нейросетевые технологии

Ученые из МФТИ, ВШЭ и МИФИ создали нейросеть, которая помогает разобраться в сложном поведении сверхпроводников. Новый метод позволяет быстро и точно решать уравнения Боголюбова—де Жена, с помощью которых возможно исследовать сверхпроводники на микроскопическом уровне и рассчитывать свойства сверхпроводящего конденсата.

Научный коллектив из Института физики твердого тела РАН, МФТИ и СП «Квантовые технологии» исследовал вопрос о том, как неизбежные производственные дефекты влияют на работу искусственных нейронов на основе сверхпроводников. Ученые систематизировали три основных типа асимметрии, которые могут возникать в таких устройствах, и показали, что каждый из них оставляет уникальный «отпечаток» на выходном сигнале нейрона. Эта работа предоставляет инженерам мощный инструмент для диагностики и отладки сверхпроводниковых нейросетей.

Команда исследователей представила новый подход взаимодействия с ИИ-помощниками разработчика, направленный на снижение количества дефектов в коде. Ученые разработали систему, способную писать программы, самостоятельно находить и исправлять в них ошибки.

Основная идея исследования — сокращение времени, которое тратится на обмен данными между устройствами в распределённых системах обучения больших AI-моделей.

Ученые разработали нейросетевые алгоритмы для сортировки и обработки до 1 млн изображений в сутки. Точность программы — свыше 95 %, при этом она быстрее ученого-эксперта на несколько порядков.

Представленный метод предлагает альтернативу ресурсоемким вычислениям и дает врачам возможность оперативно прогнозировать и рассчитывать правильный кровоток у каждого пациента.

Цифровое пространство уже давно стало не только одной из центральных площадок для общения, но и инструментом изучения мнений аудитории.