Notice: file_put_contents(): Write of 2222 bytes failed with errno=28 No space left on device in /var/www/group-telegram/post.php on line 50
Warning: file_put_contents(): Only 8192 of 10414 bytes written, possibly out of free disk space in /var/www/group-telegram/post.php on line 50 GIPRO Проекты энергетики | Telegram Webview: gipro_ru/792 -
Недавно ИСП РАН, Сеченовский Университет и платформа Yandex Cloud провели тесты федеративного машинного обучения — инструмента, который позволяет настроить ИИ на анализ чувствительных данных.
Решение, которое работает на основе обработки данных на стороне клиента (локально) и передаёт комплексную информацию на центральный (федеративный) сервер позволило установить возможность ИИ выявлять фибрилляцию предсердий, один самых распространённых видов сердечной патологии.
ИИ смог выявить 12 сердечно-сосудистых заболеваний с диагностической точностью до 95%. А эксперимент показал перспективу применения искусственного интеллекта в различных направлениях, где необходим анализ big data с получением точной и достоверной информации. Кроме того, федеративный способ предоставляет высокий уровень информационной безопасности.
В энергетике федеративное обучение может быть перспективным в тех направлениях, где уже употребляют ИИ — для диагностики оборудования, определения отказов, прогнозирования сбоев. Кроме того, метод может быть полезен для анализа эффективности функционирования электросетей и контроля потребления электроэнергии.
Интересно, что сферы искусственного интеллекта и электроэнергетики оказываются критически важными друг для друга. Так, недавно Google проявил интерес к применению атомных электростанций в США и Японии для питания ЦОД, отвечающих за обучение ключевых нейросетей.
Кроме того, OpenAI, разработчики ChatGPT, предложили правительству США проект распределенной по всем штатам сети центров обработки данных, совмещенных с источником генерации в 5 ГВт для каждого центра. Так наглядно формируется взаимная зависимость: энергетика питает ЦОДы, а искусственный интеллект позволяет повышать эффективность сетей и объектов генерации.
Недавно ИСП РАН, Сеченовский Университет и платформа Yandex Cloud провели тесты федеративного машинного обучения — инструмента, который позволяет настроить ИИ на анализ чувствительных данных.
Решение, которое работает на основе обработки данных на стороне клиента (локально) и передаёт комплексную информацию на центральный (федеративный) сервер позволило установить возможность ИИ выявлять фибрилляцию предсердий, один самых распространённых видов сердечной патологии.
ИИ смог выявить 12 сердечно-сосудистых заболеваний с диагностической точностью до 95%. А эксперимент показал перспективу применения искусственного интеллекта в различных направлениях, где необходим анализ big data с получением точной и достоверной информации. Кроме того, федеративный способ предоставляет высокий уровень информационной безопасности.
В энергетике федеративное обучение может быть перспективным в тех направлениях, где уже употребляют ИИ — для диагностики оборудования, определения отказов, прогнозирования сбоев. Кроме того, метод может быть полезен для анализа эффективности функционирования электросетей и контроля потребления электроэнергии.
Интересно, что сферы искусственного интеллекта и электроэнергетики оказываются критически важными друг для друга. Так, недавно Google проявил интерес к применению атомных электростанций в США и Японии для питания ЦОД, отвечающих за обучение ключевых нейросетей.
Кроме того, OpenAI, разработчики ChatGPT, предложили правительству США проект распределенной по всем штатам сети центров обработки данных, совмещенных с источником генерации в 5 ГВт для каждого центра. Так наглядно формируется взаимная зависимость: энергетика питает ЦОДы, а искусственный интеллект позволяет повышать эффективность сетей и объектов генерации.
BY GIPRO Проекты энергетики
Warning: Undefined variable $i in /var/www/group-telegram/post.php on line 260
"There is a significant risk of insider threat or hacking of Telegram systems that could expose all of these chats to the Russian government," said Eva Galperin with the Electronic Frontier Foundation, which has called for Telegram to improve its privacy practices. At this point, however, Durov had already been working on Telegram with his brother, and further planned a mobile-first social network with an explicit focus on anti-censorship. Later in April, he told TechCrunch that he had left Russia and had “no plans to go back,” saying that the nation was currently “incompatible with internet business at the moment.” He added later that he was looking for a country that matched his libertarian ideals to base his next startup. There was another possible development: Reuters also reported that Ukraine said that Belarus could soon join the invasion of Ukraine. However, the AFP, citing a Pentagon official, said the U.S. hasn’t yet seen evidence that Belarusian troops are in Ukraine. What distinguishes the app from competitors is its use of what's known as channels: Public or private feeds of photos and videos that can be set up by one person or an organization. The channels have become popular with on-the-ground journalists, aid workers and Ukrainian President Volodymyr Zelenskyy, who broadcasts on a Telegram channel. The channels can be followed by an unlimited number of people. Unlike Facebook, Twitter and other popular social networks, there is no advertising on Telegram and the flow of information is not driven by an algorithm. Two days after Russia invaded Ukraine, an account on the Telegram messaging platform posing as President Volodymyr Zelenskiy urged his armed forces to surrender.
from sg
