Искусственный интеллект

Международный коллектив ученых разработал новый метод параметризации машинно-обучаемых межатомных потенциалов для моделирования магнитных материалов, значительно повышающий надежность и точность предсказаний их свойств.

Исследователи опирались на две модели личности: «Большую пятерку» и типологию Майерс—Бриггса.

Они подробно описали, как машинное обучение должно привести к революции в нашем понимании в проектировании и открытии новых материалов, позволяя проводить компьютерное моделирование атомов.

Алгоритм JAGUAR открывает новые возможности для разработки и применения методов оптимизации в задачах, где традиционные подходы сталкиваются с ограничениями.

Предложенный метод значительно ускоряет поиск, сохраняя высокую точность предсказания оптических свойств материалов.

Исследование, проведенное коллективом российских ученых, является шагом вперед в области нейронных сетей и их обучения. В своей работе они предложили новую структуру биполярного морфологического нейрона и метод обучения, который может…

Ученые использовали машинно-обучаемые потенциалы, которые, отличаются высокой скоростью вычислений и позволяют перебрать все возможные комбинации до некоторой границы отсечения.

Ученые создали новую архитектуру нейронной сети на основе экситон-поляритонных конденсатов.

Предложенный метод поможет «переводить» задания для нейросетевых алгоритмов с языка человеческого общения на язык машинного обучения.

Профессор Сколтеха Евгений Бурнаев руководит в институте Центром искусственного интеллекта и считает, что ИИ должен стать сквозной трансформационной технологией для всех областей науки и промышленности.