В этом году участники Математического центра в Академгородке доработают возможности искуcственного интеллекта Менон, рассказал ректор НГУ Михаил Федорук, обращаясь к участникам «Большой математической мастерской», спутника международного форума технологического развития «Технопром».
Федорук разъяснил, что в этом году участникам проекта предстоит усовершенствовать систему “сильного” искусственного интеллекта «Менон», которую разрабатывают в НГУ – “путём исследования и доработки мультмодального RAG (retrieval augmented generation) – одного из подходов, позволяющего научить большую языковую модель видеть и слышать с использованием внешней базы знаний о мире”.
Такая система “сильного” искусственного интеллекта может самообучаться, определять для себя цели и пути их достижения, может быть использована для решения сложных экономических задач, автономного вождения и управления БПЛА, автоматизации и оптимизации промышленных процессов, предотвращения аварийных ситуаций, медицинской диагностики и научных исследований от создания новых материалов и редактирования генов при помощи вычислений до прогнозирования распространения инфекционных заболеваний и изменений климата.
(Федорук не уточнил, но возможно, что название искусственного интеллекта Менон – отсылка к одному из диалогов Платона, где Сократ рассуждает о добродетели – прим.ред).
В этом году в работе Большой математической мастерской в этом году примут участие “школьники и студенты со всей страны от Санкт-Петербурга до Камчатки. Вместе с ними будут работать и иностранные участники. Для этого одно из тематических направлений Мастерской будет проходить полностью на английском языке. При этом площадка в Новосибирске не единственная. Мастерская работает одновременно в пяти городах – ещё и в Томске, Тюмени, Майкопе и Омске», -рассказал руководитель БММ-2024”, – отметил заместитель директора Математического центра в Академгородке, д.ф-м.н. Тимур Насыбуллов.
В этом году среди работ проектных команд – оценка клинических осложнений при аневризме аорты, разработка больших языковых моделей для «сильного» искусственного интеллекта, выявление уязвимостей программного кода с помощью машинного обучения, прогнозирование погоды с помощью нейросетей, моделирование массовых полётов птиц и прогноз цен на авиабилеты.