Тииба и посрания форум, немой да куотнеш (добре поне че сега прават милиони с отбраните юзери)
Шваб ще ви чипира с Путин
Шваб ще НИ чипира!
_______________________
Аз ше ви чипирам.
Московски физико-технологичен институт (Национален изследователски университет)
Центр компетенций НТИ по направлению «Искусственный интеллект»
ai.mipt.ru
Център за компетентност на НТИ в областта на "Изкуствен интелект"
Центърът за компетентност на NTI в областта на „Изкуствения интелект“ е създаден на базата на Московския физико-технологичен институт през 2018 г. въз основа на резултатите от конкурсен подбор за безвъзмездни средства за държавна подкрепа на центровете на Националната технологична инициатива на базата на образователни институции за висше образование и научни организации в съответствие с Постановление на правителството на Руската федерация № 1251 от 16 октомври 2017 г. Оператор на проекта е Фондът за подкрепа на проекти за национална технологична инициатива (Фонд НТИ).
Дейностите на Центъра се осъществяват с цел интегрирано развитие на AI технологиите и се осъществяват в съответствие с Програмата за създаване и развитие на Центъра в рамките на следните групи дейности:
Разработване и внедряване на решения и продукти, които са конкурентоспособни на световните пазари , базирани на технологии за изкуствен интелект, използвайки съществуващия изоставане и компетенции на MIPT и партньори;
Създаване на нова инфраструктура за научноизследователска и развойна дейност на базата на MIPT, включително хардуер и софтуер, центрове за колективно ползване в областта на изкуствения интелект;
Разработване на система за обучение на персонал, способна да решава сложни научни и инженерни проблеми в областта на създаването, внедряването и прилагането на технологии с изкуствен интелект в ключови сектори на икономиката;
Осигуряване на правна защита и управление на правата върху резултатите от интелектуалната дейност,
комерсиализация на резултатите от НИРД .
От гледна точка на технологичното развитие NTI Center идентифицира
седем ключови области , които основно определят съдържанието на технологията "Изкуствен интелект":
Проекты Центра компетенций НТИ по направлению «Искусственный интеллект»
ai.mipt.ru
Разработка и исследование моделей машинного обучения и использование их для создания доменных разговорных навыков на основе размеченных данных и антологий, а также ведения диалога на общие темы – проект DeepPavlov.
ai.mipt.ru
Разговорен изкуствен интелект DeepPavlov
Разработване и изследване на модели за машинно обучение и използването им за създаване на специфични за домейна разговорни умения въз основа на етикетирани данни и антологии, както и за провеждане на диалог по общи теми - проектът DeepPavlov.
Едно от направленията на дейност на NTI Competence Center в направление „Изкуствен интелект“ на базата на MIPT е изследване в областта на архитектурите на дълбоки невронни мрежи и разработването на приложни решения на тяхна основа.
От юни 2017 г. Лабораторията по невронни системи и дълбоко обучение изпълнява международен проект за създаване на разговорен изкуствен интелект под формата на
платформата DeepPavlov.ai - разговорен AI стек с отворен код за създаване на чатботове, разговорни системи и сложни AI асистенти .
Проектът е насочен към разработване на
машинен интелект за разговорна невронна мрежа, който може да води смислен диалог с човек и да постигне целта, поставена в диалога.
Листовка на проекта
Технологии
Библиотеката DeepPavlov съдържа:
- Набор от предварително обучени най-съвременни NLP модели за анализ на текст, компоненти на диалогова система (ML / DL / базирани на правила) и конвейери;
- Инструменти за разработване и интегриране на приложения (месинджъри, софтуер за помощ и др.);
- Библиотека за създаване и тестване на диалогови модели;
- Възможност за интеграция с API;
- Поддръжка на 53+ езика.
Повече от 50 компании в Русия и чужбина вече са внедрили и успешно използват решения, базирани на DeepPavlov.
Постигнати резултати:
В резултат на изпълнението на проекта са подадени 6 PCT заявки. Редица решения, базирани на платформата с отворен код за изграждане на диалогови системи DeepPavlov, са внедрени в продуктите на Sberbank, която действа като индустриален партньор на проекта.
