14 ноября 2023 года команда Google Deepmind официально представила мировой общественности свою модель прогнозирования погоды – GraphCast. Её особенность заключается в том, что она способна рассчитывать погоду на 10 дней вперёд без понимания «физики» атмосферных процессов. Учёные обучали нейросеть на цифровых исторических архивах погоды за период с 1979 по 2017 годы. Сам же прогноз рассчитывается за минуту и не требует огромных суперкомпьютерных ресурсов. В тестах GraphCast смог обойти самую передовую гидродинамическую модель прогнозирования погоды от Европейского центра среднесрочных прогнозов. Рост качества был настолько существенным и резким, что в научной среде уже говорят о революции в сфере прогнозирования погоды. К чему это может привести и где смотреть самые точные прогнозы? Давайте разбираться.
User
Сравнение мозга с нейронной сетью
18 min
35KМожно встретить много критических замечаний о том, что биологический мозг или биологические нейронные сети работают совершенно не так как ныне популярные компьютерные нейронные сети. К подобным замечаниям прибегают различные специалисты, как со стороны биологов, нейрофизиологов так и со стороны специалистов по компьютерным наукам и машинному обучению, но при этом очень мало конкретных замечаний и предложений. В этой статье мы попытаемся провести анализ этой проблемы и выявить частные различия между работой биологической и компьютерной нейронной сетью, и предложить пути улучшения компьютерных нейронных сетей которые приблизят их работу к биологическому аналогу.
+34
Концепт переноса сознания червя в робота
4 min
16KОсновная задача состоит в реализации нервной системы круглого червя c. elegans в теле робота таким способом, чтобы все поведение контролировалось этой нейронной сетью.
+23
Логика сознания. Вступление
8 min
111K В свое время на Хабре был опубликован цикл статей «Логика мышления». С тех пор прошло два года. За это время удалось сильно продвинуться вперед в понимании того, как работает мозг и получить интересные результаты моделирования. В новом цикле «Логика сознания» я опишу текущее состоянии наших исследований, ну а попутно попытаюсь рассказать о теориях и моделях интересных для тех, кто хочет разобраться в биологии естественного мозга и понять принципы построения искусственного интеллекта.
Перед началом хотелось бы сделать несколько замечаний, которые будет полезно помнить во время чтения всех последующих статей.
Ситуация, связанная с изучением мозга, особенная для науки. Во всех остальных областях естествознания есть базовые теории. Они составляют фундамент на котором строятся все последующие рассуждения. И только в нейронауке до сих пор нет ни одной теории, которая хоть как-то объясняла, как в нейронных структурах мозга протекают информационные процессы. При этом накоплен огромный объем знаний о физиологии мозга. Получены очень обнадеживающие результаты с помощью искусственных нейронных сетей. Но перекинуть мостик от одного к другому, пока, не удается. То, что известно о биологических нейронных сетях очень плохо соотносится с созданными на сегодня архитектурами искусственных нейронных сетей.
Не должна вводить в заблуждение распространенная фраза о том, что многие идеи искусственных нейронных сетей позаимствованы из исследований реального мозга. Заимствование носит слишком общий характер. По большому счету, оно заканчивается на том, что и там и там есть нейроны и между этими нейронами есть связи.
Перед началом хотелось бы сделать несколько замечаний, которые будет полезно помнить во время чтения всех последующих статей.
Ситуация, связанная с изучением мозга, особенная для науки. Во всех остальных областях естествознания есть базовые теории. Они составляют фундамент на котором строятся все последующие рассуждения. И только в нейронауке до сих пор нет ни одной теории, которая хоть как-то объясняла, как в нейронных структурах мозга протекают информационные процессы. При этом накоплен огромный объем знаний о физиологии мозга. Получены очень обнадеживающие результаты с помощью искусственных нейронных сетей. Но перекинуть мостик от одного к другому, пока, не удается. То, что известно о биологических нейронных сетях очень плохо соотносится с созданными на сегодня архитектурами искусственных нейронных сетей.
Не должна вводить в заблуждение распространенная фраза о том, что многие идеи искусственных нейронных сетей позаимствованы из исследований реального мозга. Заимствование носит слишком общий характер. По большому счету, оно заканчивается на том, что и там и там есть нейроны и между этими нейронами есть связи.
+43
Разжёвываем линейно-квадратичный регулятор для управления перевёрнутым маятником
8 min
33KПреамбула
Продолжаю подробное описание использования линейно-квадратичного регулятора на примере управления перевёрнутым маятником. К слову сказать, термин «ЛКР» очень неточно отражает суть происходящего, как мне уже подсказали в комментариях, в русской школе теории управления этот подход называется «аналитическим конструированием оптимальных регуляторов», что существенно точнее.
Как обычно, я стараюсь разжевать математику по максимуму, чтобы материал был доступен заинтересованному школьнику. Я глубоко убеждён, что использование математики по-хорошему должно бы быть платным: любая формула должна быть использована только тогда, когда она призвана облегчить понимание, а не для того, чтобы выпендриваться.
Итак, это уже четвёртая статья, для лучшего понимания происходящего неплохо бы прочитать предыдущие три:
- 1. Методы наименьших квадратов
- 2. Линейно-квадратичный регулятор, вводная
- 3. Управление двигателем постоянного тока при помощи линейно-квадратичного регулятора
Вот фотография системы (кликабельно):
+32
Обзор наиболее интересных материалов по анализу данных и машинному обучению №15 (22 — 28 сентября 2014)
6 min
12KПредставляю вашему вниманию очередной выпуск обзора наиболее интересных материалов, посвященных теме анализа данных и машинного обучения.
+23
Information
- Rating
- Does not participate
- Location
- Россия
- Date of birth
- Registered
- Activity