Личный кабинетЛичный кабинет

16+
...
15 oCпасмурно

03 июля

06:00
.
Температура: 15 ... 15°C
Ветер юго-восточный, 1.75 м/с
09:00
.
Температура: 15 ... 16°C
Ветер западный, 2.31 м/с
12:00
.
Температура: 16 ... 17°C
Ветер северо-западный, 3.02 м/с
15:00
.
Температура: 17 ... 17°C
Ветер западный, 2.34 м/с
18:00
.
Температура: 13 ... 13°C
Ветер северо-западный, 2.63 м/с
21:00
.
Температура: 11 ... 11°C
Ветер северо-западный, 2.3 м/с

04 июля

00:00
.
Температура: 10 ... 10°C
Ветер северо-западный, 1.94 м/с
03:00
.
Температура: 14 ... 14°C
Ветер западный, 2.53 м/с
06:00
.
Температура: 19 ... 19°C
Ветер западный, 2.74 м/с
09:00
.
Температура: 20 ... 20°C
Ветер западный, 4.4 м/с
12:00
.
Температура: 23 ... 23°C
Ветер северо-западный, 2.73 м/с
15:00
.
Температура: 21 ... 21°C
Ветер южный, 2.32 м/с
18:00
.
Температура: 17 ... 17°C
Ветер южный, 2.32 м/с
21:00
.
Температура: 16 ... 16°C
Ветер южный, 3.7 м/с

05 июля

00:00
.
Температура: 14 ... 14°C
Ветер западный, 3.55 м/с
03:00
.
Температура: 15 ... 15°C
Ветер западный, 3.5 м/с
06:00
.
Температура: 18 ... 18°C
Ветер западный, 3.34 м/с
09:00
.
Температура: 20 ... 20°C
Ветер западный, 4.67 м/с
12:00
.
Температура: 20 ... 20°C
Ветер западный, 4.43 м/с
15:00
.
Температура: 17 ... 17°C
Ветер южный, 3.04 м/с
18:00
.
Температура: 15 ... 15°C
Ветер северо-западный, 5.71 м/с
21:00
.
Температура: 10 ... 10°C
Ветер западный, 3.98 м/с

06 июля

00:00
.
Температура: 7 ... 7°C
Ветер западный, 2.93 м/с
03:00
.
Температура: 10 ... 10°C
Ветер западный, 5.18 м/с
06:00
.
Температура: 13 ... 13°C
Ветер западный, 5.07 м/с
09:00
.
Температура: 14 ... 14°C
Ветер западный, 4.83 м/с
12:00
.
Температура: 14 ... 14°C
Ветер западный, 4.62 м/с
15:00
.
Температура: 16 ... 16°C
Ветер северный, 1.62 м/с
18:00
.
Температура: 11 ... 11°C
Ветер юго-восточный, 2.52 м/с
21:00
.
Температура: 9 ... 9°C
Ветер юго-восточный, 2.63 м/с

07 июля

00:00
.
Температура: 11 ... 11°C
Ветер южный, 2.19 м/с
03:00
.
Температура: 12 ... 12°C
Ветер южный, 3.89 м/с
06:00
.
Температура: 14 ... 14°C
Ветер южный, 4.27 м/с
09:00
.
Температура: 16 ... 16°C
Ветер южный, 4.96 м/с
12:00
.
Температура: 16 ... 16°C
Ветер южный, 5.62 м/с
15:00
.
Температура: 14 ... 14°C
Ветер южный, 3.85 м/с
18:00
.
Температура: 14 ... 14°C
Ветер западный, 3.77 м/с
21:00
.
Температура: 12 ... 12°C
Ветер западный, 2.47 м/с

08 июля

00:00
.
Температура: 12 ... 12°C
Ветер южный, 2.73 м/с
03:00
.
Температура: 15 ... 15°C
Ветер южный, 3 м/с
юань +0.01 cny доллар +0.23 usd евро -0.06 euro
wishlist 0 Список избранного
Информационное сообщение для пользователей портала
Киров

редакция

+7 (800) 888-10-10

отдел продаж

+7 (800) 888-15-15

Нейросеть превратит тяжелую нефть в легкую

date 29 ноября 2021 16:36
Просмотров 479
Отзывов 0
user
Нейросеть превратит тяжелую нефть в легкую

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.

  • 123

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.

commentОтзывы

Список избранногоСписок избранного