SCI Библиотека

В статье проанализирована эффективность использования различных моделей машинного обучения для предсказания спектральных свойств экзогенных флуорофоров, ключевых в диагностике онкозаболеваний. Исследуется применение алгоритмов ИИ для быстрого и экономически эффективного поиска новых флуорофоров, способствующих раннему выявлению рака. В статье оценивается эффективность различных моделей машинного обучения в предсказании свойств экзогенных флуорофоров, используемых в диагностике онкологических заболеваний. В работе исследуется применение алгоритмов искусственного интеллекта для быстрого поиска новых флуорофоров, способствующих раннему обнаружению рака. Особое внимание уделено оптической биопсии как неинвазивному методу исследования тканей для ранней диагностики патологий. В статье обобщаются данные из базы данных PubChem и GeoMcNamara и анализируются молекулярные свойства флуорофоров и их спектральные характеристики. Используя модели машинного обучения, такие как линейная регрессия, метод опорных векторов, случайный лес и XGBoost, получены результаты предсказания длины волны излучения для образцов флуорофоров. Результаты обучения и тестирования моделей свидетельствуют о высокой точности работы XGBoost и Random Forest. Исследование подчеркивает важность разработки эффективных флуорофоров для ранней диагностики рака и представляет модели машинного обучения в качестве инструментов для обработки и анализа данных в этой области, что позволяет акцентировать внимание на перспективности и применимости прогрессивных методов исследования в онкологии и медицинской химии.

Настоящая работа посвящена осмыслению положения личности в информационном обществе, в условиях трансформации, связанной с цифровыми технологиями. Основное внимание уделяется человеку и состоянию его субъектности и ответственности. При этом устанавливается, что одним из важнейших трендов модернизации общества является активное внедрение принципов устойчивого развития. Современная технологическая платформа и формирующаяся на ее основе цивилизация, автоматизация и роботизация, искусственный интеллект и другие функционирующие артефакты способствуют активному, системному симбиозу живого и неживого, природного, человеческого и механического начала. Развитие и нарастание влияния видеоконтента, переход рационального и эмоционального интеллекта человека в удаленный доступ, формирование из кусочков цифровой мозаики аватара человека в киберпространстве, с одной стороны, и вытеснение человека из занятости и новые формы получения дохода, монополизация права на использование цифрового следа человека и Hi-Tech в целом в руках отдельных мегакорпораций, тотальный брендинг и маркетизация, с другой стороны, предъявляют целый ряд требований к личности и ее ответственности за себя и происходящее в обществе. Результаты философских, социологических и нейрофизиологических исследований показывают, что самосознание человека происходит в результате социализации, сопровождающейся нарративной коммуникацией. Развивающаяся активность от первого лица, проходящая через воспитующий механизм свободы/ответственности, формирует сознательность и вменяемость человека, то есть личность, способную к социальной активности и рефлексии. Сегодня мы наблюдаем перманентную утрату способности человека к рассуждению и рефлексии, переход от нарративной к сигнальной коммуникации, редуцирование сложного человеческого и социального опыта к простым схемам. Растворение экзистенциальной сущности человека в цифровых кодах ведет к утрате востребованности личности как таковой в социальном мире. Таким образом, существующая ситуация уже сама по себе активизирует дискурс об актуализации человеческой идентичности и осознанной социальной свободы, с одной стороны, и институционализации на различных уровнях социо-гуманитарной экспертизы происходящих событий и процессов, с другой.

Целью исследования является составление методики преподавания основ обработки естественного языка, которая должна соответствовать сформулированной в Национальной стратегии развития искусственного интеллекта в Российской Федерации на период до 2030 г. стратегической задаче – повышению уровня обеспечения отечественного рынка технологий искусственного интеллекта квалифицированными кадрами. Образовательный модуль ориентирован на обучение студентов учебных заведений среднего специального и высшего образования. В работе применены методы сбора, анализа, обобщения информации о программных способах обработки естественного языка, нормативно-правовых документах в сфере образования, методиках проведения теоретических и практических занятий по компьютерной лингвистике и анализу текстов. Составлены тематические занятия, каждому из которых соответствуют универсальные и общепрофессиональные компетенции, перечисленные в Федеральном государственном образовательном стандарте высшего образования. Учебная программа составлена по принципу логической последовательности тем: изучение документации, инсталляция программного обеспечения, исследование свойств и методов морфологического анализатора, решение прикладных задач, практическая работа, отчет. Предложенный автором курс занятий прошел пилотную апробацию в Московском государственном техническом университете им. Н. Э. Баумана при подготовке бакалавров по направлениям 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника» и 09.03.03 «Прикладная информатика» (профиль «Информационная аналитика»).

