Как учить нейросети? Учёный ЮУрГУ рассказал об искусственном интеллекте в научной программе

19 марта в прямом эфире 31 канала города Челябинска прошёл очередной выпуск передачи «Говорим о науке» – «Как учить нейросети и на что способны «обычные» параллельные вычисления?». Собеседником ведущего Ивана Абросимова стал доктор физико-математических наук, заместитель директора центра «Искусственный интеллект и квантовые технологии», профессор ВШКЭН ЮУрГУ Михаил Цымблер.

Речь шла о компьютерных алгоритмах, основанных на современных математических открытиях, – а именно о параллельных вычислениях и анализе временных рядов. Параллельные вычисления – такие, когда работу над одной и той же задачей выполняет несколько узлов – процессоров. Понятно, что это существенно увеличивает скорость вычислений и позволяет работать с большими объемами данных (big data). Такие алгоритмы позволяют организовать и работу суперкомпьютера. Временные ряды – это ряды измерений, сделанных в последовательные моменты времени: от обычной кардиограммы или показаний виброакселерометра – до сложных промышленных процессов, вроде контроля состояния подшипников прокатного стана или прогноза дефектов сварного шва. О том, что и с какой надёжностью можно прогнозировать с помощью новых алгоритмов, и шла речь в передаче.

Вы нашли ошибку в тексте:
Просто нажмите кнопку «Сообщить об ошибке» — этого достаточно. Также вы можете добавить комментарий.