В процеса на работа по проекта беше сформиран научен екип от световна класа, което се потвърждава от избора на лабораторния екип в топ 10 на участниците в технологичното състезание по разговорен AI от Amazon през 2019 и 2020 г.
Демо версия на библиотеката DeepPavlov е достъпна на
demo.deeppavlov.ai .
През 2019 г. библиотеката DeepPavlov стана един от победителите в състезанието „Powered by TF Challenge“ на Google
През 2019 г. екипът на лабораторията получи грант и беше избран да участва в Alexa Prize Socialbot Grand Challenge 3 от Amazon
Приложни индустрии
Библиотеката DeepPavlov съдържа набор от компоненти за бързо прототипиране
на системи за диалог, които ви позволяват да автоматизирате комуникационните процеси в търговията на дребно, маркетинга, банкирането и други области. Например разговорните машинни интерфейси позволяват търсене на информация в интерактивен режим, те могат да изпълняват функциите на контактен център и техническа поддръжка.
Проектът изпълнява Лаборатория по невронни системи и дълбоко обучение
Партньори ПАО "Сбербанк"
Разработка новых архитектур сильного машинного интеллекта на основе реверс-инжиниринга принципов работы мозга.
ai.mipt.ru
Силен изкуствен интелект
Разработване на нови архитектури на силен машинен интелект, базиран на обратно инженерство на принципите на мозъка.
Лабораторията за когнитивни архитектури разработва нови архитектури за силен изкуствен интелект, ключова технология за бъдещето на глобалния масов пазар на роботика.
По същество става дума за създаване на операционна система от ново поколение, която дава възможност на роботите да се самообучават на сложно целесъобразно поведение с голям хоризонт на планиране, което все още не е достъпно за съвременните роботи с програмируемо поведение.
Основната цел на проекта е да създаде изкуствена психика на роботи, която им позволява самостоятелно да планират постигането на целите си и да изпълняват тези планове, адаптирайки се към променящата се среда. Решението ще се основава на моделиране на основните архитектурни принципи на мозъка и изграждане на връзки на ниво отделни подсистеми (зрение, слух, внимание, работна памет и др.). Разработката ще позволи на роботите да се научат да решават сложни проблеми за много по-малко време и със значително по-малко изчислителни ресурси, за разлика от познатите аналози.
Технологии
В резултат на проекта бяха създадени:
- оригиналната авторска архитектура на изкуствената психика Deep Control , чийто прототип е кортико-стриаталната система на предната част на мозъка на бозайниците, която контролира тяхното поведение и мислене (за разлика от архитектурата на съвременните невронни мрежи, прототипът от които е задната част на мозъка, която е отговорна за разпознаването на ситуацията);
- биологично базиран действащ прототип на изкуствената психика на роботите „ADAM“ (акроним за Adaptive Deep Autonomous Machine) с архитектура Deep Control, която е в основата на операционните системи на автономните роботи от ново поколение. Прототипът има елементи от основните свойства на изкуствената психика (самостоятелно целеполагане, многостепенно планиране, усвояване на нови умения и др.). Архитектурата на ADAM, например, за разлика от DeepMind AlphaZero на Google, е изградена върху изучаването не на отделни действия, а на най-полезните им комбинации.
Алфа версията на „ADAM“ беше тествана на отворената платформа OpenAI Gym, предназначена да тества и обучава силен AI, както и да провежда състезания между научноизследователски и развойни проекти, базирани на алгоритми за обучение с подсилване. Този ресурс предлага голям брой среди за тестване (игри). За целите на проекта е използван един от тях -
MountainCar-v0 , който ви позволява да симулирате действията на автомобил, опитващ се да изкачи хълм. Условията на задачата предполагат, че двигателят на автомобила не е достатъчно мощен, за да преодолее препятствието. Следователно алгоритъмът трябва самостоятелно да намери решение за определен брой опити, което се състои в увеличаване на импулса и ускоряване на обекта до необходимата мощност чрез люлеене напред и назад.
По време на работата прототипът последователно демонстрира основните елементи на взаимодействие с тестовата (игровата) среда и беше получен конкурентен (поне топ 10) резултат в сравнение с други известни алгоритми.
