Home Tags Posts tagged with "Машинное обучение"
Tag:

Машинное обучение

Data Visualization

Terrapattern: поиск закономерностей и сходств в городах с использованием спутниковых снимков

by Жасмин
written by Жасмин

Terrapattern: поиск закономерностей и сходств в городах с использованием спутниковых снимков

Что такое Terrapattern?

Terrapattern — это новый проект, который использует спутниковые снимки и машинное обучение, чтобы помочь людям находить закономерности и сходства в городах по всему миру. Проект был запущен в прошлом месяце и уже набирает популярность среди людей, интересующихся урбанистикой, городским планированием и визуальной эстетикой.

Как работает Terrapattern?

Terrapattern использует спутниковые снимки для отслеживания определённых визуальных особенностей в крупных географических регионах. Затем алгоритмы машинного обучения проекта с открытым исходным кодом сканируют другие города на предмет наличия изображений того же типа. Это позволяет пользователям находить места, которые выглядят похожими, даже если они расположены в разных частях света.

Что можно делать с помощью Terrapattern?

Вы можете использовать Terrapattern для поиска различных закономерностей и сходств в городах, в том числе:

  • Узнаваемые объекты, такие как бейсбольные поля, фермы рождественских ёлок, железнодорожные пути и взлётно-посадочные полосы
  • Районы с вашим любимым цветом или интересным дизайном
  • Неравенство или экологически вредная деятельность

Преимущества Terrapattern

Terrapattern имеет ряд потенциальных преимуществ, в том числе:

  • Помощь людям в выявлении, характеристике и отслеживании показателей, которые ранее не были обнаружены или измерены, что может иметь социологическое, гуманитарное, научное или культурное значение
  • Помощь градостроителям и дизайнерам в создании более пригодных для жизни и устойчивых городов
  • Предоставление людям нового способа исследовать и ценить красоту своего окружения

Как использовать Terrapattern

Использовать Terrapattern легко. Просто зайдите на веб-сайт проекта и выберите визуальный элемент из тысяч спутниковых снимков высокого разрешения из пяти мегаполисов по всему миру. Затем нейронная сеть просканирует другие города на предмет наличия изображений того же типа.

Примеры использования Terrapattern

Вот несколько примеров того, как люди используют Terrapattern:

  • Градостроитель использует Terrapattern для выявления районов, подверженных наводнениям.
  • Ландшафтный архитектор использует Terrapattern для поиска вдохновения для новых проектов парков.
  • Фотограф использует Terrapattern для поиска интересных и необычных композиций для своих фотографий.

Заключение

Terrapattern — это мощный инструмент, который можно использовать для поиска закономерностей и сходств в городах по всему миру. Проект имеет ряд потенциальных преимуществ, в том числе помощь людям в выявлении неравенства, создании более пригодных для жизни городов и оценке красоты своего окружения.

0 comment
0 FacebookTwitterPinterestEmail
Информатика

AlphaStar покоряет StarCraft II: триумф искусственного интеллекта в стратегии

by Жасмин
written by Жасмин

ИИ покоряет StarCraft II: мастерство стратегии AlphaStar

Путь AlphaStar: от бэкгэммона до соккерелла

В мире искусственного интеллекта (ИИ) освоение сложных стратегических игр стало показателем прогресса. ИИ-агенты победили людей в бэкгэммоне, шахматах и го, но последней проблемой является StarCraft II — стратегия в реальном времени с триллионами возможных ходов.

DeepMind, принадлежащая Google дочерняя компания, специализирующаяся на ИИ, разработала AlphaStar специально для победы над StarCraft II. После публичного поражения от профессионального игрока в 2022 году AlphaStar стал сильнее, получив звание гроссмейстера и победив 99,8 % онлайн-игроков.

StarCraft II: непростая задача для ИИ

StarCraft II представляет собой уникальные проблемы для ИИ:

  • Игроки управляют сотнями юнитов с разными действиями, что приводит к астрономическому количеству переменных.
  • «Туман войны» скрывает стратегии противников, требуя сбора передовой информации.
  • Одновременный ход и постоянный поток действий делают быстрое принятие решений необходимым.

