Личный кабинетЛичный кабинет

16+
...
-1 oCпасмурно

25 ноября

03:00
.
Температура: -1 ... -1°C
Ветер южный, 4.15 м/с
06:00
.
Температура: -2 ... -1°C
Ветер южный, 3.38 м/с
09:00
.
Температура: 0 ... 0°C
Ветер южный, 3.53 м/с
12:00
.
Температура: 1 ... 1°C
Ветер юго-восточный, 2.79 м/с
15:00
.
Температура: 0 ... 0°C
Ветер юго-восточный, 2.74 м/с
18:00
.
Температура: 1 ... 1°C
Ветер юго-восточный, 2.74 м/с
21:00
.
Температура: 1 ... 1°C
Ветер юго-восточный, 2.07 м/с

26 ноября

00:00
.
Температура: 1 ... 1°C
Ветер юго-восточный, 1.63 м/с
03:00
.
Температура: 0 ... 0°C
Ветер юго-восточный, 0.83 м/с
06:00
.
Температура: 1 ... 1°C
Ветер восточный, 0.78 м/с
09:00
.
Температура: 1 ... 1°C
Ветер восточный, 1.41 м/с
12:00
.
Температура: 1 ... 1°C
Ветер восточный, 1.51 м/с
15:00
.
Температура: 1 ... 1°C
Ветер восточный, 1.7 м/с
18:00
.
Температура: 1 ... 1°C
Ветер восточный, 2.05 м/с
21:00
.
Температура: 1 ... 1°C
Ветер восточный, 1.95 м/с

27 ноября

00:00
.
Температура: 1 ... 1°C
Ветер восточный, 2 м/с
03:00
.
Температура: 2 ... 2°C
Ветер восточный, 1.9 м/с
06:00
.
Температура: 2 ... 2°C
Ветер юго-восточный, 2.04 м/с
09:00
.
Температура: 3 ... 3°C
Ветер юго-восточный, 2.17 м/с
12:00
.
Температура: 3 ... 3°C
Ветер юго-восточный, 2.31 м/с
15:00
.
Температура: 4 ... 4°C
Ветер юго-восточный, 2.4 м/с
18:00
.
Температура: 5 ... 5°C
Ветер юго-восточный, 2.86 м/с
21:00
.
Температура: 5 ... 5°C
Ветер южный, 3.03 м/с

28 ноября

00:00
.
Температура: 5 ... 5°C
Ветер южный, 3.2 м/с
03:00
.
Температура: 3 ... 3°C
Ветер западный, 3.87 м/с
06:00
.
Температура: 1 ... 1°C
Ветер южный, 3.18 м/с
09:00
.
Температура: 1 ... 1°C
Ветер западный, 3.5 м/с
12:00
.
Температура: 1 ... 1°C
Ветер западный, 3.97 м/с
15:00
.
Температура: 1 ... 1°C
Ветер западный, 2.44 м/с
18:00
.
Температура: 1 ... 1°C
Ветер южный, 1.83 м/с
21:00
.
Температура: -1 ... -1°C
Ветер южный, 1.89 м/с

29 ноября

00:00
.
Температура: -0 ... -0°C
Ветер южный, 1.66 м/с
03:00
.
Температура: 1 ... 1°C
Ветер южный, 1.51 м/с
06:00
.
Температура: 1 ... 1°C
Ветер юго-восточный, 1.39 м/с
09:00
.
Температура: 2 ... 2°C
Ветер южный, 1.36 м/с
12:00
.
Температура: 2 ... 2°C
Ветер юго-восточный, 0.97 м/с
15:00
.
Температура: 1 ... 1°C
Ветер южный, 0.77 м/с
18:00
.
Температура: 1 ... 1°C
Ветер южный, 1.21 м/с
21:00
.
Температура: 1 ... 1°C
Ветер западный, 1.65 м/с

30 ноября

00:00
.
Температура: 0 ... 0°C
Ветер западный, 1.54 м/с
юань -0.01 cny доллар -0.1 usd евро +0.81 euro
wishlist 0 Список избранного
Мы приглашаем вас принять активное участие в жизни нашего городского портала!
Звенигород

новости часа в TG

ВЗВЕНЕ

отдел продаж

vzvene@bk.ru

Нейросеть превратит тяжелую нефть в легкую

date 29 ноября 2021 16:36
Просмотров 364
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

Добавить комментарий

Список избранногоСписок избранного