По-нататъшното развитие на ADAM се извършва чрез апробиране на технологията за решаване на приложни проблеми, при които се изисква обучение на когнитивни умения при липса на големи обучителни проби (например „Обучение в техниките на хуманоиден робот футболист“ в рамките на направление "Робофутбол" на Центъра).
Приложни индустрии
Полученият резултат ще бъде търсен преди всичко от производителите на роботика, които ще могат да обучават основния модел в различни професии без програмиране, чрез „обучение“. Например, в зависимост от задачата, БПЛА могат да бъдат надарени с функции за патрулиране, доставка, наблюдение на пасящ добитък, опрашване на растения и т.н. В допълнение, решенията, базирани на изкуствена психика, ще намерят приложение в други индустрии, където се изисква обучение на когнитивни умения в липсата на големи тренировъчни извадки.
Проектът изпълнява Лаборатория по когнитивни архитектури
Партньори Intellect Group LLC, Mobile Telesystems PJSC, Advanced Research Foundation.
Разработка мобильных автономных комплексов оперативного мониторинга различного назначения с применением технологий искусственного интеллекта для обработки и интерпретации данных и поддержки принятия решений в реальном времени.
ai.mipt.ru
Автономни мобилни системи за наблюдение, базирани на UAV
Разработване на мобилни автономни комплекси за оперативен мониторинг за различни цели, използващи технологии с изкуствен интелект за обработка и интерпретация на данни и подпомагане на вземането на решения в реално време.
Разработка принципиально новых технологий биометрической идентификации пользователей с помощью анализа и интеллектуальной обработки рефлекторных реакций человека.
ai.mipt.ru
Нова интерактивна биометрия
Разработване на фундаментално нови технологии за биометрична идентификация на потребители, използвайки анализа и интелигентната обработка на човешките рефлексни реакции.
Проектът е насочен към преодоляване на технологичната бариера, която възпрепятства активното развитие на услугите на цифровата икономика и се дължи на невъзможността да се осигури необходимото ниво на сигурност, когато потребителите имат отдалечен достъп до отворени системи от ненадеждни устройства.
Технологии
В хода на работата ще бъде създадена технология за дистанционна
жизненоважна динамична биометрична идентификация на лице ,
която не може да бъде дискредитирана чрез подмяна (копиране) на биометричен идентификатор или въвеждане на злонамерен софтуер (софтуер). Технологията ще се основава на анализ на реакциите (характер на движението на зениците) на човек към рандомизирани визуални стимули с помощта на AI технологии.
В резултат на проекта ще бъде създаден
софтуерен пакет за биометрична идентификация на потребителя , на базата на който ще се предоставя услуга за идентификация на доверен потребител на ненадеждно клиентско устройство.
Принцип на действие
Общата схема на функциониране на предложената интерактивна система е показана на фигура 1. В илюстрирания сценарий потребителят иска да използва дистанционна услуга: извършване на банкова транзакция или гласуване. Центърът за данни се счита за надежден, докато доверието на потребителското устройство не може да бъде гарантирано. За по-голяма яснота процедурата за интерактивна идентификация е условно разделена на 6 стъпки. Белият текст на диаграмата представлява имената на стъпките. Междинният обмен на данни е обозначен с пунктирани стрелки, тяхната посока и последователност показват реда, в който се изпълняват основните стъпки.
Използването на произволни стимули изключва възможността за просто записване на отговорите. В допълнение, в предложената схема, задачата на нападателя (да замени идентификатора) се оказва еквивалентна по сложност на задачата за конструиране на изчислително реализиран прогнозен модел на поведението на човешката нервна система. Към днешна дата такива модели не съществуват.
Технологията ще се използва за предоставяне на услуга за идентификация на доверен потребител на ненадеждно клиентско устройство.
Като част от проекта се разработват нови алгоритми за проследяване на погледа на потребителя с помощта на пасивни RGB камери, използвани в съвременните мобилни устройства (Фигура 2).
