Форма входа

hotСрочно
wishlist 0 Список избранного
доллар +0.16 евро +0.09

...
прогноз на 5 дней
19 oCпеременная облачность

27 июля

09:00
.
Температура: 19 ... 24°C
Ветер восточный, 1.26 м/с
12:00
.
Температура: 24 ... 28°C
Ветер восточный, 0.99 м/с
15:00
.
Температура: 29 ... 29°C
Ветер северный, 2.43 м/с
18:00
.
Температура: 28 ... 28°C
Ветер северный, 5.2 м/с
21:00
.
Температура: 22 ... 22°C
Ветер северный, 2.78 м/с

28 июля

00:00
.
Температура: 19 ... 19°C
Ветер северо-западный, 0.92 м/с
03:00
.
Температура: 18 ... 18°C
Ветер северо-западный, 1.31 м/с
06:00
.
Температура: 18 ... 18°C
Ветер северо-западный, 1.67 м/с
09:00
.
Температура: 27 ... 27°C
Ветер западный, 3.01 м/с
12:00
.
Температура: 31 ... 31°C
Ветер западный, 3.91 м/с
15:00
.
Температура: 32 ... 32°C
Ветер северо-западный, 4.36 м/с
18:00
.
Температура: 31 ... 31°C
Ветер западный, 2.25 м/с
21:00
.
Температура: 26 ... 26°C
Ветер северо-западный, 0.85 м/с

29 июля

00:00
.
Температура: 22 ... 22°C
Ветер северный, 2.53 м/с
03:00
.
Температура: 22 ... 22°C
Ветер северный, 1.14 м/с
06:00
.
Температура: 22 ... 22°C
Ветер северный, 1.18 м/с
09:00
.
Температура: 30 ... 30°C
Ветер южный, 5.82 м/с
12:00
.
Температура: 30 ... 30°C
Ветер западный, 6.79 м/с
15:00
.
Температура: 29 ... 29°C
Ветер западный, 8.68 м/с
18:00
.
Температура: 28 ... 28°C
Ветер западный, 7.48 м/с
21:00
.
Температура: 20 ... 20°C
Ветер западный, 3.56 м/с

30 июля

00:00
.
Температура: 17 ... 17°C
Ветер западный, 3.31 м/с
03:00
.
Температура: 15 ... 15°C
Ветер южный, 3.75 м/с
06:00
.
Температура: 15 ... 15°C
Ветер южный, 4.74 м/с
09:00
.
Температура: 19 ... 19°C
Ветер южный, 6.66 м/с
12:00
.
Температура: 16 ... 16°C
Ветер западный, 6.76 м/с
15:00
.
Температура: 16 ... 16°C
Ветер западный, 4.96 м/с
18:00
.
Температура: 17 ... 17°C
Ветер западный, 4.12 м/с
21:00
.
Температура: 15 ... 15°C
Ветер северо-западный, 3.78 м/с

31 июля

00:00
.
Температура: 14 ... 14°C
Ветер северо-западный, 4.17 м/с
03:00
.
Температура: 13 ... 13°C
Ветер северо-западный, 4.4 м/с
06:00
.
Температура: 13 ... 13°C
Ветер западный, 3.21 м/с
09:00
.
Температура: 19 ... 19°C
Ветер северо-западный, 5.48 м/с
12:00
.
Температура: 25 ... 25°C
Ветер северо-западный, 6.14 м/с
15:00
.
Температура: 22 ... 22°C
Ветер северо-западный, 5.91 м/с
18:00
.
Температура: 23 ... 23°C
Ветер северо-западный, 5.73 м/с
21:00
.
Температура: 18 ... 18°C
Ветер северо-западный, 3.32 м/с

01 августа

00:00
.
Температура: 16 ... 16°C
Ветер западный, 2.85 м/с
03:00
.
Температура: 15 ... 15°C
Ветер западный, 4.81 м/с
06:00
.
Температура: 15 ... 15°C
Ветер западный, 4.87 м/с

Нейросеть превратит тяжелую нефть в легкую

date 29 ноября 2021 16:36
eye 657
comment 0

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.

comment Отзывы


Блогеры

Опрос

Лучше переболеть, чем жить в постоянном страхе заразиться коронавирусом?

reklama

Список избранного