Программа тренировок AlphaStar

Чтобы преодолеть эти сложности, AlphaStar использовала новые методы обучения:

  • Лига многочисленных агентов: AlphaStar тренировался против лиги ИИ-противников, в том числе тех, что созданы для выявления слабых мест и помощи в разработке стратегии.
  • Имитационное обучение: AlphaStar анализировал огромные объемы данных о действиях человека, чтобы улучшить свое стратегическое понимание.

Сильные и слабые стороны AlphaStar

AlphaStar превосходит в:

  • Комплексном игровом процессе: Он может справиться со всеми аспектами StarCraft II — от микроменеджмента юнитов до стратегического планирования.
  • Адаптивности: AlphaStar может менять свои стратегии в зависимости от действий противника и компоновки карты.

Однако AlphaStar все еще есть куда расти:

  • Узкая специализация: Требуются тренировки на новых картах, что ограничивает его адаптивность в незнакомых условиях.
  • Человеческая интуиция: Сильные игроки со стороны людей обладают интуитивным пониманием StarCraft II, которое ИИ еще только предстоит полностью воспроизвести.

Потенциал ИИ за пределами видеоигр

Хотя мастерство AlphaStar в StarCraft II впечатляет, его последствия выходят далеко за рамки развлечений. Методы обучения ИИ, разработанные для этой игры, могут применяться к таким задачам реального мира, как:

  • Робототехника: Улучшение принятия решений и адаптивности автономных систем.
  • Медицина: Улучшение диагностики заболеваний и планирования лечения.
  • Автомобили с автономным управлением: Помощь транспортным средствам в навигации по сложным дорожным ситуациям и принятии разумных решений.

Будущие достижения в ИИ для StarCraft

DeepMind продолжает совершенствовать возможности AlphaStar, исследуя новые методы для улучшения игрового процесса и стратегии. Будущее ИИ в StarCraft обещает:

  • Потенциал гроссмейстера: AlphaStar может однажды достичь статуса гроссмейстера и соревноваться с лучшими игроками со стороны людей в турнирах.
  • Сотрудничество человека и ИИ: ИИ может помогать игрокам со стороны людей в разработке стратегии и принятии решений.
  • ИИ-генерируемый контент: AlphaStar может создавать новые карты и режимы игры, способствуя инновациям в сообществе StarCraft.

По мере развития ИИ StarCraft II остается ценным испытательным полигоном для раздвижения границ машинного интеллекта и изучения возможных применений ИИ в разных сферах.

0 comment
0 FacebookTwitterPinterestEmail
Цифровое искусство и технология

Nightshade: защитник прав художников в эпоху ИИ-искусства

by Ким
written by Ким

ИИ-искусство и борьба за права художников

Отравление ИИ: Nightshade защищает работы художников

По мере того, как генераторы изображений на основе ИИ становятся все более мощными, художники начинают беспокоиться о том, что их работы будут использоваться без разрешения для обучения этих моделей. Теперь исследователи разработали инструмент под названием Nightshade, который позволяет художникам внедрять невидимый «яд» в свои изображения, вводя в заблуждение модели ИИ и нарушая их способность правильно маркировать изображения.

Как Nightshade защищает работы художников

Nightshade изменяет пиксели изображения таким образом, что люди не могут этого заметить. Однако компьютеры замечают эти изменения, которые предназначены для того, чтобы сбивать с толку модели ИИ. Когда модель ИИ обучается на этих отравленных изображениях, ее способность распознавать и маркировать изображения нарушается. Например, она может начать маркировать автомобили как коров или мультяшное искусство как импрессионизм.

Влияние на генераторы изображений на основе ИИ

Поскольку модели ИИ обучаются на огромных наборах данных, идентификация отравленных изображений является сложной и трудоемкой задачей для технологических компаний. Даже несколько вводящих в заблуждение образцов могут нанести вред. Исследователи обнаружили, что подача всего 50 отравленных изображений в Stable Diffusion заставила модель начать генерировать искаженные изображения собак. После 100 образцов модель создавала изображения, которые были больше похожи на кошек, чем на собак.

Инструмент для художников

Nightshade — это важный инструмент для художников, противостоящих технологическим компаниям, которые используют их работы для обучения моделей ИИ без разрешения. Он дает художникам способ защитить свои работы и отстоять свои права.

