В МИФИ научили ИИ быстро находить аварии в электросетях
Диагностика с помощью ИИ занимает доли секунды. Это может помочь энергетикам быстрее реагировать на аварии и перейти к постоянному наблюдению за состоянием электросетей.
Диагностика с помощью ИИ занимает доли секунды. Это может помочь энергетикам быстрее реагировать на аварии и перейти к постоянному наблюдению за состоянием электросетей.
Речь идет о нанолентах — вытянутых молекулярных структурах, состоящих из точно выстроенных звеньев.
Группа ученых из МГУ имени М. В. Ломоносова с коллегами вырастила такие кристаллы и подробно изучила их поведение в магнитном поле при разных температурах.
Часть специалистов признает, что еще недавно подобные разговоры казались чистой фантастикой, но теперь тревога усилилась из-за резкого роста возможностей больших языковых моделей
Атака отравления данных выглядит не так эффектно, как взлом «в лоб», но может быть даже опаснее. Злоумышленник незаметно подмешивает в обучающую выборку специально искаженные примеры, и модель постепенно начинает усваивать ложные закономерности.
Cистема может определять эмоциональное состояние примерно с точностью 90%.
Метод не видит важную разницу между двумя типами распределения электронов и потому может неверно оценивать энергию системы. А если ошибка возникает на уровне энергии, это уже влияет на прогноз химических свойств, стабильности и реакционной способности вещества.
Ученые из Института физики полупроводников имени А. В. Ржанова СО РАН и Объединенного института высоких температур РАН создали сенсорную пленку из графена и полимера, которую можно печатать на обычной офисной бумаге с помощью 2D-принтера.
Речь идет о мемристорах — электронных элементах с эффектом памяти. Мемристоры могут не только проводить ток, но и «запоминать», какой ток проходил через них раньше. Из-за этого их сопротивление меняется в зависимости от предыдущей работы, что делает такие устройства похожими на синапсы и нейроны в нервной системе.
Эксперты, опрошенные Nature, предупреждают, что модели ИИ, обученные на данных неизвестного происхождения, нельзя использовать для клинических решений. Если их данные не отражают реальный мир, то они могут неверно оценивать риск болезни.