Личный кабинетЛичный кабинет

16+
...
6 oCоблачно с прояснениями

24 октября

09:00
.
Температура: 6 ... 6°C
Ветер западный, 5.45 м/с
12:00
.
Температура: 7 ... 7°C
Ветер западный, 5.52 м/с
15:00
.
Температура: 7 ... 7°C
Ветер западный, 5.85 м/с
18:00
.
Температура: 8 ... 8°C
Ветер западный, 5.73 м/с
21:00
.
Температура: 8 ... 8°C
Ветер западный, 5.92 м/с

25 октября

00:00
.
Температура: 8 ... 8°C
Ветер северо-западный, 5.17 м/с
03:00
.
Температура: 8 ... 8°C
Ветер северо-западный, 3.66 м/с
06:00
.
Температура: 5 ... 5°C
Ветер северо-западный, 3.05 м/с
09:00
.
Температура: 6 ... 6°C
Ветер северный, 4.26 м/с
12:00
.
Температура: 6 ... 6°C
Ветер северный, 5.78 м/с
15:00
.
Температура: 7 ... 7°C
Ветер северный, 5.38 м/с
18:00
.
Температура: 4 ... 4°C
Ветер северный, 2.55 м/с
21:00
.
Температура: 3 ... 3°C
Ветер северный, 1.84 м/с

26 октября

00:00
.
Температура: 2 ... 2°C
Ветер северо-западный, 1.57 м/с
03:00
.
Температура: 1 ... 1°C
Ветер западный, 1.16 м/с
06:00
.
Температура: 1 ... 1°C
Ветер западный, 1.96 м/с
09:00
.
Температура: 2 ... 2°C
Ветер западный, 2.17 м/с
12:00
.
Температура: 7 ... 7°C
Ветер западный, 2.9 м/с
15:00
.
Температура: 9 ... 9°C
Ветер западный, 3.47 м/с
18:00
.
Температура: 7 ... 7°C
Ветер южный, 2.76 м/с
21:00
.
Температура: 7 ... 7°C
Ветер западный, 2.99 м/с

27 октября

00:00
.
Температура: 6 ... 6°C
Ветер западный, 2.68 м/с
03:00
.
Температура: 5 ... 5°C
Ветер западный, 2.99 м/с
06:00
.
Температура: 5 ... 5°C
Ветер западный, 3.14 м/с
09:00
.
Температура: 6 ... 6°C
Ветер южный, 3.1 м/с
12:00
.
Температура: 9 ... 9°C
Ветер западный, 4.03 м/с
15:00
.
Температура: 10 ... 10°C
Ветер западный, 3.52 м/с
18:00
.
Температура: 8 ... 8°C
Ветер южный, 2.74 м/с
21:00
.
Температура: 7 ... 7°C
Ветер западный, 2.38 м/с

28 октября

00:00
.
Температура: 8 ... 8°C
Ветер южный, 1.89 м/с
03:00
.
Температура: 7 ... 7°C
Ветер южный, 2.65 м/с
06:00
.
Температура: 6 ... 6°C
Ветер южный, 2.34 м/с
09:00
.
Температура: 6 ... 6°C
Ветер западный, 2.09 м/с
12:00
.
Температура: 10 ... 10°C
Ветер западный, 3.13 м/с
15:00
.
Температура: 12 ... 12°C
Ветер западный, 3.57 м/с
18:00
.
Температура: 8 ... 8°C
Ветер южный, 3.05 м/с
21:00
.
Температура: 9 ... 9°C
Ветер западный, 3.43 м/с

29 октября

00:00
.
Температура: 9 ... 9°C
Ветер западный, 3.1 м/с
03:00
.
Температура: 9 ... 9°C
Ветер южный, 3.55 м/с
06:00
.
Температура: 9 ... 9°C
Ветер южный, 4.23 м/с
юань -0.03 cny доллар +0.05 usd евро -0.49 euro
wishlist 0 Список избранного
Таруса

мессенджеры

+7 (985) 033-64-00

email

admin@tarusa.info

Нейросеть превратит тяжелую нефть в легкую

date 29 ноября 2021 16:36
Просмотров 487
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.

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