Этические проблемы

Хотя Nightshade может защитить работы художников от новых моделей, он не может защитить искусство от старых моделей задним числом. Исследователи также признают, что технология Nightshade может быть использована в злонамеренных целях, таких как целенаправленные атаки на модели ИИ. Однако они считают, что такие атаки будет трудно осуществить, поскольку для нанесения ущерба более крупным моделям потребуется тысячи отравленных образцов.

Будущее закона об авторском праве

Nightshade подчеркивает необходимость этических методов работы с ИИ и пересмотра закона об авторском праве в эпоху генерации изображений с помощью ИИ. Художники утверждают, что они должны контролировать, как их работы используются для обучения моделей ИИ. Некоторые эксперты считают, что для защиты прав художников и обеспечения справедливой компенсации за их работу необходимо законодательство.

Поддержка морального духа художников

Несмотря на продолжающиеся проблемы, Nightshade дал художникам надежду и чувство силы. Такие художники, как Отомн Беверли, которая перестала размещать свои работы в сети после того, как обнаружила, что они были скопированы без ее согласия, нашли утешение в таких инструментах, как Nightshade, которые позволяют им снова делиться своими работами.

Заключение

Nightshade — это значительный шаг в борьбе за защиту прав художников перед лицом генераторов изображений на основе ИИ. Он дает художникам инструмент для защиты их работы и поднимает важные вопросы об этическом использовании ИИ и будущем закона об авторском праве.

0 comment
0 FacebookTwitterPinterestEmail
Искусственный интеллект

Планета Google определяет место происхождения фотографий с высокой точностью

by Роза
written by Роза

Новый ИИ от Google точно определяет место происхождения фотографий

PlaNet: нейронная сеть локализации изображений от Google

Компания Google достигла значительных успехов в области искусственного интеллекта (ИИ) с разработкой PlaNet — нейронной сети, способной определять местоположение снимка с удивительной точностью. Этот прорыв может революционизировать приложения, основанные на изображениях, и улучшить наше понимание окружающего мира.

Как работает PlaNet

PlaNet анализирует пиксели изображения, чтобы определить его местоположение. Для обучения нейронной сети исследователи разделили Землю на тысячи географических «ячеек» и ввели более 100 миллионов геотегированных изображений. Некоторые изображения использовались для обучения PlaNet распознавать, к какой ячейке принадлежит изображение, в то время как другие подтверждали первоначальные результаты.

Впечатляющая точность

При тестировании PlaNet достигла впечатляющих результатов. Он определил местоположение 3,6 % изображений с «точностью уровня улицы», 10,1 % на уровне города, 28,4 % на уровне страны и 48 % на уровне континента. Эти результаты превосходят человеческие показатели, при этом неправильные предположения PlaNet находятся в среднем всего в 702 милях от фактического местоположения, по сравнению с более чем 1400 милями для людей.

Приложения и потенциал

Возможности PlaNet имеют далеко идущие последствия. Он может быть встроен в такие устройства, как сотовые телефоны, для выполнения сложного анализа изображений, такого как распознавание достопримечательностей, предоставление исторического контекста или помощь в навигации. Эта технология также обещает быть полезной в таких областях, как городское планирование, мониторинг окружающей среды и поисково-спасательные операции.

Будущее локализации изображений

Нейронные сети, такие как PlaNet, представляют собой значительный прогресс в анализе изображений. Исследователи предвидят будущее, в котором эти системы станут еще более совершенными, позволяя им учиться друг у друга и выполнять все более сложные задачи. По мере развития ИИ мы можем ожидать новых прорывов, которые улучшат нашу способность понимать и взаимодействовать с визуальным миром.

Дополнительные сведения

  • Точность PlaNet обусловлена его огромным обучающим набором данных и передовыми алгоритмами машинного обучения.
  • Потенциальные применения PlaNet выходят за рамки локализации изображений, включая распознавание объектов, распознавание лиц и анализ медицинских изображений.
  • Поскольку нейронные сети становятся более мощными, точность и охват локализации изображений будут продолжать улучшаться.
  • Следует учитывать этические последствия локализации изображений с помощью ИИ, особенно в отношении конфиденциальности и наблюдения.
0 comment
0 FacebookTwitterPinterestEmail
Космическое исследование

Миссия SpaceX по революционизированию подключения к интернету

by Роза
written by Роза

Миссия SpaceX по революционизированию подключения к интернету

SpaceX, новаторская компания по исследованию космоса, приступает к новаторской миссии по запуску созвездия спутников, которые обеспечат недорогой высокоскоростной доступ в интернет в отдаленных и недостаточно обслуживаемых районах по всему миру. Этот амбициозный проект, известный как Starlink, представляет собой значительный шаг вперед в области космических технологий и подключения к интернету.

