Материалы по тегу «машинное обучение»

Алгоритм искусственного интеллекта может неинвазивно определить, имеет ли эмбрион, оплодотворенный in vitro, нормальное или аномальное количество хромосом. Сейчас алгоритм работает с точностью 70%.

Ученые из США разработали робота с относительно небольшими ногами, который может подниматься и спускаться по лестнице, преодолевать каменистую, скользкую, неровную, крутую местность и работать в темноте.

Что такое космические ливни и почему космические лучи высоких энергий несут больше информации, чем обычные? Зачем в астрофизике машинное обучение?  Об этом — наш разговор с профессором РАН Олегом Евгеньевичем Калашевым

Исследователи научили микророботов плавать с помощью глубокого обучения с подкреплением. Микропловцы смогли переключаться между различными двигательными маневрами в разных ситуациях, чтобы самим перемещаться к любой цели.

Разработку автономных систем управления и обучение специалистов в области беспилотных технологий ведут университеты — участники проекта «Передовые инженерные школы» вместе с высокотехнологичными отраслевыми партнерами

Ученые Курчатовского института развивают методы анализа социальных сетей с помощью нейросетей и методов машинного обучения.

Президент Российской академии наук Александр Сергеев рассказал, каких успехов удалось добиться российской вычислительной технике в прошедшем году

Новое устройство доставки запахов и ЭЭГ-анализ позволили японским ученым увидеть, когда и где запахи обрабатываются в мозгу. Исследование показало, информация о неприятных запахах обрабатывается в мозгу быстрее, чем о приятных.

Ученые используют машинное обучение, чтобы создать простую прогностическую модель белков и определить их функции.

Химики и физики Южного федерального университета проводят междисциплинарное исследование, которое поможет определить архитектуру наночастиц по данным спектроскопии рентгеновского поглощения

Ученые выявили, что главным препятствием для использования моделей машинного обучения в критических приложениях является проблема, связанная с устойчивостью алгоритмов данного класса к внешним воздействиям