ИИ прочитает все лонгриды за нас, а еще научили модель глубокого обучения предсказывать физические явления
1. Лонгриды в кратком изложении
Что: научные исследования очень длинные, читать их утомительно, а докопаться до сути сложно. Поэтому создали Semantic Scholar, систему с базой данных, которая способна прочитать много текста и составить краткий обзор всего одним предложением.
Изначально система предназначалась для поиска по научным работам. Новая же функция позволит ещё и точно понять, тот ли это текст и в чём его суть, не читая всё исследование.
В базе данных Semantic Scholar уже 10 млн документов, и ежемесячно системой пользуются 7 млн человек.
Кто: Исследовательский институт им. Пола Аллена.
2. Предсказывать в физике стало проще
Что: некоторые физические явления невозможно представить математически, а предсказать их очень нужно. Поэтому программисты придумали, как это сделать с помощью модели глубокого обучения.
Как работает: протестировать модель решили с помощью турбулентности — есть неизвестные, которые невозможно представить математическим методом на компьютере. Ее тренировали одновременно на том, что она видит, и на уравнениях. Объединение этих данных и позволило создать симуляцию.
Зачем: эту модель будут использовать при разработке космических или воздушных кораблей, чтобы предсказать, как хорошо те переживут турбулентность, какие модели лучше и как сделать их безопаснее.
Кто: университет Иллинойса в Эрбана-Шампейн.
Читайте наш журнал тут: thecode.media
Подписывайтесь на наши соцсети:
ВКонтакте: https://vk.com/thecode.media
Фейсбук: https://www.facebook.com/thecode.media
Инстаграм: @thecodemedia
Телеграм: @thecodemedia
Связаться: welcome@thecode.media
1. Лонгриды в кратком изложении
Что: научные исследования очень длинные, читать их утомительно, а докопаться до сути сложно. Поэтому создали Semantic Scholar, систему с базой данных, которая способна прочитать много текста и составить краткий обзор всего одним предложением.
Изначально система предназначалась для поиска по научным работам. Новая же функция позволит ещё и точно понять, тот ли это текст и в чём его суть, не читая всё исследование.
В базе данных Semantic Scholar уже 10 млн документов, и ежемесячно системой пользуются 7 млн человек.
Кто: Исследовательский институт им. Пола Аллена.
2. Предсказывать в физике стало проще
Что: некоторые физические явления невозможно представить математически, а предсказать их очень нужно. Поэтому программисты придумали, как это сделать с помощью модели глубокого обучения.
Как работает: протестировать модель решили с помощью турбулентности — есть неизвестные, которые невозможно представить математическим методом на компьютере. Ее тренировали одновременно на том, что она видит, и на уравнениях. Объединение этих данных и позволило создать симуляцию.
Зачем: эту модель будут использовать при разработке космических или воздушных кораблей, чтобы предсказать, как хорошо те переживут турбулентность, какие модели лучше и как сделать их безопаснее.
Кто: университет Иллинойса в Эрбана-Шампейн.
Читайте наш журнал тут: thecode.media
Подписывайтесь на наши соцсети:
ВКонтакте: https://vk.com/thecode.media
Фейсбук: https://www.facebook.com/thecode.media
Инстаграм: @thecodemedia
Телеграм: @thecodemedia
Связаться: welcome@thecode.media