Приложни индустрии
Потенциални клиенти и приложения:
Публични органи, предоставяне на обществени услуги;
- Банкиране;
- Платежни услуги (Pay Pal, Google Pay, Microsoft Pay, WeChat Pay, KakaoPay);
- Производители на устройства (Samsung (Samsung Pay), Huawei (Huawei Pay), Apple (Apple Pay), Xiaomi (Mi Pay), LG (LG Pay)).
Проектът изпълнява Лаборатория за приложни изследвания MIPT-Sberbank
Партньори ЗАО ОКБ САПР
Ръководител проект
Райгородски Андрей Михайлович – доктор на физико-математическите науки, професор, директор на Phystech School of Applied Mathematics and Informatics (FPMI)
Создание специализированной системы распознавания и анализа речи на основе методов компьютерной лингвистики и нейросетевых технологий, в том числе с применением процессоров Эльбрус и NeuroMatrix.
ai.mipt.ru
Анализ на речта и гласови роботи
Създаване на специализирана система за разпознаване и анализ на реч, базирана на компютърна лингвистика и невронни мрежови технологии, включително използване на процесори Elbrus и NeuroMatrix.
Специалисти от Лабораторията по невронни мрежови технологии и компютърна лингвистика разработват
технология за разпознаване на реч на руски и английски език с функция за гласова биометрия и разделяне на аудиозаписи от високоговорители , която е предназначена да реши проблема с превода на аудиозаписи с реч в текст и е в състояние да увеличи скоростта и качеството на разпознаването на реч в различни практически приложения.
Листовка на проекта
Технологии
В резултат на работата ще бъде създаден
софтуерен пакет Система за разпознаване на реч с локално и сървърно изпълнение. Характеристика на решението ще бъде неговата реализация
на базата на местни хардуерни платформи (процесори Elbrus и/или NeuroMatrix) и алгоритми на руската библиотека за дълбоко обучение PuzzleLib , което позволява да се говори за напълно независимо от импорта развитие.
Приложни индустрии
Получените резултати ще допринесат за решаването на редица проблеми, включително търсене на ключови думи, класифициране на реплики, идентифициране на говорещия, прехвърляне на елементи от звучаща реч в писмен вид (транскрипция), изграждане на диалогови системи.
Разработеният софтуерен пакет ще бъде готово решение. В същото време на негова основа в бъдеще могат да бъдат създадени специализирани софтуерни системи за анализ на речта, подходящи за продажби както на B2B, така и на B2G системи.
В допълнение, на базата на разработения софтуерен пакет е възможно да се предоставят услуги за събиране и маркиране на аудиокорпус, както и предоставяне на достъп до създадения корпус от обучителни данни (dataset) на руски език.
Проектът изпълнява Лаборатория по невронно-мрежови технологии и компютърна лингвистика
Партньори ООО "Лаборатория по наносемантика"
Разработка комплекса программного обеспечения, лингвистических и поведенческих моделей и методик анализа информационного пространства социальных медиа для автоматического анализа неструктурированных текстов из социальных сетей и СМИ.
ai.mipt.ru
Психолингвистичен анализ на информационното пространство (масмедии, социални медии)
Разработване на софтуерен пакет, лингвистични и поведенчески модели и методи за анализ на информационното пространство на социалните медии за автоматичен анализ на неструктурирани текстове от социални мрежи и медии.
Проектът има за цел да разработи правила (алгоритми, базирани на лингво-семантични и поведенчески модели) за автоматизиран анализ на активността на акаунтите в социалните медии, за да идентифицира лични характеристики и признаци на рисково поведение на акаунти в социални медии на арабски и неговите диалекти.
В резултат на проекта ще бъде създадена напълно функционална библиотека от комбинирана машинна морфология на арабския език с персонализирани речници на диалекти (арабски и сиро-палестински групи).
Технологии
В хода на проекта бяха разработени:
- лингвистични и поведенчески модели на методи за анализ на информационното пространство на социалните медии за арабските страни;
- разработен и одобрен списък с одобрени правила за последващото им внедряване в софтуерния комплекс за автоматичен анализ на неструктурирани текстове от социални мрежи и медии на арабски език;
- методи, които позволяват анализиране на неструктурирани текстове от Интернет на арабски, включително диалекти;
- софтуер "Прототипна библиотека на комбинирана морфология за арабски език".
