Российские ученые и нейросеть: как продвинулись их отношения за последние годы

Все мы слышали про нейросеть. Нейронные сети имитируют работу человеческого мозга и позволяют специальным компьютерным программам разобраться во многих нюансах работы нашего тела. За последние годы ученые активно и вполне успешно применяют алгоритмы в своей деятельности, чтобы раскрыть новые секреты человеческого организма или упростить работу существующих технологий. Мы собрали для вас достижения российских ученых, которые смогли внести нечто новое в ту или иную сферу с помощью нейросетей.

В последнее время десятки крупных IT-компаний сумели создать огромное множество систем машинного зрения, способных распознавать различные объекты на картинке и классифицировать их. Зачем? Например, для того, чтобы обходить препятствия или без проблем находить клиента при доставке посылки.

Модель, разработанная учеными из Института математических проблем биологии РАН, управляет «взглядом» и ищет объекты на картинке почти так же, как органы зрения и мозг человека. Специалистам удалось объяснить весьма сложный когнитивный процесс и представить его на примере нейросети. Результаты помогут нейрофизиологам еще глубже вникнуть в то, как работает реальное человеческое зрение.

Для кого-то это может прозвучать удивительно, но, несмотря на постоянные исследования, мы до сих пор почти ничего не знаем про зрительный процесс человека. Как нам — так легко и просто — удается автоматически распознавать объекты, которые раньше мы могли даже не встречать? Теперь, создав полезный инструмент, копирующий человеческое зрение, российские ученые смогли приблизиться к решению насущных проблем недостатка знаний.

Научные исследования неоднократно подтвердили, что в литературном тексте отражаются детали его автора, начиная от возраста, заканчивая уровнем образования. На основе текста также возможно диагностировать ряд ментальных заболеваний.

Команда ученых Национального исследовательского ядерного университета «МИФИ», Национального исследовательского центра «Курчатовский Институт» и Воронежского государственного университета разработала технику, которая обучила нейросеть распознавать пол человека по написанному им тексту с точностью до 80%.

Также команда работает над задачей распознавания возраста. Разработка ученых поможет различным компаниям находить персонализированный подход к клиенту: анализируя отзывы на товары или услуги, можно будет легко понять, что нравится или не нравится женщинам или мужчинам.

Без ботов не обходится ни одна социальная сеть. Боты участвуют в работе чатов поддержки, а также распространяют полезную информацию. Но существуют и не безобидные боты, которые грешат дезинформацией или написанием фиктивных отзывов.

Специалисты Санкт-Петербургского федерального исследовательского центра Российской академии наук нашли действенный способ, как обнаружить вредоносных ботов с помощью нейросети. Ее обучили анализировать социальные связи подозрительных аккаунтов.

По словам специалистов, обмануть нейросеть все-таки можно, создав очень реалистичный аккаунт, но продлится это недолго — подозрительных аномалий в профиле не избежать, и тогда нейросеть сможет легко заметить любые перемены. Точность распознавания — 60-90%.

«Например, мы смотрим аккаунт в соцсети какого-нибудь ресторана, а там масса негативных комментариев. Мы можем выявить, боты их оставили или реальные люди. Если боты, то ресторан поймет, что на него ведется атака. Кроме того, мы можем определить качество и возможности ботов и понять, сколько денег в них было вложено. Исходя из этих данных, бизнесу будет проще принять меры, чтобы эффективно ответить на эту атаку», — подвел итог Андрей Чечулин.

Российские садоводческие хозяйства ежегодно теряют до 40% продукции на сумму 720 млрд руб. из-за отсутствия систем мониторинга урожая. Чтобы сократить расходы, команда ученых биофака МГУ, Федерального научного центра им. Мичурина, Тамбовского госуниверситета, Агроинженерного центра ВИМ совместно с «Яндексом» создали систему мониторинга сельхозрастений на основе искусственного интеллекта.

Система дистанционного мониторинга растений позволит сократить потери как минимум на 15%, а также вдвое увеличить точность прогноза урожая.

Техника работает просто. Фермер фотографирует фруктовый сад и загружает фотографию в Yandex.Cloud. Фото обрабатывается специально обученной нейросетью, которая сравнивает изображение со снимками идеальных плодов или соцветий. Наконец, алгоритм в режиме реального времени выдает прогноз в виде графиков и таблиц.

По словам специалистов, на практике в больших масштабах подобное реализовать трудно — нужно сделать огромное количество фото и видео деревьев, после чего создать 3D-модель каждого растения и обучить нейросеть распознавать плоды. Пока система работает в экспериментальном режиме. Ее уже успели протестировать в ботаническом саду МГУ. В ближайшее время тем же займутся в регионах.

Перья некоторых видов довольно похожи между собой — отыскать различия между ними не под силу порой и человеку. Разве такое подвластно нейросети? Ученые из Самарского национального исследовательского университета им. Королева справились с этой задачей.

Для обучения нейросети использовали массив фотографий птиц из доступных орнитологических баз.

«Многие перья, в основном, небольших серо-коричневых птиц, очень похожи, их сложно различить даже профессионалам. Например, это семейства Вьюрковых, Пеночки, Славки, Камышовки и другие, в каждом из которых много видов, и многие из них едва отличимы от воробья», — рассказала одна из авторов разработки Алина Белько.

По словам ученых, новый инструмент положительно скажется на организации безопасной работы аэропортов. Если нейросеть проанализирует птиц, которых случайно собьет самолет, это позволит понять, как предотвратить такие случаи в будущем.

Метастаз — это отдаленный очаг патологического процесса. Необходимо вовремя выявлять метастазы, чтобы правильно определить стадию рака и позволить пациенту получить необходимое лечение. Для упрощения процесса российская компания Unim обучила всем тонкостям нейросеть.

Всего за 10 секунд алгоритм получает все необходимые данные: есть ли похожие на метастазы образования, а если есть, то где конкретно они находятся. Пока что система работает в тестовом режиме. С ее помощью специалисты смогли проверить данные почти 600 пациентов.

Несомненно, мы привели не все выдающиеся достижения российских ученых в работе с нейронными сетями. Каждый год специалисты из самых разных областей применяют алгоритмы, создавая и узнавая нечто новое, а также помогают приблизиться к открытиям, которые смогут изменить мир.