Согласно данным Всемирной организации здравоохранения, около 1,3 млрд человек в мире имеют патологии органа зрения, а 36 млн страдают полной потерей зрительной функции. Наиболее распространенные причины такой необратимой потери зрения в большинстве развитых стран — возрастные дегенеративные заболевания глаз, такие как глаукома, макулярная дегенерация, катаракта, диабетическая ретинопатия [1—3], травмы [2]. Следствием слепоты становятся существенное ухудшение качества жизни индивида, утрата трудоспособности, психоэмоциональные нарушения, высокий риск непреднамеренных травм [4]. В связи с вышесказанным проблема восстановления или возмещения функции зрительного анализатора у человека весьма актуальна.
Архив рубрики: Инновации
Концепция “Умный город” и ее применение в реальной российской практике: комментарии профессионалов
“Умный город” является градостроительной концепцией, которая предполагает глубокую и органическую интеграцию большого количества новых информационных и коммуникационных технологий, в том числе систем Интернета вещей для эффективного управления всей городской инфраструктурой куда входит: транспорт, образование, здравоохранение, системы ЖКХ, безопасность и тд. Целью создания “умного города” является улучшение качества жизни жителей с помощью технологии городской информатики для повышения эффективности обслуживания и удовлетворения нужд резидентов. Качество жизни в городах можно улучшить за счет цифровых технологий, а еще в управление городским хозяйством необходимо включить искусственный интеллект. Но все это невозможно без тщательного соблюдения конфиденциальности городского жителя.
Из истории становления технологий в области машинного обучения и искусственного интеллекта: что было 5 лет назад
Машинное обучение с каждым днем занимает всё большее место в нашей жизни ввиду огромного спектра его применений. Начиная от глубокого анализа пробок и заканчивая самоуправляемыми автомобилями, всё больше задач перекладывается на самообучаемые машины. Мы порой даже примерно не представляем, как реально осуществляют работу некоторые приложения, основанные на методах машинного обучения. Скажем, никто не сможет вам ответить на вопрос «Почему мне сегодня в рекламе показали сайт A, а не Б?». Наиболее печальным во всей этой ситуации является то, что большинство людей имеет неверное представление о машинном обучении. Машинное обучение считается ветвью искусственного интеллекта, основная идея которого заключается в том, чтобы компьютер не просто использовал заранее написанный алгоритм, а сам обучился решению поставленной задачи.
Закручиваем свет и электроны: у истоков уникальной технологии
За последние годы в разных, даже далеких от науки СМИ стали регулярно появляться новости про “закрученный свет“. В подавляющем большинстве случаев эти новости воспринимаются скорее как новости технологии, поскольку они касаются лишь одного узкоспециального прикладного вопроса — увеличения информационной емкости световых импульсов или радиоволн за счет закрученности. Между тем, реальная физика закрученного света намного богаче, в ней есть разнообразные задачи как фундаментальной, так и практической физики. Кроме того, СМИ почти не пишут про закрученные электроны, а ведь эта тема сейчас не менее активна, чем закрученный свет. Мы попробуем здесь восполнить этот пробел, перечислив некоторые результаты, полученные за последние два-три года.
Сможет ли искусственный интеллект радикально изменить человеческую культуру: размышления над будущим
Еще недавно словосочетание «искусственный интеллект» (ИИ) применялось для обозначения довольно далеких от интеллекта вещей, таких как алгоритмы решения слабоформализуемых задач. Ситуация изменилась с появлением известного чат-бота: нейронная сеть, обученная угадывать очередное слово в тексте, начала демонстрировать настолько осмысленное поведение, что применение к ней эпитета «интеллектуальная» больше не выглядело насмешкой над здравым смыслом. Современные большие языковые модели могут вести связную беседу, выстраивать логические цепочки, резюмировать тексты, но главное — они используют подобие обобщений и суждений по аналогии для получения информации, отсутствовавшей в обучающей выборке. Сложно сказать, возникает ли у них при этом «понимание», но одно несомненно: каким-то образом языковым моделям удается проникнуть в структуру понятий, стоящих за словами.
MIT представил самоходную цифровую строительную платформу, способную напечатать жилой дом за 14 часов
В Массачусетском технологическом создали самоходный 3D-принтер для печати зданий. На первый взгляд, «цифровая строительная платформа» так же неповоротлива, как и её название. Сопло прикреплено к паре роботизированных “рук”, насаженных на конструкцию похожую на радиоуправляемый внедорожник с гусеничными лентами. Да ещё бортовой прицеп позади — с двумя большими пристёгнутыми металлическими баками. В действительности, вся эта громоздкая система — мобильный 3D-принтер. В MIT уверены: эта разработка может произвести революцию в строительном деле как на Земле, так и — в отдалённом будущем — на других планетах. Идея 3D-печати зданий, конечно же, не нова. Попытки возведения построек подобным образом совершались и раньше — с переменным успехом. Что отличает этот проект от большинства конкурирующих — так это сдвиг производственного процесса: переход от блочного строительства, к печати всей необходимой структуры за один проход.