Приложни индустрии
Разработената библиотека
ще бъде вградена в платформи за автоматично наблюдение и анализ на информационното пространство на социалните медии на арабски език и неговите диалекти , които ще изпълняват следните задачи в интерес на държавните и търговски структури на арабския свят:
- Измерване на социалната и политическата "температура" на обществото, нивото на удовлетвореност на гражданите;
- Проследяване и изучаване на прояви на екстремизъм, тероризъм, антидържавна пропаганда и други въпроси на държавната сигурност;
- Предоставяне на специализирани решения за маркетинг, PR, информационна сигурност, HR, бизнес развитие на търговски дружества в съответствие с техните задачи и интереси
Проектът изпълнява Лаборатория за анализ на социални медии
Партньори АД Крибрум
Разработка архитектуры и макета, специализированной «операционной системы» для программирования роботов и робота-аватара.
ai.mipt.ru
Работна среда на роботи xoRDE
Разработка на архитектура и оформление, специализирана "операционна система" за програмиране на роботи и робот аватар.
Технологии
Като част от проекта
е създадена операционна система "xoRDE" за програмиране на роботи , която осигурява управление и самообучение на роботи с различни конфигурации - от колесни до двуноги и бимануални (с крайници) - при извършване на различни видове работа и готовност за използване в парадигмата "извън кутията", възприета в ИТ индустрията, която в момента е непостижима със съществуващите решения.
Лаборатория нейровычислительных систем
ai.mipt.ru
Лаборатория по неврокомпютърни системи
..
Индустриални партньори:
Института по биофизика Макс Планк
Max Planck Institute of Biophysics
www.biophys.mpg.de
Moscow Office
www.helmholtz.de
Асоциация Хелмхолц силно подкрепя последователните действия на федералното правителство срещу нападението на Русия срещу Украйна, което е в нарушение на международното право. Ние разглеждаме руската инвазия като атака срещу основните ценности на свободата, демокрацията и самоопределението[...]
Хелмхолц поддържа близки и добри отношения с руската наука в продължение на много години. Например, ние си сътрудничим с руски изследователски институции в изграждането на големи инфраструктури, като ускорителя на частици FAIR в Дармщат или рентгеновия лазер European XFEL в района на Хамбург.
Офисът на Helmholtz в Москва е открит през 2005 г. Оттогава той разширява съществуващото сътрудничество и нови стратегически мрежи. Нашите служители в Москва организират събития и посещения, предоставят съвети и подкрепа на мрежи и млади изследователи, например чрез програмата Helmholtz-Russia Joint Research Groups.
Офисът Хелмхолц насърчава трансфера на нови технологии и взаимния обмен на млади научни таланти.
---
Ключови разработки и софтуерни решения:
Лабораторията като част от Централния комитет на NTI "Изкуствен интелект" на MIPT работи върху създаването на:
...
3) Устройства за неврофизиологични изследвания
Като част от работата по създаването на перспективни невроинтерфейсни устройства досега в лабораторията са разработени две системи - за in vitro и in vivo изследвания. Тези системи правят възможно измерването на слаби електрически сигнали, предизвикани от нервната тъкан. В същото време те са оборудвани с реконфигурируеми изчислителни системи, способни да носят копроцесори за невронни мрежи, също разработени в лабораторията, което позволява обработка на неврофизиологични сигнали с помощта на дълбоки алгоритми за машинно обучение в реално време за внедряване на системи за биофийдбек.
Освен това
са разработени редица технологии, които позволяват прилагането на различни неврофизиологични интерфейси , по-специално за in vivo приложения е разработен подход, който позволява създаването на ултратънки многослойни електрокортикографски сонди, които осигуряват относително минимално инвазивни измервания на потенциали възникващи в кората на главния мозък. За in vitro измервания също са разработени технологии за създаване на масиви от интерфейсни електроди с висока плътност, които правят възможно интегрирането на светоизлъчващи матрици, базирани на органични светоизлъчващи диоди, в масив от електроди за оптогенетични изследвания.
