CC BY
2УДК 004.032.26
Новлянский В.В.
преподаватель кафедры «Информационные системы и информатики» Кокшетауский университет им. Абая Мырзахметова (г. Кокшетау, Казахстан)
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В СОВРЕМЕННОЙ НАУКЕ И РОЛЬ В РАЗВИТИИ
Аннотация: в данной статье будут рассматриваться особенности нейронных сетей и искусственного интеллекта в науке и их влияние на процессы изучения научных проблем. Какие преимущества и недоставки обладают эти технологии. Проведен сравнительный анализ влияния направления развития технологий в науке. Какой вектор развития и к чему это может привести в итоге.
Ключевые слова: анализ, метод, исследование, наука, искусственный интеллект.
Сегодня искусственный интеллект (А1) играет одну из ключевых ролей в развитии современной науки. ИИ особенно используется в научных исследованиях. Он помогает в обработке огромного объема данных, астрономическими исследованиями. ИИ сокращает время обработки, сбора, выборки информации, так исследователи могут сделать упор на своих исследованиях, а не тратить время на сбор и обработку информации. Многие ученые обращаются за помощью к искусственному интеллекту. Искусственный интеллект, сейчас является опорой для научного сообщества. Особенно в астрономии, физики, биологии медицине.
Исследователи запускают искусственный интеллект (ИИ), часто в форме искусственных нейронных сетей, в потоки данных для более быстрой обработки данных. Такие системы «глубокого обучения» не требуют обучения специалистов-людей, в отличие от предыдущих попыток создания ИИ. В итоге
нынешний ИИ приобретают знания самостоятельно, часто из массивных обучающих наборов данных, и после проведения анализа они могут распознавать закономерности и выявлять аномалии в наборах данных, которые более больше и запутаннее, чем те, с которыми могут справиться люди.
Какие ИИ используются в обработки и аналитике данных, ниже будут приведены примеры таких ИИ:
IBM Watson Analytics обладает возможностью обработки естественных языков, так же позволяет пользователям взаимодействовать с данными в диалоговой манере, делая исследование и анализ куда удобнее и проще. Этот ИИ используют такие компании как: Infosys Ltd, California State University, Stanislaus, Cognizant Technology Solutions Corp и т.д.
H2O.ai это платформа с открытым исходным кодом. Что позволяет реализовать многие алгоритмы. Этот ИИ распространён в таких компаниях как: AT&T, Openly, Nissan и т.д.
DataRobot это платформа машинного обучения для автоматизации, обеспечения и ускорения обработки прогнозируемой аналитики, которая помогает специалистам по обработке и анализу данных создавать и разворачивать точные прогнозные модели. Эта же платформа распространена у таких компаний как: Cisco Systems Inc, Wipro Ltd, Cognizant Technology Solutions Corp и т.п.
Нейросети применяются в астрономии для анализа огромных объемов данных, полученные от телескопов, космических обсерваторий и спутников которые находятся на орбите и за Солнечной системой. Они помогают идентифицировать и классифицировать астрономические объекты, такие как: звезды, галактики и космические объекты, также космические события например: сверхновые взрывы и гамма-всплески. Также AI используют для прогноза орбит и движения космических объектов.
Из недавних исследований в которых был использован AI можно привести в пример такие события как:
Исследовательская команда использовала алгоритмы AI для улучшения первоначальных изображений 2019 года, которые теперь показывают черную дыру в центре галактики M87 крупнее и темнее, чем на первоначальном изображении.
Международная команда проекта SNAD с помощью AI обнаружила 11 аномалий, 7 из которых сверхновые.
Также сейчас научное сообщество используют ИИ в исследованиях пояса Койпера в Солнечной системе, облако Оорта и т.д.
В 2019 году ИИ создал 3D симуляцию Вселенной. Проект назвали Deep Density Displacement Model ученые были в шоке от точности воссоздания симуляции. SD-модель Вселенной, построенная с помощью алгоритма D3M /©S. He et al., Proceedings of the National Academy of Sciences 2019. Так же симуляция может моделировать изменения гравитации.
Из недостатков ИИ можно считать, что использование ИИ в исследованиях не может полностью заменить человеческий фактор. ИИ может помочь автоматизировать процессы обработки данных, но для окончательных решения исследований все же требуется участие человека. Поэтому необходимо использовать ИИ как инструмент, который помогает человеку, а не заменяет его.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Люгер, Дж.О. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем / Дж.О. Люгер. - М.: Диалектика, 2016. - 864 c;
2. Нильсон, Н. Принципы искусственного интеллекта / Н. Нильсон. - М.: Радио и связь, 2015. - 373 c;
3. Рассел, С. Искусственный интеллект: современный подход / С. Рассел, П. Норвиг. - М.: Вильямс, 2016. - 578 c;
4. The Basics of Neural Networks. — Текст : электронный // Data Driven Investor : [сайт]. — URL: https://medium.com/datadriveninvestor/the-basics-ofneural-networks-304364b712dc
Novlyansky V.V.
Abai Myrzakhmetov Kokshetau University (Kokshetau, Kazakhstan)
ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN MODERN SCIENCE AND ROLE IN DEVELOPMENT
Abstract: this article will consider the features of neural networks and artificial intelligence in science and their impact on the processes of studying scientific problems. What advantages and disadvantages do these technologies have. A comparative analysis of the influence of the direction of technology development in science is carried out. What is the vector of development and what it can lead to in the end.
Keywords: analysis, method, research, science, artificial intelligence.