Starlink: сеть из 12 000 спутников

В основе Starlink лежит сеть из 12 000 спутников, которые будут развернуты на низкой околоземной орбите. Это стратегическое позиционирование обеспечивает снижение задержки сигнала и более высокую скорость передачи данных по сравнению с традиционными спутниковыми интернет-системами. Устраняя необходимость в обширной наземной инфраструктуре, Starlink стремится обеспечить доступный и надежный доступ в интернет в регионах, в которых в настоящее время отсутствуют адекватные варианты подключения.

Преодоление проблем развертывания спутников

Развертывание такой крупномасштабной спутниковой группировки сопряжено с многочисленными проблемами. SpaceX планирует запускать спутники поэтапно, с первоначальным развертыванием 4425 спутников на низкой околоземной орбите, а затем еще 7518 спутников на более высокой высоте. Компании также необходимо будет решить вопросы, связанные с движением спутников и предотвращением столкновений, чтобы обеспечить стабильность и надежность сети.

Многоразовые ракеты и инновационные методы восстановления

Ракета Falcon 9 компании SpaceX, известная своей многоразовостью, будет использоваться для запуска спутников Starlink. Хотя разгонный блок первой ступени не будет восстановлен после этой миссии, SpaceX планирует обновить Falcon 9 и внедрить новые методы восстановления. Кроме того, компания разрабатывает новый подход к ловле и повторному использованию головных обтекателей ракеты, что может значительно снизить затраты на запуск.

Paz: спутник наблюдения Земли для Испании

Вместе со спутниками Starlink в этой миссии участвует Paz, усовершенствованный радарный спутник, заказанный Испанией. Paz предоставит коммерческим и государственным структурам ценные данные наблюдения за Землей, способствуя таким приложениям, как мониторинг катастроф, экологические исследования и наблюдение за морем.

Потенциальное воздействие Starlink

Starlink имеет потенциал для трансформации глобального интернет-ландшафта. Обеспечивая высокоскоростной доступ в интернет с низкой задержкой в отдаленные и сельские районы, он может ликвидировать цифровой разрыв и расширить возможности людей и сообществ. Кроме того, созвездие спутников Starlink может поддерживать широкий спектр приложений, включая телемедицину, дистанционное обучение и мониторинг сельского хозяйства.

Прокладывание пути для будущих космических исследований

Помимо своего непосредственного воздействия на подключение к интернету, Starlink также служит ступенькой для будущих инициатив по исследованию космоса. Опыт SpaceX в развертывании и управлении спутниками будет способствовать разработке более совершенных космических технологий, открывая путь для миссий на Марс и далее.

Заключение

Миссия Starlink от SpaceX представляет собой смелое и амбициозное начинание, которое имеет потенциал революционизировать подключение к интернету и продвинуть вперед исследование космоса. Используя мощь спутниковых технологий и инновационных методов восстановления, SpaceX открывает новую эру космических решений, которые будут приносить пользу человечеству в течение многих лет.

0 comment
0 FacebookTwitterPinterestEmail
Искусственный интеллект

Анализ настроений: раскрываем эмоции в тексте

by Роза
written by Роза

Анализ настроений: Раскрываем эмоции в тексте

Что такое анализ настроений?

Анализ настроений — это техника, которую компьютеры используют для понимания эмоционального тона письменного текста. Он анализирует слова, фразы и структуры предложений, чтобы определить, является ли текст позитивным, негативным или нейтральным.

Применение анализа настроений

Анализ настроений имеет широкий спектр применения, включая:

  • Измерение общественного мнения: Анализ сообщений в социальных сетях, новостных статей и другого онлайн-контента для оценки общественного мнения по различным темам.
  • Мониторинг отзывов клиентов: Получение информации об опыте клиентов и выявление областей для улучшения.
  • Отслеживание удовлетворенности сотрудников: Мониторинг внутренних каналов связи для оценки морального духа сотрудников и выявления потенциальных проблем.
  • Выявление проблем с психическим здоровьем: Анализ сообщений в социальных сетях и другого письменного контента для выявления лиц, которые могут подвергаться риску депрессии или других психических расстройств.

