23 мая 2025
16:03
Генетические исследования стали одним из ключевых инструментов диагностики рака
15:06
Машинное обучение внедрили для анализа чернил в криминалистике
12:01
Эксперты призвали РФ и Центральную Азию вместе изучать ледники
11:34
В России повышение гибкости закона о ГМО ускорит развитие синтетической биологии
11:18
Медведев: совет по науке при президенте РФ соберется на заседание 26 мая
10:38
В Томске запустили первое производство российского электролита
10:10
Найден способ снизить на 30% энергопотребление промышленных роботов
07:50
Созданы элементы для "глаз" космического телескопа, который заменит "Хаббл"
05:58
Разработанные РАН пробиотики будут выпускать в Оренбургской области
05:35
Шампуни и гели для душа могут быть источником токсичных соединений в воде бассейнов
05:31
Профессор РАН Антон Буздин вошел в топ мировых ученых по версии ScholarGPS
01:06
Метод закладки икры для восстановления популяции рыбы показал свою эффективность
22 мая 2025
18:38
Сверхточные замеры радиуса гелия-3 помогут проверить квантовую электродинамику
15:48
Тесные условия среды повышают стойкость мигрирующих раковых клеток к терапии
13:07
В Челябинской области обнаружили фрагменты метеорита
13:03
В России появится "Черная книга" чужеродных видов растений
12:51
Обнаружен новый тип симметрии в геноме кишечной палочки
12:36
Генетик Куцев: геномное исследование не дает поставить точный диагноз в 45% случаев
12:36
Сверхзвуковой "удар" в окно переосмыслили
10:35
Выпущено первое международное руководство по методам транскриптомного анализа
09:45
У холеры нашли три системы защиты от бактериофагов
09:36
Создан двигатель, который увеличит дальность полета БПЛА
08:05
Эффект шепчущей галереи помог создать микролазеры размером с пылинку
07:04
Создана система ИИ, ускоряющая квантово-химические расчеты
06:07
Разработано стереозрение для беспилотников на основе ИИ
04:35
В России создали препараты от рака, воздействующие на опухоль "с двух сторон"
21 мая 2025
21:14
В Петербурге стартует крупнейший форум ученых-гуманитариев "Лихачевские чтения"
20:26
Российские НОЦ за шесть лет получили более 17 тыс. патентов
18:56
Доказано сопровождение рождения молний гамма-вспышками
16:41
Создан нанопластырь для продления сроков хранения овощей
13:12
Выявлен механизм, защищающий летучих мышей от заражения вирусами
11:32
Экстракт плодов земляничного дерева подавляет развитие язвенного колита
10:18
Разработан светящийся сенсор для проверки качества воды в домашних условиях
08:45
Разработана не имеющая аналогов в РФ система для обследования рельс
08:35
Разработано дешевое всепогодное "зрение" для беспилотных автомобилей
07:22
РФ и США получили новые данные о потоке Геминид
06:42
Впервые проведена терапия нейроэндокринного рака с помощью лютеция-177
06:09
В Поморье разработали автоматическую привязку спутниковых снимков к местности
06:03
Создана компактная система экологического мониторинга на биоэлектричестве
05:38
Новое поколение отечественного микроконтроллера представят к 2030 году
Все новости

В Новосибирске создали отечественную платформу для управления массивами данных

Разработку протестируют участники всероссийского проекта "Школьники - научные волонтеры"

НОВОСИБИРСК, 3 сентября. /ТАСС/. Ученые Новосибирского государственного университета (НГУ) разработали отечественную платформу для управления массивами данных. Первыми ее протестируют участники всероссийского проекта "Школьники - научные волонтеры", которые смогут не только исследовать природу своей малой родины, но и формировать датасеты с фото- и аудиоматериалами, описаниями, метриками и данными о локации объектов живой природы, сообщили ТАСС в пресс-службе вуза.

"Идея проекта, находящегося на стыке двух наук - биологии и искусственного интеллекта, принадлежит заведующему Лабораторией аналитики потоковых данных и машинного обучения механико-математического факультета НГУ, ведущему научному сотруднику Центра искусственного интеллекта НГУ Евгению Павловскому. Данный проект призван пополнить знания школьников о природе малой родины, пробудить в них интерес к изучению окружающего мира, научить применять научный подход, мотивировать к исследовательской деятельности через познание методов искусственного интеллекта", - сообщили в пресс-служба.

Сейчас более 1,3 тыс. школьников и педагогов со всей страны прошли регистрацию в специально разработанной базе данных, которую они будут пополнять результатами своих наблюдений за живой природой. Цель проекта - профессиональная ориентация школьников в научно-исследовательской деятельности через систему научного волонтерства. Научными партнерами проекта стали Институт систематики и экологии животных СО РАН и Институт почвоведения и агрохимии СО РАН. "Школьники в соответствии с этическими принципами создают научный набор данных, который впоследствии можно использовать для обучения искусственного интеллекта. Мы планируем и самих ребят привлекать для перекрестной проверки, чтобы повысить качество данных. Когда оно будет достаточно высоким, мы сможем обучать искусственный интеллект при обработке данных решать те же задачи, что и школьники. Но делать это мы будем не для того, чтобы избавить юных исследователей от выполнения этой работы и переложить ее на искусственный интеллект. Для нас важно показать им, как на основе полученных ими данных создаются алгоритмы искусственного интеллекта, предназначенные для решения тех задач, которые они ранее решали сами. Мы хотим достичь важной педагогической цели - обучения школьников основам применения и обучения искусственного интеллекта, исходя из понимания сути алгоритма, - приводит пресс-служба слова Павловского.

О проделанной и предстоящей работе

Для участия в проекте были сформированы команды из педагогов и учеников, где на одного наставника приходилось несколько школьников. Обучение научных волонтеров проводилось в формате онлайн-лекций. Участников проекта обучали ведению записей, определению видов животных, растений, грибов и почв, правильному ведению видео- и аудиозаписей. Также ребята получили новые знания по проведению исследований и работе в сфере информационных технологий - с большими данными, нейросетями и компьютерным зрением.

С марта 2024 года группы научных волонтеров работали на местности. Каждая команда выбирала несколько природных площадок, всесторонне исследовала их и собирала материалы о растениях, животных, грибах и почвах, подробно фиксируя данную информацию. Теперь им предстоит сформировать собственные датасеты с фото-, аудио-, текстовыми описаниями, метриками и информацией о площадке в общей базе данных. Важно, чтобы данные не обладали внутренней противоречивостью и соответствовали принятым нормам научных наблюдений, поэтому они будут верифицированы учеными. После присвоения данным статуса "проверено" или "верифицировано" всю информацию объединят в научную базу данных, на которой и будет обучаться модель искусственного интеллекта.