19 января, 2025 
adminGWP 
Нeйрoсeти – этo нe тoлькo истoчник зaбaвныx кaртинoк и прoчeгo рaзвлeкaтeльнoгo кoнтeнтa. Всe чaщe искусствeнный интeллeкт служит инструмeнтoм к рeшeния крaйнe прaгмaтичныx, oбыдeнныx, нo подле этoм oчeнь вaжныx зaдaч.
Сoxрaнить зрeниe
В Eкaтeринбургe искусствeнный интeллeкт нaучился рaспoзнaвaть глaзныe зaбoлeвaния. Сoтрудники Урaльскoгo федерального университета (УрФУ) разработали технологию, которая поможет врачам рассматривать медицинские снимки и скрывать болезни на ранних стадиях.
«Речь согласен о создании виртуального ассистента, какой-либо поможет медикам сверху этапе первичной диагностики. Я работаем над сим проектом с 2022 годы, на сегодняшний октиди собран один с самых больших в мире годовщина-сетов, то снедать наборов данных с описанием глазных заболеваний», — пояснил Водан из разработчиков — кандидатура наук и доцент кафедры информационных технологий и систем управления ИРИТ-РтФ УрФУ Мишата Ронкин.
Сейчас ученые используют двуха типа снимков — электроретинограммы (сие реакция глаза получи и распишись воздействие светового пучка) и ОКТ (сведения оптической когерентной томографии) сетчатки. Накопив баста информации, система начинает самоё фиксировать малейшие отклонения, намекать врачу участки снимков, идеже что-то невыгодный так, и предполагать виртуальный диагноз. Финальное намерение — за врачом.
«В результате нам удается выразить глазные болезни нате самых разных стадиях. На днях система способна распознавать шесть наиболее распространенных заболеваний, в ближайшее срок их список расширится прежде 10», — отмечает Мишуня Ронкин. Но и сие не предел. За словам разработчика, по сей день будет зависеть через объема данных, которые удастся нагрузить в систему.
Сейчас быть так подготовка к внедрению этой технологии в двух клиниках Свердловской области. Разработкой равным образом заинтересовались в Московском исследовательском центре глазных болезней имени Гельмгольца и нескольких компаниях.
«На выше- взгляд, эта учение будет наиболее полезна в массовых скрининговых исследованиях, идеже важно не выпустить пациентов с нарушениями зрения и отослать их на дополнительное обследование», — считает химик.
Управлять теплоснабжением
Ученые Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ) научили нейросети править системой городского теплоснабжения. Полупроизводственный проект стартовал три лета назад в городе Лысьва, получи сегодняшний день налаженность используется уже в четырех городах Пермского края.
«Наша построение позволяет управлять работой котельной с учетом изменения погоды и технического состояния теплосети. Сие помогает оперативно отзываться на изменение ситуации. В таком случае часто происходит приблизительно, что в домах потребителей либо — либо недостаточно тепло, не то — не то, наоборот, слишком всей душой. Мы внедрили в автоматизированную систему контроля мыслительный модуль прогнозного управления теплосистемой», — рассказал знаток кафедры «Вычислительная математика, механика и биомеханика» ПНИПУ, лекарь технических наук Вака Столбов.
По словам эксперта, нейросеть обучена не откладывая в долгий ящик регулировать работу котельной и, созвучно, нагрев теплоносителя в зависимости ото предстоящего изменения погоды. Таким образом, удается взвинтить эффективность расходования энергоресурсов.
Ненатуральный интеллект помогает убавить затраты на горючее на 10–15% в годик, в условиях холодного климата — сие миллионы рублей экономии, резюмирует Столбов.
Ревизовать качество
Ученые Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ) научили неправдашный интеллект находить дефекты в прозрачных стеклянных изделиях. Немедленно эта разработка «проходит обкатку» возьми заводе высоковольтных изоляторов «ЮМЭК».
Создание челябинских ученых помогает отчислить людей от работы получи крайне опасном участке. Чай стеклянные изоляторы надо осматривать с помощью потока яркого света, а сие большое напряжение в целях глаз.
Опубликовано в рубрике