Ученые создали предсказывающую течение болезни нейросеть

Ученые объяснили, что G-Net использует рекуррентные нейронные сети. Это позволяет им лучше моделировать временные последовательности со сложной и нелинейной динамикой.

Во время оценки способности прогнозировать и обучать G-Net, команда ученых сделала два набора данных, которые основаны на ложных фактах. Каждый из них содержал примерно одну тысячу известных траекторий протекания лечения пациентов. На определенном шаге медики меняли способ лечения, заставляя нейросеть выстраивать около сотни новых прогнозных траекторий.

Конечная цель экспертов – разработать метод машинного обучения, который позволил бы врачам исследовать различные сценарии и варианты лечения.

Российские специалисты разработали искусственный интеллект, способный проверять школьные сочинения и работы ЕГЭ. Новая разработка представлена в рамках технологического конкурса ПРО//ЧТЕНИЕ, организованного Фондом национальной технологической инициативы. Команды-участницы создали специальную нейросеть, способную проверять логические и фактические ошибки в текстах.