Личный кабинетЛичный кабинет

16+
...
2 oCпасмурно

26 января

09:00
.
Температура: 2 ... 3°C
Ветер восточный, 9.94 м/с
12:00
.
Температура: 3 ... 3°C
Ветер восточный, 10.91 м/с
15:00
.
Температура: 3 ... 3°C
Ветер восточный, 11.93 м/с
18:00
.
Температура: 2 ... 2°C
Ветер восточный, 11.72 м/с
21:00
.
Температура: 1 ... 1°C
Ветер восточный, 11.91 м/с

27 января

00:00
.
Температура: 1 ... 1°C
Ветер восточный, 11.83 м/с
03:00
.
Температура: 1 ... 1°C
Ветер восточный, 10.05 м/с
06:00
.
Температура: 2 ... 2°C
Ветер восточный, 9.09 м/с
09:00
.
Температура: 3 ... 3°C
Ветер восточный, 7.11 м/с
12:00
.
Температура: 7 ... 7°C
Ветер восточный, 6.09 м/с
15:00
.
Температура: 7 ... 7°C
Ветер юго-восточный, 3.67 м/с
18:00
.
Температура: 7 ... 7°C
Ветер юго-восточный, 4.58 м/с
21:00
.
Температура: 7 ... 7°C
Ветер юго-восточный, 4.74 м/с

28 января

00:00
.
Температура: 7 ... 7°C
Ветер юго-восточный, 4.86 м/с
03:00
.
Температура: 7 ... 7°C
Ветер юго-восточный, 5.49 м/с
06:00
.
Температура: 7 ... 7°C
Ветер юго-восточный, 5.27 м/с
09:00
.
Температура: 8 ... 8°C
Ветер юго-восточный, 7.95 м/с
12:00
.
Температура: 9 ... 9°C
Ветер юго-восточный, 8.79 м/с
15:00
.
Температура: 8 ... 8°C
Ветер юго-восточный, 7.53 м/с
18:00
.
Температура: 8 ... 8°C
Ветер юго-восточный, 6.84 м/с
21:00
.
Температура: 7 ... 7°C
Ветер юго-восточный, 6.55 м/с

29 января

00:00
.
Температура: 7 ... 7°C
Ветер юго-восточный, 5.25 м/с
03:00
.
Температура: 7 ... 7°C
Ветер южный, 4.58 м/с
06:00
.
Температура: 7 ... 7°C
Ветер юго-восточный, 4.85 м/с
09:00
.
Температура: 9 ... 9°C
Ветер юго-восточный, 6.94 м/с
12:00
.
Температура: 9 ... 9°C
Ветер юго-восточный, 7.29 м/с
15:00
.
Температура: 8 ... 8°C
Ветер юго-восточный, 7.41 м/с
18:00
.
Температура: 8 ... 8°C
Ветер юго-восточный, 8.23 м/с
21:00
.
Температура: 8 ... 8°C
Ветер юго-восточный, 8.48 м/с

30 января

00:00
.
Температура: 8 ... 8°C
Ветер юго-восточный, 8.88 м/с
03:00
.
Температура: 9 ... 9°C
Ветер юго-восточный, 9.08 м/с
06:00
.
Температура: 8 ... 8°C
Ветер юго-восточный, 8.34 м/с
09:00
.
Температура: 9 ... 9°C
Ветер юго-восточный, 8.42 м/с
12:00
.
Температура: 8 ... 8°C
Ветер юго-восточный, 7.22 м/с
15:00
.
Температура: 8 ... 8°C
Ветер юго-восточный, 9.55 м/с
18:00
.
Температура: 9 ... 9°C
Ветер юго-восточный, 10.24 м/с
21:00
.
Температура: 8 ... 8°C
Ветер юго-восточный, 9.87 м/с

31 января

00:00
.
Температура: 8 ... 8°C
Ветер южный, 6.47 м/с
03:00
.
Температура: 8 ... 8°C
Ветер юго-восточный, 7.9 м/с
06:00
.
Температура: 7 ... 7°C
Ветер южный, 8.6 м/с
юань cny доллар usd евро 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