронные сети в самых разных областях, например, для разработки новых материалов с особыми свойствами», — подчеркнула Эллен Мунс, председатель Нобелевского комитета по физике.
Хопфилд, родился в 1933 году в США. Получил степень доктора философии в Корнельском университете. Является профессором Принстонского университета. Хинтон, родился в 1947 году в Великобритании. Степень доктора философии получил в 1978 году в Эдинбургском университете. Сейчас — профессор Университета Торонто, Канада.
Как сообщал «ГлагоL», накануне стало известно, что Нобелевскую премию по физиологии и медицине в 2024 году присудили учёным Виктору Эмбросу и Гэри Равкану за открытие микроРНК. Их революционное открытие раскрыло совершенно новый принцип регуляции генов, который оказался крайне важным для многоклеточных организмов, включая человека.
В столице Татарстана начались съемки документального фильма о «солнце русской поэзии», основоположнике современного русского литературного языка Александре Сергеевиче Пушкине. В киноленте планируется использовать нейросети для оживления гравюр и картин Казани того времени. Съемки планируется завершить к концу этого года, передает корреспондент ГлагоL в Татарстане Ольга Сапожникова.
Творческая команда документального фильма «Не напрасно посетил эту сторону: история Пушкина в Казани» стала победительницей конкурса министерства культуры Татарстана в номинации «Фильм «Пушкин в Казани», который проводился в этом году в рамках празднования 225-летия со дня рождения поэта. Творческая группа получила один миллион рублей на съемки своей киноленты.
Краткосрочный визит Пушкина в Казань до сих пор вызывает интерес. По задумке авторов фильма раскрывать тайны и подробности этого путешествия поэта станет такой персонаж как Кот Баюн. А помогать ему будут краеведы, посвятившие свою жизнь изучению этих вопросов.
Известно, что Александр Сергеевич приехал в Казань 4 сентября 1833 года для того, чтобы собрать материалы для своей книги по истории Пугачевского бунта. Он пробыл в городе двое суток и семь часов. Поэт побывал в Суконной слободе, где познакомился с суконщиком Василием Бабиным, родители которого были свидетелями взятия Казани Емельяном Пугачевым и рассказывали об этом сыну. Пушкин подробно записывал все воспоминания Бабина. Старый суконщик согласился показать поэту и места сражений пугачёвцев с правительственными войсками.
Поэт посетил и Казанский Кремль, внешний вид которого в те годы еще напоминал о событиях Крестьянской войны. Он писал жене, что «не напрасно посетил эту сторону». В дальнейшем, сделанные в Казани записи, Пушкин использовал при написании «Истории Пугачева», где отдельную главу он посвятил взятию Казани.
В Казани Пушкин встретился с поэтом Евгением Баратынским, который был в городе, с литератором Эрастом Перцовым, познакомился с профессором Казанского университета Карлом Фуксом и его женой поэтессой Александрой Андреевной. Дом Фуксов в те времена был одним из центров культурной жизни Казани.
Надо сказать, что местные власти не жаловали Пушкина. В тогдашней официальной газете «Казанские губернские ведомости» не появилось ни строчки о его приезде в город, а в фондах Национального музея Татарстана хранится копия дела об установлении надзора за поведением известного поэта, титулярного советника Пушкина. Вообще, сохранилось мало достоверных источников о пребывании поэта в Казани. Один из них — воспоминания о Пушкине Александры Андреевны Фукс.
фото предоставлено Минкультуры Татарстана
Главная тема фильма — влияние человека на историю и истории на человека. Влияние Пушкина на творчество русских поэтов, живших в то время в Казани, несомненно. Знакомство с русской литературой, с произведениями Пушкина сыграло большую роль и в творчестве величайшего татарского поэта Габдуллы Тукая, которого в народе называют «татарским Пушкиным».
«Фигура Пушкина, на самом деле, довольно сложна и многогранна. Его нужно исследовать, и что главное — исследовать хочется. Проза, стихи, исторические работы и даже письма читаешь с упоением и наслаждением, а во время работы над фильмом испытываешь настоящий трепет».
Андрей Живаго, автор сценария, режиссер фильма
В первоначальную концепцию фильма, после консультаций со специалистами, были внесены ряд изменений и дополнений.
«Эти дополнения к исходной концепции, принятые по итогам совместных обсуждений с экспертами, как нам кажется, существенно расширят наши возможности по использованию достоверных данных и подлинного исторического материала, и, что главное, увеличат просветительский потенциал фильма».
Александр Введенский, продюсер фильма
В фильме планируется использоваться нейросети для оживления гравюр и картин Казани того времени.
«Съемки планируется завершить к концу этого года», — уточнили ГлагоL в пресс-службе министерства культуры Татарстана.
Будущий фильм планируется рекомендовать к показу в школах, как образовательный материал по изучению истории русской литературы.