Научете повече за проекта Neuromorphic Platforms
https://ai.mipt.ru/projects/neyromorfnye_platformy
Невроморфни платформи
Разработване на архитектурата на хардуерни невроморфни платформи, хардуерно внедряване на изкуствени невронни мрежи, създаване на невронни копроцесори, базирани на мемристорни и оптогенетични технологии, създаване на прототип на невроморфно изчислително устройство.
Проектът е насочен към разработване на
хибридни невронни интерфейси (
чип + биологична тъкан), които чрез осъществяване на двупосочна комуникация с невронна култура ще направят възможно откриването на основните принципи на
изграждане на биологични невронни мрежи.
Този проект е интердисциплинарен, тъй като
създадените невронни интерфейси включват използването не само на софтуерни компоненти и базирани на AI алгоритми за обработка на данни, но и въвеждането на оптогенетични инструменти (протеини) * на клетъчно ниво, изследване на процесите на взаимодействие между биокултура и наноелектроника.
Наред с невронните интерфейси, проектът ще разработи копроцесори за невронни мрежи** и вградена енергонезависима мемристорна памет***, които заедно
ще могат автономно да осъществяват двупосочна комуникация с неврони на субстрата (in vitro),
а също и в бъдеще с жив мозък (in vivo).
*
оптогенетични инструменти - набор от технологии за изследване на функционирането на нервните клетки, базирани на въвеждането на специални протеини в техните мембрани, които реагират на възбуждане от светлина
**
копроцесор за невронна мрежа - хардуерна реализация на процесор, изграден с помощта на принципите на организация и функциониране на биологични невронни мрежи за обработка на информация, идваща от неврони в невронния интерфейс, който се разработва
***
мемристорна памет - блокове от вградена резистивна енергонезависима памет на чип с CMOS компоненти и копроцесор за невронна мрежа
Група от специалисти се развива в две направления:
1. Разработване на нови подходи и елементна база з
а внедряване на енергийно ефективни смарт устройства.
В рамките на първото направление се разработват:
- софтуерен и хардуерен стек, състоящ се от специализирани невроморфни процесорни ядра за ускоряване на алгоритми на невронни мрежи и необходимия софтуер, по-специално компилатори и оптимизатори на невронни мрежи;
- подходи за повишаване на енергийната ефективност на процесорите чрез използване на нови видове памет.
2. Създаване на тяхна основа на двупосочни невроинтерфейси от следващо поколение.
Тези разработки се използват при реализацията на второто направление -
създаването на невроинтерфейси с висока плътност, които осигуряват широколентов двупосочен интерфейс с нервната тъкан. Разработените невроинтерфейси са системи върху чип, съдържащи специално проектирана интерфейсна електроника и невроморфни копроцесори и реализиращи обработката на невронни сигнали директно върху чипа.
Технологии
В резултат на проекта се планира създаването на редица прототипи и продукти:
- специализиран копроцесор и софтуерен стек за работа с него;
- елементна база (комплексно-функционални блокове) за създаване на хибридни биоелектронни устройства;
- прототипи на невронни интерфейсни чипове и устройства за работа с тях;
- нови оптогенетични инструменти (родопсини и GPCR) и ефективни методи за интегриране на протеини в клетките.
На фигурата: Оптично активни канални протеини (родопсини), с които ще бъде възможно да се създаде прецизен ефект върху отделните неврони
За осигуряване на локализиран вход на информация в нервната тъкан се разработва метод, базиран на оптогенетика, който позволява да се стимулират отделни неврони със светлина.
Постигнати резултати:
Като част от R&D през февруари 2019 г. беше демонстрирана работата на първия руски специализиран копроцесор за невронна мрежа за енергийно ефективно изпълнение на алгоритми за машинно обучение . В лабораторията по неврокомпютърни системи бяха разработени основните елементи: процесорни ядра, интерфейси и основен софтуер.
В хода на по-нататъшната работа по проекта специалистите, заедно с партньори, създадоха
прототип на интегрирана вградена фероелектрична памет , която има предимства пред флаш паметта (ниска консумация на енергия, бърз запис на информация, по-дълги цикли на презапис). Фероелектричните клетки с памет, базирани на хафниев оксид, бяха сред първите в света, техните модификации сега се използват от лабораторията в неврокомпютърни устройства за по-ефективна обработка на данни.