Использование искусственного интеллекта и цифровых технологий расширяет возможности искусствоведов и реставраторов, предлагая новые подходы к сохранению объектов культурного наследия и работе с ними. В статье представлен обзор мирового опыта применения цифровых решений для выполнения сложных реставрационных задач, связанных с восстановлением, идентификацией и реконструкцией произведений искусства и архитектуры. Особое внимание уделено проектам, получившим широкую известность за пределами реставрационной сферы. Среди них реконструкции фрагментов «Ночного дозора» Рембрандта, цифровая реконструкция фрагментов «Тайной вечери» Леонардо да Винчи и восстановление цветов «Факультетских картин» Густава Климта. В этих проектах алгоритмы искусственного интеллекта представили итоговое изображение утраченных элементов, которые были весьма близки к достоверным.

Упомянут такой проект, как «Следующий Рембрандт», который продемонстрировал широкой публике способность искусственного интеллекта к глубокому анализу авторского стиля и его интерпретации. Раскрыт принцип применения нейросетей в реставрационной практике для обнаружения ранних изображений, скрытых под более поздними красочными наслоениями на примере исследования створок Гентского алтаря братьев ван Эйк. Также рассмотрены проекты британского стартапа Oxia Palus, совмещающие в себе способности нейросетей к анализу авторского стиля и обнаружению оригинального изображения под слоями краски, на примере картин Пабло Пикассо и Винсента Ван Гога.

В статье подчеркивается важность междисциплинарного подхода, объединяющего искусствоведов, археологов и инженеров, как в проекте RePAIR, направленном на воссоздание артефактов из древних Помпей. Представлен пример успешного применения технологий 3D-сканирования в археологических исследованиях, таких как цифровые реконструкции памятников архитектуры в Пальмире и Мосуле.

Продемонстрированы такие значимые успехи в расшифровке античных текстов, как исследование свитков из Геркуланума с использованием томографического сканирования и алгоритмов машинного обучения. Помимо этого, высказываются предположения о возможностях в области сохранения культурного наследия, которые способны обеспечить дальнейшее совершенствование и интеграцию алгоритмов в реставрационные процессы.

В статье рассмотрен опыт реализации технологий искусственного интеллекта для разработки специальной программы как инновационного инструмента по осуществлению прогноза стабильности супружеских отношений. Для экспериментального исследования осуществлен сбор и обработка индивидуальных данных участников эксперимента 23-40 лет (n=57). С помощью реализации интеллектуальных алгоритмов машинного обучения были определены прогнозы по двум категориям: «неустойчивость и расторжение брака» и «устойчивость брака и исключение развода». В результате авторская разработка выявила ключевые категории признаков, положительно или отрицательно влияющих на возможность достижения в будущем семейного счастья. Созданная программа позволяет спрогнозировать будущую семейную траекторию и при определенных обстоятельствах может повысить целостность семейного очага.

В статье проведен анализ правосубъектности систем искусственного интеллекта. Рассматриваются подходы отечественных и зарубежных ученых по поводу возможности признания правосубъектности не только за человеком, но и другими объектами. В научном исследовании выявлены пробелы правового регулирования. Авторами вносятся предложения о создании единой регистрационной системы искусственного интеллекта, определяющей порядок контроля и использования систем искусственного интеллекта. Подобные системы могли бы выступать в качестве эффективного инструмента для правового регулирования деятельности искусственного интеллекта.

В статье в самом общем виде рассматривается возникновение и история развития как термина Искусственный интеллект, так и футуристические взгляды ученых на его использование, и возможные опасности применения. Дается определение термину интеллект и классификация различных видов интеллекта на основании чего утверждается, что интеллект — это не только понимание определенного рода деятельности, но и возможность прогнозирования, позволяющая принимать решения в условиях неопределенности. Ставится вопрос об отличии суперкомпьютера способного к скоростному выполнению простых (ранее заложенных в него) задач и искусственного интеллекта. Утверждается, что интеллект или искусственный интеллект в отличие от суперкомпьютера способен не только, получать, сортировать, накапливать и хранить информацию, но и создавать новую информацию. Рассматривается две проблемы при теоретическом использовании искусственного интеллекта: 1) человек становится лишним (ненужным) звеном биосферы; 2) человек контролер искусственного интеллекта. В качестве постановки проблемы ставится вопросы о возможностях использования искусственного интеллекта в сфере уголовного судопроизводства. Говорится о неотъемлемом свойстве человеческой психики – уклоняться от принятия решений в состоянии неопределенности, и о сильной переоценке современных нейросетей «создающих» творческие произведения. Поднимаются вопросы получения уголовно-релевантной информации искусственным интеллектом. Указываются приоритетные направления цифровизации уголовного судопроизводства.

