Ученые Сколтеха и МФТИ обучили ИИ анализировать фрагментарные научные данные

Исследователи института искусственного интеллекта AIRI, «Сколтеха» и МФТИ представили новый способ обучения научных систем искусственного интеллекта. Метод предназначен для анализа фрагментарных наблюдений, когда данные поступают не непрерывно, а только в отдельные моменты времени, сообщает Ferra.ru.

Разработка может применяться в разных научных областях, где невозможно постоянно отслеживать состояние изучаемого объекта. Среди возможных направлений названы метеорология, эпидемиология и биология.

В частности, подход подходит для анализа движения воздушных фронтов и распространения вирусов по регионам. В биологических исследованиях он может использоваться при работе с данными о состоянии клеток, которые нельзя наблюдать непрерывно.

Как сообщили в пресс-службе AIRI, в основе метода лежит сочетание схемы JKO, обратной оптимизации и нейросетевых алгоритмов. Такая комбинация позволяет обучать систему по отдельным состояниям объекта без необходимости полностью прослеживать его изменение во времени.

Технологию проверили на двумерных синтетических задачах, а также на данных наблюдений за эмбриональными стволовыми клетками. Эти наблюдения проводились в течение 30 дней.

Авторы разработки считают, что новый подход поможет научным моделям точнее работать с неполными и разрозненными данными, которые часто встречаются в реальных исследованиях.

Рекомендуем также:

1. С квартир могут собрать еще по 2 000 рублей за счетчики: кого ждет новый обязательный платеж ЖКХ
2. Выезжаете на природу и везете все для шашлыков: какая вещь может обернуться штрафом и серьезными проблемами
3. Советский салат «Сирень» снова возвращается на столы: почему рецепт со свеклой может затмить привычную селедку под шубой
4. Ленивый пирог может быть вкуснее сложной выпечки: как за полчаса приготовить сочное блюдо по рецепту Высоцкой
5. Не спешите выбрасывать коробки после покупок: как обычный картон помогает дачникам бороться с сорняками и слизнями