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
Russians and Ukrainians are both prolific users of Telegram. They rely on the app for channels that act as newsfeeds, group chats (both public and private), and one-to-one communication. Since the Russian invasion of Ukraine, Telegram has remained an important lifeline for both Russians and Ukrainians, as a way of staying aware of the latest news and keeping in touch with loved ones. He said that since his platform does not have the capacity to check all channels, it may restrict some in Russia and Ukraine "for the duration of the conflict," but then reversed course hours later after many users complained that Telegram was an important source of information. Telegram has become more interventionist over time, and has steadily increased its efforts to shut down these accounts. But this has also meant that the company has also engaged with lawmakers more generally, although it maintains that it doesn’t do so willingly. For instance, in September 2021, Telegram reportedly blocked a chat bot in support of (Putin critic) Alexei Navalny during Russia’s most recent parliamentary elections. Pavel Durov was quoted at the time saying that the company was obliged to follow a “legitimate” law of the land. He added that as Apple and Google both follow the law, to violate it would give both platforms a reason to boot the messenger from its stores. Pavel Durov, a billionaire who embraces an all-black wardrobe and is often compared to the character Neo from "the Matrix," funds Telegram through his personal wealth and debt financing. And despite being one of the world's most popular tech companies, Telegram reportedly has only about 30 employees who defer to Durov for most major decisions about the platform. Oleksandra Matviichuk, a Kyiv-based lawyer and head of the Center for Civil Liberties, called Durov’s position "very weak," and urged concrete improvements.
from vn
