В ДВФУ создадут системы искусственного интеллекта для исправления акцента

Искусственный интеллект0

ВЛАДИВОСТОК, 3 дек – РИА Новости. Ученые и студенты Дальневосточного федерального университета во Владивостоке разрабатывают ряд систем с использованием методов искусственного интеллекта, которые позволили бы ставить диагнозы в медицине, судам – планировать безопасные маршруты движения, а иностранцам – исправлять акцент, рассказала РИА Новости заместитель директора по науке Института математики и компьютерных технологий ДВФУ профессор Ирина Артемьева.»Одно из направлений нашей работы — создание интеллектуальных систем, в основе разработки которых лежат онтологии предметных областей. Например, есть база знаний по различным заболеваниям, согласованная с онтологией медицины. С использованием знаний решаются задачи постановки диагноза пациенту. В медицине применяется также машинное обучение, методы статической обработки. Такие системы помогают врачу в сложных случаях, помогают понять, что делать дальше, какие лабораторные и инструментальные методы исследования необходимо назначить пациенту, чтобы получить точный диагноз — с учетом стадии, формы, тяжести заболевания и так далее», — отметила Артемьева.

По ее словам, для разработки таких систем нужны серьезные базы знаний и множество дополнительных методов. Они появляются — например, в Институте автоматики и процессов управления ДВО РАН уже создана оболочка для системы постановки диагноза, назначения лечения, его мониторинга. Врачи различных специальностей формируют базы знаний по различным нозологиям. Студенты и аспиранты Института математики и компьютерных технологий совместно с сотрудниками Института автоматики и процессов управления решают задачи развития этих методов, прежде всего, интегрируя методы на основе знаний с методами интеллектуального анализа данных, автоматизации создания баз знаний.

«То есть методы надо дорабатывать. Если говорить про методы машинного обучения и интеллектуального анализа данных, разрабатывается много приложений, в том числе, для обработки изображений. Например, у каждого кита рисунок на хвосте индивидуальный, и наши студенты в рамках выпускной работы разработали приложение, которое по снимкам хвостов китов определяет, одни и те же это особи или разные. Тут применяется машинное обучение и анализ данных – методы искусственного интеллекта», — отметила собеседница агентства.Президент РФ В. Путин принял участие в саммите Группы двадцати1

Также сейчас в Институте решают задачу обеспечения безопасности судовождения.

«Есть данные о движении судов, и нужно определить наиболее безопасные траектории, в том числе с учетом погодных условий и правил судовождения. Здесь полезны методы машинного обучения и нейронные сети, которые выделяют характерные маршруты судов, то есть решают задачу кластеризации данных. Какие-то результаты уже достигнуты: апробированы различные методы и математические модели, поставлены вычислительные эксперименты для целого ряда интересных акваторий. Это были студенческие работы, прототипы. Они развиваются, наши исследователи движутся дальше, и этот проект пока в процессе», — рассказала Артемьева.

Одна из аспиранток Института занимается проблематикой, связанной с естественным языком.

«Задача пришла к нам из Восточного института: иностранные неанглоязычные студенты обычно говорят на английском языке с акцентом, и часто непонятно, что они хотят сказать. Поставлена задача – создать систему, которая поможет им в процессе обучения в ДВФУ исправить акцент. Аспирантка в рамках реализации программной системы описала модель изменения состояния языка, описала соотношения, показывающие, как будет меняться состояние языка в зависимости от отработки упражнений. Кроме этого, была подготовлена магистерская диссертация, целью которой было создание прототипа тренажера по исправлению акцента. Программная система пока в процессе разработки. Надеемся, что в 2022 году эта работа будет завершена», — сказала собеседница агентства.Суперкомпьютер «Ломоносов»2Программисты из Массачусетского технологического института разработали систему искусственного интеллекта для анализа научных данных, превосходящую человека в интуиции и умении нащупывать более удачное направление в анализе больших массивов информации