Машинное обучение

101

Машинное обучение — обширный подраздел искусственного интеллекта, изучающий методы построения алгоритмов, способных обучаться.

Развернуть Свернуть
Институт катализа СО РАН и Университет ИТМО применили искусственный интеллект для улучшения параметров производства «зеленого» водорода
«ВНИИАЭС» Росатома внедряет на четвертом энергоблоке БН-800 Белоярской АЭС отечественную систему предиктивной аналитики
Нобелевскую премию по физике присудили за машинное обучение с использованием искусственных нейронных сетей
Росатом представил подробности создания самого мощного в РФ 50-кубитного ионного квантового компьютера
AIRI и МГУ разработали нейросетевой метод анализа возможности легирования сплавов на основе железо-родий
«Гиредмет» Росатома разрабатывает первый российский гамма-детектор для однофотонной компьютерной томографии
В России создана новая компания «К2 НейроТех» по проектированию и поддержке инновационных суперкомпьютерных кластеров
В Москве 3 сентября пройдёт IT-конференция «Tech2b Conf: время инфраструктурных решений»
НИУ «МЭИ» разработал технологию предикативной оценки характеристик систем компьютерного зрения
В финале НТО школьники создали систему рекомендации контента для соцсетей
Самарский университет при поддержке НЦФМ создал демонстрационный образец высокопроизводительного аналогового фотонного процессора
«Силовые машины» провели II конференцию по патентной аналитике в сфере энергетического машиностроения
Британский регулятор ONR и Агентство по охране окружающей среды разрабатывают первый в мире подход к регулированию искусственного интеллекта в атомной промышленности
В ИАТЭ НИЯУ МИФИ состоялся межрегиональный студенческий научный турнир «МИФ»
Росатом разрабатывает отечественный комплекс цифровых инструментов для создания новых перспективных материалов
В Московском инновационном кластере «Ломоносов» завершился Всероссийский инженерный форум «СИЛА ПЛАТФОРМЫ»
Белоярская АЭС обучила нейросети определять нарушителей правил охраны труда в онлайн-режиме
Инженер-физик Белоярской АЭС Григорий Дубовой получил награду за разработку программы компьютерного зрения
Инженер-физик Белоярской АЭС Григорий Дубовой вышел в финал международного IT-чемпионата DigitalSkills-2023
Учёные РФ создают фотонные цифровые машины в Центре исследования архитектур суперкомпьютеров НЦФМ
«Цифрум» Росатома стал членом крупнейшей в СНГ ассоциации по развитию искусственного интеллекта АЛРИИ
Техническая академия Росатома провела семинар по управлению знаниями в рамках Международной системы ядерной информации INIS
Алгоритм машинного обучения позволит вычислить эффективные поглотители углекислого газа
В Сарове прошла II Всероссийская школа-семинар НЦФМ по физике высоких энергий и ускорительной технике
В Санкт-Петербурге обсудят применение методов машинного обучения для обработки данных на коллайдере NICA
Гринатом — паровозик, который смог: внедрили RPA в госкорпорации
Статьи
215
Александр Путилов и Роман Душкин, НИЯУ МИФИ: «Атомные станции обладают наилучшим энергоснабжением, охлаждением и физической защитой для безуглеродного питания ЦОДов и ИИ-технологий»
Комментарии экспертов
1063
Умная система контроля качества NordClan на предприятии «Росатома»
Статьи
532
МАГАТЭ
Как искусственный интеллект изменит представление об информационной и компьютерной безопасности в ядерной сфере
Статьи
251
Дмитрий Шульгов и Александр Костиков, Softline: «Добыча под присмотром: дефектоскопия конвейерных лент»
Комментарии экспертов
109
Василий Долгов, САТЕЛ: "Цифровизация служит драйвером создания новых продуктов мирного атома"
Комментарии экспертов
26
Павел Козлов, Техническая академия Росатома: «Предиктивная аналитика позволяет на 70% знать, кого из сотрудников повысят»
Интервью
77
Александр Фикс, профессор Исследовательской школы физики высокоэнергетических процессов ТПУ: "Открытие X-частицы — это возможность посмотреть на Вселенную на самом раннем этапе"
Комментарии экспертов
35
Денис Касимов, генеральный директор Factory5: "Просто инноваций недостаточно, бизнесу нужны приложения, которые позволят решать конкретные задачи"
Интервью
55
МАГАТЭ видит прорыв в управлении ядерными знаниями с использованием семантических технологий
Статьи
293