Как работает анализ настроений

Самым ранним подходом к анализу настроений был подсчет слов, когда компьютеры подсчитывали количество положительных и отрицательных слов в тексте. Этот метод имеет ограничения, поскольку он не учитывает порядок слов или контекст.

Более совершенные подходы используют алгоритмы машинного обучения для выявления закономерностей и связей между словами. Эти алгоритмы могут научиться ассоциировать определенные слова и фразы с конкретными эмоциями.

Встраивание слов

Встраивание слов — это математические представления слов, которые отражают их семантическое значение и связи. Они генерируются нейронными сетями, которые анализируют большие объемы текстовых данных. Встраивание слов позволяет компьютерам понимать слова в контексте и делать более точные прогнозы настроений.

Нейронные сети

Нейронные сети — это мощные модели машинного обучения, которые могут обучаться на данных без явных инструкций. Они стали ключом к повышению точности анализа настроений.

Проблемы в анализе настроений

Несмотря на прогресс, анализ настроений все еще сталкивается с трудностями, особенно с:

  • Сарказм и ирония: Компьютерам может быть сложно обнаружить эти тонкие формы языка, что может привести к неправильным прогнозам настроений.
  • Контекстуальная зависимость: Значение слов может меняться в зависимости от контекста, что может затруднить компьютерам точную интерпретацию настроения.
  • Этические проблемы: Использование анализа настроений в таких областях, как мониторинг сотрудников, вызывает этические опасения по поводу конфиденциальности и потенциального неправомерного использования личных данных.

Заключение

Анализ настроений — это быстро развивающаяся область, которая имеет потенциал революционизировать наше понимание человеческих эмоций и их выражения в тексте. По мере совершенствования алгоритмов анализ настроений станет еще более мощным и универсальным, открывая новые возможности в различных областях, таких как психология, маркетинг и здравоохранение.

0 comment
0 FacebookTwitterPinterestEmail
Медицинские исследования

Выявление болезни Паркинсона на ранней стадии с помощью анализа нажатий клавиш

by Роза
written by Роза

Использование нажатий клавиш для выявления болезни Паркинсона: перспективное новшество

Ранняя диагностика болезни Паркинсона

Болезнь Паркинсона — это неврологическое расстройство, которое влияет на движение, равновесие и координацию. Обычно оно развивается постепенно, и для эффективного лечения решающее значение имеет ранняя диагностика. Традиционные методы диагностики часто полагаются на распознавание физических симптомов, которые могут не проявляться до тех пор, пока болезнь не прогрессирует.

Анализ нажатия клавиш: новый подход

Исследователи из консорциума Madrid-MIT M+Visión разработали новый подход к обнаружению ранних признаков болезни Паркинсона с использованием времени нажатия клавиш. Анализируя время, необходимое людям для нажатия и отпускания клавиш, они обнаружили, что у людей с болезнью Паркинсона наблюдается большее отклонение во времени нажатия клавиш по сравнению со здоровыми людьми.

Машинное обучение и распознавание образов

Исследователи использовали алгоритмы машинного обучения для анализа моделей нажатия клавиш и выявления незначительных различий, которые могут быть связаны с болезнью Паркинсона. Обучая алгоритмы на данных как здоровых людей, так и людей с болезнью Паркинсона, они смогли разработать модели, которые могли различать две группы с высокой точностью.

Потенциал ранней диагностики

Этот метод анализа нажатия клавиш имеет потенциал для выявления ранних признаков болезни Паркинсона, даже до появления традиционных физических симптомов. Это может привести к более раннему вмешательству и лечению, что может замедлить прогрессирование заболевания или даже полностью остановить его.

Усталость и другие неврологические состояния

Помимо болезни Паркинсона, анализ нажатия клавиш также показал перспективность в выявлении усталости и других неврологических состояний. Анализируя время нажатия клавиш, исследователи могут выявлять закономерности, связанные с различными состояниями, что обеспечивает неинвазивный и объективный способ оценки неврологического здоровья.