Современный информационный мир создает новые технологии, которые ранее казались возможными только в научно-фантастических фильмах и книгах, но стали реальностью. Появление генеративных нейросетей, таких как ChatGPT, создало проблемную ситуацию в научном сообществе и образовании, которая заключается в возможности этичного использования продуктов нейросетей в научной работе. В отечественном и зарубежном интеллектуальном пространстве возникла дилемма, которая не позволяла определить место и возможные действия, применимые в научной деятельности.

Цель: рассмотреть современные попытки взаимодействия научного сообщества и искусственного интеллекта, а также предложить вариант их успешной коммуникации. Актуальность обусловлена всплеском общественной и научной дискуссии о влиянии искусственного интеллекта и нейросетей на производство научного знания. Исследуется и подвергается критике философский взгляд, который исходит из того, что нейросети являются проблемой современного общества (Н. Хомски), а также предлагается проект вписывания нейросетей и искусственного интеллекта в научный дискурс, опираясь на методологию Б. Латура и акторно-сетевой теории. В статье отстаивается позиция использования продуктов нейросетей в качестве инструмента проведения научного исследования.

Вывод: представлено решение проблемы взаимодействия науки и искусственного интеллекта с помощью акторно-сетевой теории Б. Латура, позволяющей рассматривать нейросеть как составную часть научной деятельности.

В статье анализируется внедрение инноваций и искусственного интеллекта в сферу государственного управления на примере Министерства цифрового развития государственного управления информационных технологий и связи Республики Татарстан и Министерства труда, занятости и социальной защиты Республики Татарстан. Актуальность исследования обуславливается тем, что основными перспективами развития системы государственного управления являются поиск инновационных идей и их внедрение в работу государственной службы. В 2024 г., в условиях активно изменяющегося сектора государственного управления в рамках информатизации и технологизации, способность органов управления инициировать и внедрять инновации и информационные технологии становится ценным конкурентным преимуществом.

Цель: выявить и проанализировать отношение государственных служащих к внедрению инновационных технологий и искусственного интеллекта в сферу государственного управления в Министерстве цифрового развития государственного управления информационных технологий и связи Республики Татарстан и в Министерстве труда, занятости и социальной защиты Республики Татарстан. Исследование было проведено с помощью разработанной авторами анкеты. Выборка составила 60 чел. С помощью Yandex Forms респондентам на почту была разослана анкета, которая включала 12 вопросов. Проанализированы влияющие на процессы факторы, проблемы внедрения инноваций и искусственного интеллекта в органах государственной власти. Определено отношение государственных служащих к инновациям и искусственному интеллекту. Проанализированы причины такого отношения опрошенных к инновациям и искусственному интеллекту.

Цель исследования. В настоящее время математические методы анализа видеоряда представляют собой структурированную совокупность подходов к распознаванию изображений на основе разности свечения различных областей изображений. Множество данных значений описываются с применением математических зависимостей, однако, существующие подходы работают только для стандартных изображений, полученных при обработке видеоданных. Целью настоящего исследования является разработка нового подхода к анализу изображений, полученных, в том числе, с применением терагерцевого излучения, имеющего специфические характеристики, как физические, так и математические.

Методы. В настоящем исследовании применялись следующие теоретические и эмпирические научные методы: анализ (проведен анализ существующих на сегодняшний день известных математических методов обработки изображений с целью распознания образов). Синтез (предложен принципиально новый подход к системам безопасности, представляющий собой единую систему, состоящую из отдельных взаимосвязанных подсистем); моделирование (разработана информационная модель системы безопасности на базе СКУД с применением системы анализа и распознавания потенциально опасных предметов на основе видеопотока в реальном времени); математизация (система анализа изображений описана языком математических законов и формул).

Результаты. В результате исследования на основе анализа современных материалов, в перспективе предлагается концепция системы обеспечения безопасности на основе анализа видеоряда в реальном времени с применением перспективных технологий сканирования объектов. В качестве основного новшества предлагается усовершенствованный метод анализа изображений Виолы-Джонса с применением дополнительного множества, характеризующего признаковое пространство объектов в терагерцевом диапазоне излучения.

Заключение. Применение технологий высокочастотного сканирования с интеллектуальными системами распознавания образов объектов в режиме реального времени позволит в существенной мере снизить риски проникновения злоумышленников на охраняемые объекты, а также повысить безопасность граждан при сравнительно малых затратах на разработку и внедрение модернизированных систем безопасности.