Личный кабинетЛичный кабинет

16+
...
-1 oCпасмурно

11 ноября

11:00
.
Температура: -1 ... -1°C
Ветер западный, 2.85 м/с
14:00
.
Температура: -1 ... -1°C
Ветер западный, 3.23 м/с
17:00
.
Температура: 1 ... 1°C
Ветер западный, 3.92 м/с
20:00
.
Температура: 0 ... 0°C
Ветер западный, 3.23 м/с
23:00
.
Температура: -1 ... -1°C
Ветер западный, 3.11 м/с

12 ноября

02:00
.
Температура: -2 ... -2°C
Ветер западный, 2.73 м/с
05:00
.
Температура: -2 ... -2°C
Ветер западный, 2.61 м/с
08:00
.
Температура: -2 ... -2°C
Ветер западный, 2.24 м/с
11:00
.
Температура: -3 ... -3°C
Ветер западный, 2.03 м/с
14:00
.
Температура: -2 ... -2°C
Ветер северо-западный, 1.49 м/с
17:00
.
Температура: -0 ... -0°C
Ветер западный, 1.59 м/с
20:00
.
Температура: -1 ... -1°C
Ветер южный, 1.45 м/с
23:00
.
Температура: -2 ... -2°C
Ветер юго-восточный, 1.97 м/с

13 ноября

02:00
.
Температура: -2 ... -2°C
Ветер юго-восточный, 2.23 м/с
05:00
.
Температура: -2 ... -2°C
Ветер юго-восточный, 2.44 м/с
08:00
.
Температура: -2 ... -2°C
Ветер юго-восточный, 2.76 м/с
11:00
.
Температура: -1 ... -1°C
Ветер юго-восточный, 2.89 м/с
14:00
.
Температура: -0 ... -0°C
Ветер юго-восточный, 2.47 м/с
17:00
.
Температура: 0 ... 0°C
Ветер юго-восточный, 2.48 м/с
20:00
.
Температура: 1 ... 1°C
Ветер юго-восточный, 2.1 м/с
23:00
.
Температура: 2 ... 2°C
Ветер юго-восточный, 3.71 м/с

14 ноября

02:00
.
Температура: 3 ... 3°C
Ветер южный, 4.85 м/с
05:00
.
Температура: 4 ... 4°C
Ветер южный, 5.74 м/с
08:00
.
Температура: 4 ... 4°C
Ветер южный, 6.6 м/с
11:00
.
Температура: 4 ... 4°C
Ветер южный, 6.9 м/с
14:00
.
Температура: 4 ... 4°C
Ветер южный, 6.41 м/с
17:00
.
Температура: 5 ... 5°C
Ветер южный, 6.55 м/с
20:00
.
Температура: 5 ... 5°C
Ветер южный, 7.31 м/с
23:00
.
Температура: 5 ... 5°C
Ветер южный, 7.07 м/с

15 ноября

02:00
.
Температура: 5 ... 5°C
Ветер южный, 6.31 м/с
05:00
.
Температура: 5 ... 5°C
Ветер южный, 5.58 м/с
08:00
.
Температура: 5 ... 5°C
Ветер западный, 5.41 м/с
11:00
.
Температура: 1 ... 1°C
Ветер северо-западный, 2.98 м/с
14:00
.
Температура: 1 ... 1°C
Ветер западный, 3.25 м/с
17:00
.
Температура: 1 ... 1°C
Ветер западный, 4.4 м/с
20:00
.
Температура: -0 ... -0°C
Ветер западный, 3.97 м/с
23:00
.
Температура: -0 ... -0°C
Ветер западный, 3.77 м/с

16 ноября

02:00
.
Температура: -1 ... -1°C
Ветер западный, 3.76 м/с
05:00
.
Температура: -2 ... -2°C
Ветер южный, 4.11 м/с
08:00
.
Температура: -2 ... -2°C
Ветер западный, 4.65 м/с
юань -0.01 cny доллар -0.22 usd евро +0.09 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 694
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