وأوضح العلماء الروس كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تسريع الأبحاث في مجال الجيوفيزياء والطب

وفي هذا السياق، نشرت صحيفة كوميرسانت مقالة حول كيفية إتقان العلماء للذكاء الاصطناعي لحل المشكلات التطبيقية. وهكذا، تريد ماريا سميرنوفا، مع مجموعة من الباحثين بقيادة البروفيسور إيفان كولاكوف من سكولتيش، استخدام طريقة التعلم الآلي للبحث عن مصادر الطاقة الحرارية الأرضية في كامتشاتكا وجزر الكوريل. والآن يتم ذلك يدويًا، حيث يتم قياس الموجات الزلزالية من نقاط مختلفة على سطح المناطق النشطة بركانيًا. وبما أن الموجات الزلزالية تنتقل بسرعات مختلفة في صخور القشرة الأرضية العادية وفي الأماكن التي تقترب فيها المياه الحرارية الأرضية من السطح، فمن الممكن العثور على مناطق حيث حتى الحفر الضحل سيسمح ببناء محطة حرارية أرضية. تتمتع GeoPPs بالعديد من المزايا مقارنة بغيرها: ليست هناك حاجة لتسليم الوقود الصعب والمكلف من البر الرئيسي، والإنتاج مستقر على مدار 24 ساعة يوميًا طوال العام، وهو ما لا تتمتع به شركات SPP وWPPs. ولكن هناك أيضًا صعوبة: فالتحليل اليدوي لمخططات الزلازل يستغرق الكثير من الوقت ويتطلب مشاركة الجيوفيزيائيين المؤهلين. إن أتمتة البحث عن مثل هذه المناطق باستخدام الذكاء الاصطناعي في المستقبل يجب أن تجد مناطق للحفر بشكل أسرع وأكثر دقة. مثال آخر على كيفية تخطيط الباحثين لاستخدام أساليب تعلم الآلة للعثور على أنماط في البيانات الضخمة هو مشروع داريا نيفيروفا من معهد الرياضيات. S. M. Nikolsky PFUR في علم الأوبئة. لقد كان هذا العلم يستخدم النماذج الرياضية لفترة طويلة، لكن كوفيد-19 أظهر أن مثل هذه النماذج تبالغ في تبسيط العمليات الحقيقية لانتشار العدوى. وبينما أظهرت النمذجة الرياضية الانتشار السريع للوباء أو حالات العدوى الأخرى، كانت السرعة الفعلية للمرض مختلفة: على سبيل المثال، انخفضت بشكل حاد عندما بدأ الناس في استخدام الأقنعة. من المفترض أن تكون الشبكات العصبية قادرة على عزل الأنماط من مجموعة البيانات، حتى لو لم يتم وصفها رياضيًا من قبل الباحثين. وبالتالي، هناك فرصة للارتقاء بالتنبؤ بالعدوى إلى مستوى جديد، مما يجعله مرنًا ومفصلاً ومتكيفًا مع الحياة الواقعية. يتم تطبيق الذكاء الاصطناعي في مجال العلوم الطبيعية في جميع أنحاء العالم. في العام الماضي، تمكنت البيانات الواردة من تلسكوب هابل، والتي تم تغذيتها من خلال الشبكات العصبية وتدريبها على البحث عن الحالات الشاذة، من التعرف بسرعة على حوالي 800 جسم فلكي غير عادي. وكان من بينها “نقاط حمراء صغيرة”، وقد كتبت منشوراتنا مرارًا وتكرارًا عن طبيعتها الغامضة. وفقا للاستطلاعات، في العام الماضي، استخدم 87٪ من العلماء حول العالم نماذج لغوية كبيرة في عملهم. يعمل الذكاء الاصطناعي في العلوم بشكل أفضل في أيدي الخبراء الذين يجمعون بين المعرفة في مجال تخصصهم والكفاءات في التعلم الآلي. وللحصول على هذا الأخير، يحتاج الباحثون إلى تعليم خاص. يعمل طلاب المسار الخاص في مدرسة ياندكس لتحليل البيانات على المشاريع التي تمت كتابتها في كوميرسانت – حيث يتقن العلماء الذكاء الاصطناعي في المشكلات التطبيقية في مجالاتهم. التسجيل في البرنامج مفتوح الآن.