Начальник лаборатории технологий ИИ в интересах развития ВВСТ военно-инновационного технополиса «Эра» майор Андрей Колузов рассказал Олегу Павлову в студии ПАО Медиацентр на форуме «Армия-2022» о голосовых помощниках, новейших разработках в области машинного обучения по внедрению ИИ в специальную военную технику.
Андрей Владимирович, на форуме действительно очень много говорят об ИИ, но ваша лаборатория занимается этим в практической плоскости, в частности, по формуле машинного обучения. Расскажите.
На базе созданного центра мы тестируем различные платформы и средства, чтобы сделать машинное обучение относительно доступным, понятным и удобным для использования. Сюда входит сбор данных, их разметка: на этой основе задаются алгоритмы искусственных нейронных сетей и внедряются в образцы специальной военной техники. На нашем стенде на форуме «Армия -2022» представлен образец платформы ГНС, разработанной Государственным научно-исследовательским институтом авиационных систем. Работаем также и с другими производителями, тестируем их оборудование для обработки разнородной информации подобными системами.
А машинное обучение, если нас слушают и не понимают, что это такое?
Машинное обучение — это понятие, тождественное с ИИ. На этот счет существуют различные мнения. Я бы сказал, что глубокие нейронные сети – это один из элементов машинного обучения.
То есть машина сама учится?
Это те алгоритмы, которые позволяют машине без явных математических правил обучаться на предоставленных ей данных.
В вашей лаборатории создаются информационно-аналитические системы на основе машинно-технического обучения?
Мы работаем с информационно-аналитическими системами и нашей целью является их максимальное внедрение в вооруженные силы. Это новое направление анализа данных. Такие системы позволяют делать выводы из большого объема неструктурированной информации, точнее, группировать информацию, и на её основе строить выводы. Результатом такой работы станет принятие управленческого решения в боевых системах или в повседневной деятельности.
Что делается в развитии речевых технологий?
Исследование по внедрению речевых технологий в системы военного назначения мы проводим совместно со специальным технологическим центром. У нас на стенде представлен макет программно-аппаратного комплекса систем, которым можно снабдить любые органы военного направления, где есть необходимость обработки большого количества речевой информации для последующей ее конвертации в текст и анализа уже другими системами. На основе данных систем можно создавать голосовые помощники, которые сейчас так распространены в гражданской, банковской, в различных других сферах. Не лишними станут голосовые помощники и в системах военного назначения.
То есть, военнослужащие смогут управлять техникой с помощью голосового помощника?
Речевые технологии, как один из элементов ИИ, являются цифровыми технологиями сквозного применения. Соответственно для решения задач человеко-машинных интерфейсов они могут применяться в различных сферах. Как для управления боевой техникой, так и вне боевых систем. Пригодятся они в обработке обращений граждан, заменив собой операторов, отвечающих на обращения по телефону. Кстати, если человек уже обращался ранее и есть в базе, т.е. система его идентифицировала, голосовой помощник будет вести с обратившимся полноценный диалог в рамках заложенных возможностей.
Ну и все эти наработки невозможны без элементной компонентной базы, того, что специалисты называют «железом». Сейчас этот вопрос остро стоит в условиях, которые нам создали западные партнеры. Мы вынуждены оперативно решать этот вопрос. Каким образом?
Все верно и эту задачу мы решаем довольно давно. Мы работаем, в первую очередь, в интересах Министерства обороны РФ, а затем уже решаем задачи двойного назначения. Поэтому мы тесно сотрудничаем с ведущими производителями отечественной компонентой базы ТНЦ «Модуль», МГТУ им. Баумана. На форум мы привезли образец мини-центра обработки данных, полностью состоящий из российских компонентов, на отечественных процессорах, ускорителях.
Сотрудники компании-производителя автономных сервисных роботов Promobot с помощью нейросети спрогнозировали развитие четвёртой волны эпидемии коронавирусной инфекции в России.
Об этом пишет «РИА Новости» со ссылкой на пресс-службу компании.
«Специалисты получили прогноз о дате прохождения пика четвертой волны коронавируса. По данным специалистов, пик в России придётся на 22 декабря — после этой даты число новых зараженных вновь пойдет на спад», — пояснили представители компании.
Как сообщили собеседники агентства, при составлении прогноза использовались данные о росте и спаде заболеваемости коронавирусной инфекцией в России и в других странах, а также статистика вакцинации.
Информация обрабатывалась алгоритмами классического машинного обучения под названием «градиентный бустинг». Кроме того, разработчики применили мультиклассовые классификаторы, основанные на сочетании разных нейронных сетей, в том числе представленной Илоном Маском сети GPT-3. Вероятность прогноза, по словам представителей компании, составляет 93%.
На сегодняшний день в России выявлено 9 400 835 случаев коронавируса в 85 регионах. За весь период зафиксировано 266 579 летальных исходов, выздоровели 8 089 694 человека.
Ранее «ГлагоL» писал, что накануне, 23 ноября, в России зарегистрировано 33 996 новых случаев коронавируса в 85 регионах.
