Личный кабинетЛичный кабинет

16+
...
-1 oCпасмурно

13 января

06:00
.
Температура: -1 ... -1°C
Ветер северный, 6.16 м/с
09:00
.
Температура: -0 ... 0°C
Ветер северный, 6.84 м/с
12:00
.
Температура: 0 ... 0°C
Ветер северный, 6.16 м/с
15:00
.
Температура: -0 ... -0°C
Ветер северо-западный, 4.58 м/с
18:00
.
Температура: 0 ... 0°C
Ветер северо-западный, 4.22 м/с
21:00
.
Температура: 0 ... 0°C
Ветер западный, 4.47 м/с

14 января

00:00
.
Температура: -0 ... -0°C
Ветер западный, 5.2 м/с
03:00
.
Температура: -1 ... -1°C
Ветер северо-западный, 4.89 м/с
06:00
.
Температура: -1 ... -1°C
Ветер северо-западный, 3.12 м/с
09:00
.
Температура: 0 ... 0°C
Ветер западный, 1.49 м/с
12:00
.
Температура: 1 ... 1°C
Ветер южный, 1.12 м/с
15:00
.
Температура: 1 ... 1°C
Ветер юго-восточный, 3.49 м/с
18:00
.
Температура: 3 ... 3°C
Ветер юго-восточный, 5.67 м/с
21:00
.
Температура: 2 ... 2°C
Ветер юго-восточный, 5.89 м/с

15 января

00:00
.
Температура: 3 ... 3°C
Ветер южный, 5.95 м/с
03:00
.
Температура: 3 ... 3°C
Ветер южный, 6.21 м/с
06:00
.
Температура: 3 ... 3°C
Ветер западный, 3.79 м/с
09:00
.
Температура: 3 ... 3°C
Ветер западный, 2.31 м/с
12:00
.
Температура: 2 ... 2°C
Ветер восточный, 1.34 м/с
15:00
.
Температура: 4 ... 4°C
Ветер юго-восточный, 3.82 м/с
18:00
.
Температура: 6 ... 6°C
Ветер юго-восточный, 6.69 м/с
21:00
.
Температура: 5 ... 5°C
Ветер западный, 8.06 м/с

16 января

00:00
.
Температура: 3 ... 3°C
Ветер западный, 9.2 м/с
03:00
.
Температура: 3 ... 3°C
Ветер западный, 10.3 м/с
06:00
.
Температура: 3 ... 3°C
Ветер северо-западный, 7.3 м/с
09:00
.
Температура: 4 ... 4°C
Ветер западный, 6.76 м/с
12:00
.
Температура: 4 ... 4°C
Ветер западный, 7.42 м/с
15:00
.
Температура: 3 ... 3°C
Ветер западный, 6.06 м/с
18:00
.
Температура: 3 ... 3°C
Ветер западный, 5.55 м/с
21:00
.
Температура: 1 ... 1°C
Ветер северо-западный, 4.2 м/с

17 января

00:00
.
Температура: 1 ... 1°C
Ветер северо-западный, 4.01 м/с
03:00
.
Температура: 1 ... 1°C
Ветер северо-западный, 2.62 м/с
06:00
.
Температура: 0 ... 0°C
Ветер северный, 2.32 м/с
09:00
.
Температура: 1 ... 1°C
Ветер северо-восточный, 3.79 м/с
12:00
.
Температура: 2 ... 2°C
Ветер северо-восточный, 4.86 м/с
15:00
.
Температура: 3 ... 3°C
Ветер восточный, 4.34 м/с
18:00
.
Температура: 4 ... 4°C
Ветер восточный, 9.5 м/с
21:00
.
Температура: 3 ... 3°C
Ветер восточный, 10.56 м/с

18 января

00:00
.
Температура: 2 ... 2°C
Ветер восточный, 10.63 м/с
03:00
.
Температура: 1 ... 1°C
Ветер восточный, 11.86 м/с
юань +0.13 cny доллар +0.56 usd евро -0.12 euro
wishlist 0 Список избранного
Керчь

редакция

+7 (978) 225-75-40

отдел продаж

+7 (978) 091-71-05

Нейросеть превратит тяжелую нефть в легкую

date 29 ноября 2021 16:36
Просмотров 661
Отзывов 0
user
Нейросеть превратит тяжелую нефть в легкую

Ученые разработали Telegram-бот Nanoparticles для сканирования и анализа микроскопических изображений, который используется для создания катализатора, превращающего тяжелую нефть в легкую. Об этом порталу «Сектор Медиа» сообщили в пресс-службе вуза.

Известно, что тренировкой и обучением нейросети обычно занимается математик или программист. Здесь специалист вступает посредником между искусственным интеллектом и человеком, поставившим задачу. Получается цепочка «нейросеть - специалист по большим данным - конечный пользователь». Уникальность разработки в том, что она позволит сократить эту цепочку взаимодействия до двух элементов «нейросеть - конечный пользователь», став максимально доступной для тех, кто не умеет программировать и даже не понимает устройство нейронной сети, но имеет большие вычислительные задачи.

  • 123

По информации вуза, Nanoparticles является сквозной технологией, позволяющей обычным пользователям взаимодействовать с нейросетью напрямую и быстро получать большие объемы данных. Ее нельзя ограничить какой-либо одной областью применения. Например, чат-бот уже помогает сотрудникам Института катализа им. Г. К. Борескова СО РАН и Института цитологии и генетики СО РАН исследовать клетки крови. А также разрабатывать катализатор для топливных элементов и превращения тяжелой нефти в легкую.

Специалисты вуза уверенны, что разработка будет использоваться учеными научно-исследовательских организаций в других, не менее важных и серьезных отраслевых задачах. В перспективе применение усовершенствованных методов анализа сможет обеспечить российские предприятия экономически выгодными технологиями для соответствия мировым экологическим стандартам, что особенно важно в контексте общемирового тренда по декарбонизации экономики.

Отметим, что в создании технологии принимала участие инициативная группа, а также на разных этапах подключались студенты 3 и 4 курса высшего колледжа информатики НГУ. В состав инициативной группы вошли сотрудники ВКИ НГУ и Института катализа СО РАН: к.х.н., доцент Алексей Окунев, к.х.н Андрей Матвеев, к.х.н., доцент Анна Нартова, младший научный сотрудник научно-образовательного центра «Машинное обучение и анализ больших данных» НГУ Михаил Машуков и младший научный сотрудник Наталья Санькова.

commentОтзывы

Список избранногоСписок избранного