Сбор данных с помощью краудсорсинга

Чтобы еще больше усовершенствовать свой метод, исследователи разработали приложение для краудсорсинга под названием NeuroQWERTY. Это приложение позволяет здоровым людям и людям с болезнью Паркинсона анонимно вносить свои данные о наборе текста. Собранные данные помогут исследователям установить более обширную базовую линию моделей набора текста и повысить точность их диагностических моделей.

Дальнейшие направления

Исследователи планируют расширить свое исследование, включив в него большую группу участников и изучив использование анализа нажатия клавиш для выявления других неврологических состояний, таких как ревматоидный артрит и интоксикация. Они также работают над развитием партнерских отношений с технологическими компаниями для интеграции своей технологии в более крупные платформы, что упростит участие людей в сборе данных.

Потенциальное воздействие

В случае успеха этот метод анализа нажатия клавиш может произвести революцию в ранней диагностике болезни Паркинсона и других неврологических состояний. Обеспечивая неинвазивный и объективный способ оценки неврологического здоровья, он может привести к более раннему вмешательству и улучшению результатов лечения пациентов.

0 comment
0 FacebookTwitterPinterestEmail
Искусственный интеллект

Эволюция роботов: новая эра искусственного интеллекта

by Питер
written by Питер

Эволюция роботов: новая эра искусственного интеллекта

Что такое эволюция роботов?

Эволюция роботов — это увлекательная область исследований, которая изучает возможность эволюции и совершенствования роботов с течением времени, подобно биологическим организмам. Этот процесс достигается путем сочетания естественного отбора и искусственного интеллекта.

Как работает эволюция роботов?

При эволюции роботов «робот-мама» предназначен для создания и оценки нескольких поколений «роботов-детей». Каждый робот-ребенок создается с уникальным набором признаков, которые по сути являются его «генами». Со временем в этих генах происходят мутации, что приводит к вариациям в способностях роботов-детей.

Затем робот-мама оценивает показатели каждого робота-ребенка на основе определенных критериев, таких как скорость и подвижность. Выбираются дети с наилучшими показателями, и их признаки сохраняются в следующем поколении. Благодаря этому итерационному процессу робот-мама постепенно совершенствует конструкцию роботов-детей, что приводит к появлению все более совершенного потомства.

Естественный отбор у роботов

Естественный отбор играет решающую роль в эволюции роботов. Выбирая роботов-детей с наилучшими показателями и сохраняя их признаки, робот-мама по сути имитирует процесс естественного отбора, происходящий в биологических популяциях. Это позволяет накапливать благоприятные признаки в течение нескольких поколений, что приводит к значительному улучшению способностей роботов.

Искусственный интеллект в эволюции роботов

Искусственный интеллект играет жизненно важную роль в эволюции роботов, предоставляя алгоритмы и вычислительную мощность, необходимые для оценки роботов-детей и выбора лучших исполнителей. Методы машинного обучения позволяют роботу-маме анализировать сложные данные и выявлять закономерности, которые люди могут упустить.

Преимущества эволюции роботов

Эволюция роботов предлагает множество потенциальных преимуществ, в том числе:

  • Повышенная адаптивность: Роботы, способные эволюционировать, могут адаптироваться к изменяющимся условиям и задачам, что делает их более универсальными и полезными.
  • Улучшенная производительность: Со временем роботы могут эволюционировать, становясь быстрее, эффективнее и способными выполнять более широкий круг задач.
  • Новые конструкции и инновации: Эволюция роботов может привести к появлению новых конструкций и схем передвижения, которые немыслимы для инженеров-людей.

Ограничения эволюции роботов

Несмотря на то, что эволюция роботов очень перспективна, у нее также есть ограничения:

  • Контролируемая среда: Эволюция роботов обычно происходит в контролируемых условиях, которые могут неточно отражать реальные условия.
  • Длительный процесс: Эволюция роботов может занять значительное время, особенно для сложных задач.
  • Этические проблемы: По мере того как роботы становятся более способными, этические соображения относительно их потенциального воздействия на общество становятся все более важными.

Заключение

Эволюция роботов — это захватывающая и быстро развивающаяся область исследований, которая может революционизировать способ нашего взаимодействия с технологиями. Используя силу естественного отбора и искусственного интеллекта, ученые создают роботов, способных непрерывно совершенствоваться и адаптироваться, открывая новые возможности для инноваций и прогресса.