През 2020 г. лабораторията също така разработи две системи (за in vitro - вижте снимка - и in vivo изследвания) ,
които позволяват измерване в реално време на слаби електрически сигнали, които са индуцирани от нервната тъкан, и по този начин получават биофийдбек. И двете системи са оборудвани с невронни мрежови копроцесори с реконфигурируеми елементи, използващи дълбоки алгоритми за машинно обучение.
Освен това са разработени редица технологии, които позволяват внедряването на различни неврофизиологични интерфейси:
- за in vivo приложения - техника за създаване на ултратънки многослойни електрокортикографски сонди, които осигуряват относително минимално инвазивни измервания на потенциалите на мозъчната кора;
- за in-vitro измервания - технологии за създаване на масиви с висока плътност от интерфейсни електроди, които позволяват интегриране на матрици, излъчващи светлина, базирани на органични диоди, излъчващи светлина, в масив от електроди за оптогенетични изследвания (изследване на реакцията на оптично активни фоточувствителни протеини към светлинни импулси) .
Приложни индустрии
Потенциалът за развитие включва практическо приложение:
- в медицината : при разработването на различни видове невропротези и при лечението на невродегенеративни заболявания;
- във фармацевтиката : в областта на предклиничните изпитвания на лекарства;
- по биология : да изучава работата на биологичните невронни мрежи;
- в инженерството : за изграждане на усъвършенствани интелигентни системи (например интелигентни процесори за IoT устройства).
Комбинацията от характеристики определя световното ниво на това развитие, чийто аналог в много отношения е продуктът на Neuralink на Илон Мъск .
Проектът изпълнява Лаборатория по неврокомпютърни системи
Проектът изпълнява Лаборатория по функционални материали и устройства за наноелектрониката
Партньори
Изследователски център Юлих (Германия), Институт по биофизика на обществото Макс-Планк (Германия), FPI, Казански федерален университет
Ръководител проект Негров Дмитрий Владимирович
....
Центърът включва:
23 лаборатории - изследователски, инженерни и образователни
5 центъра - 2 инженерни и 3 изследователски центъра
2 отдела - образователни и изследователски
Органи на управление на Центъра са Научно-координационен съвет и Изпълнителна дирекция.
Научно-координационният съвет (НСС) е колегиален орган, който включва представители на технологични и финансови корпорации, големи търговски структури и изследователски институти с опит и експертиза в използването на приложения, базирани на технологии с изкуствен интелект, както и формиране на заявка за нови високи - технологично развитие.
Консорциум :
С цел успешно изпълнение на Програмата за създаване и развитие на Центъра беше сформиран
Консорциум . Той включва водещи висши учебни заведения, изследователски институти, фондове за развитие, иновативни компании, държавни корпорации - образователни, технологични и индустриални партньори на MIPT. Към началото на 2022 г. членовете на Консорциума са представени от
36 организации .
Научете повече за Консорциума
Консорциум
За успешното изпълнение на Програмата за развитие на Центъра за компетентност на НТИ „Изкуствен интелект“ беше сформиран Консорциум, който включва образователни и научни институции, иновативни компании, корпорации и индустриални предприятия.
Чрез обединяване на усилията и ресурсите на членовете на Консорциума се създават оптимални условия за ефективно преодоляване на технологичните бариери и интегрирано развитие на цялостната технология „Изкуствен интелект“.
Понастоящем Консорциумът включва 36 участници, които споделят принципите на взаимноизгодно сътрудничество и се интересуват от съвместно изпълнение на научноизследователска и развойна дейност, комерсиализация и популяризиране на конкурентни продукти, базирани на изкуствен интелект, на руския и международния пазар, както и обучението на висококвалифициран персонал"
-----
Сички ше ви чипирам. (Първо контрата, левъра и дефа. Вече ви пиша с малки букви щот съм въ дехуманизирал в съзнанието си и за мен сте вече нищо. Нищо.)