0 comment
0 FacebookTwitterPinterestEmail
Биология

Мозг дрозофилы: секрет усовершенствования поисковых систем

by Роза
written by Роза

Мозг дрозофилы: секрет усовершенствования поисковых систем

Как мозг дрозофилы может улучшить поиск по сходству

Сила нервных импульсов

Применение поиска дрозофил к компьютерным алгоритмам

Потенциальные приложения в машинном обучении и ИИ

Два направления для развития

Будущее поисковых систем

Текущие исследования и будущие направления

0 comment
0 FacebookTwitterPinterestEmail
Метеорология

Клара Дан фон Нейман: Неизвестный герой современной метеорологии

by Роза
written by Роза

Клара Дан фон Нейман: Неизвестный герой современной метеорологии

Ранние годы и образование

Клара Дан фон Нейман родилась в 1911 году в Будапеште, Венгрия, в богатой еврейской семье. Несмотря на то, что у нее не было математического образования, выходящего за рамки средней школы, она проявляла большой интерес к числам и решению задач.

Сотрудничество с Джоном фон Нейманом

В 1937 году Клара вышла замуж за выдающегося математика Джона фон Неймана. Переехав в Соединенные Штаты, она начала работать с ним над различными проектами, включая Манхэттенский проект. Благодаря работе с фон Нейманом Клара стала опытным специалистом в области математического кодирования и тонкостей компьютерного программирования.

Преобразование ENIAC

В конце 1940-х годов Клара и Ник Метрополис совместно работали над планом преобразования ENIAC из жестко запрограммированной машины в один из первых компьютеров с хранимой программой. Это нововведение позволило ENIAC хранить в своей памяти обширный набор команд, что сделало его гораздо более универсальным и способным выполнять сложные задачи.

Вклад в прогнозирование погоды

Джон фон Нейман осознал потенциал ENIAC с хранимой программой для прогнозирования погоды. Совместно с группой метеорологов во главе с Жюлем Чарни они провели новаторский эксперимент в 1950 году, чтобы получить первые числовые прогнозы погоды. Экспертные знания Клары в области кодирования и ее глубокое понимание возможностей ENIAC сыграли решающую роль в успехе этого эксперимента.

Эксперимент ENIAC

Эксперимент ENIAC включал в себя выполнение сложных математических расчетов на ENIAC для моделирования погодных условий. Команда работала неустанно более месяца, преодолевая многочисленные технические трудности и неудачи. Несмотря на примитивные возможности ENIAC, им удалось составить шесть ретроспективных прогнозов погоды, которые продемонстрировали осуществимость числового прогнозирования погоды.

Наследие и влияние

Вклад Клары Дан фон Нейман в область прогнозирования погоды в течение многих лет во многом недооценивался. Однако ее роль в преобразовании ENIAC в компьютер с хранимой программой и ее работа над погодным экспериментом 1950 года заложили основу для современной метеорологии. Сегодня ее наследие служит напоминанием о той решающей роли, которую женщины сыграли в научных достижениях, несмотря на столкновение с социальными барьерами и предрассудками.

Роль женщин в STEM

История Клары Дан фон Нейман подчеркивает историческую недопредставленность женщин в областях науки, технологий, инженерии и математики (STEM). Несмотря на то, что женщины внесли значительный вклад в раннее развитие вычислительной техники, их число в последние десятилетия сократилось. Устранение этого гендерного разрыва имеет решающее значение для формирования более инклюзивной и инновационной рабочей силы в области STEM.

Будущее прогнозирования погоды

Современные прогнозы погоды в значительной степени полагаются на передовые вычислительные модели и методы искусственного интеллекта. Использование этих технологий значительно повысило точность и своевременность прогнозов погоды, спасая жизни и защищая имущество. По мере того, как вычислительная мощность продолжает расти, мы можем ожидать еще более сложных и надежных возможностей прогнозирования погоды в будущем.

Заключение

Вклад Клары Дан фон Нейман в развитие численного прогнозирования погоды и ее роль в качестве женщины-первопроходца в области компьютерных наук служат источником вдохновения для начинающих ученых и инженеров. Признавая и отмечая скрытые фигуры, стоящие за научными достижениями, мы можем создать более справедливое и равноправное общество, в котором у каждого есть возможность реализовать свой потенциал.

0 comment
0 FacebookTwitterPinterestEmail
Newer Posts
Older Posts