Лекции.Орг


Поиск:




Категории:

Астрономия
Биология
География
Другие языки
Интернет
Информатика
История
Культура
Литература
Логика
Математика
Медицина
Механика
Охрана труда
Педагогика
Политика
Право
Психология
Религия
Риторика
Социология
Спорт
Строительство
Технология
Транспорт
Физика
Философия
Финансы
Химия
Экология
Экономика
Электроника

 

 

 

 


Примеры реальных исследований в области ИИ




ИИ в стране восходящего солнца

 

Область деятельности японских конференций (а этой стране принадлежит немало оригинальных и уникальных достижений в области ИИ), не сильно отличается от общемировой. Но, существенное отличие состоит в том, что на них сосредоточены значительные объемы инвестиций государственных и частных японских организаций.

Отметим наиболее популярные в Японии направления работы в области искусственного интеллекта: создание и моделирование работы э-рынков и э-ауционов; биоинформатика (электронные модели клеток, анализ белковой информации на параллельных компьютерах, ДНК-вычислители); обработка естественных языков (самообучающиеся многоязычные системы распознавания и понимания смысла текстов); Интернет (интеграция Сети и всевозможных датчиков реального времени в жилых домах, интеллектуальные интерфейсы, автоматизация рутинных работ на основе формализации прикладных и системных понятий Интернета, итерационные технологии выделения нужных сведений из больших объемов данных); робототехника (машинное обучение, эффективное взаимодействие автономных устройств, организация движения, навигация, планирование действий, индексация информации, описывающей движение); способы представления и обработки знаний (повышение качества знаний, методы получения знаний от людей-экспертов, раскопка и поиск данных, решение на этой основе задач реального мира - например, управления документооборотом).

Япония славится тем, что именно в ней большое количество работ, связанных с искуственным интеллектом, посвящено роботам, алгоритмам логического вывода, обучению роботов, планированию ими действий.


 

Военные технологии

 

Исследования в области нейронных сетей, позволяющих получить хорошие (хотя и приближенные) результаты при решении сложных задач управления, часто финансирует военное научное агентство DARPA. Пример - проект Smart Sensor Web, который предусматривает организацию распределенной сети разнообразных датчиков, синхронно работающих на поле боя. Каждый объект (стоимостью не более $300) в такой сети представляет собой источник данных - визуальных, электромагнитных, цифровых, инфракрасных, химических и т. п. В данном проекте крайне важен поиск новых способов математического решения задач многомерной оптимизации.

Существуют также области деятельности, связанные с автоматическим распознаванием целей, анализом и, в некоторых случаях, предсказанием сбоев техники по отклонениеям от типовых параметров ее работы (например, по звуку).

Операция "Буря в пустыне" послужила стимулом развития экспертных систем с продвинутым ИИ, применяемых в области снабжения. Большая часть разработок, связанных с созданием высокоточного оружия, включает в себя технологии машинного зрения. В СМИ все чаще слышно о том, что в скором времени вместо реальных людей на поле боя будут самоходные машины, роботы и самолеты-беспилотники. Но, все еще не решено множество научных проблем, которые не позволят подобным прогнозам сбыться еще как минимум несколько десятилетий. Прежде всего, они связаны с несовершенством систем автоматического распознавания, которые пока не способны достаточно точно и правильно проанализировать видеоинформацию в масштабе реального времени. Не менее актуальны задачи разрешения коллизий в больших сообществах автономных устройств, абсолютно точного распознавания своих и чужих, выбора подлежащих уничтожению целей, алгоритмов поведения в незнакомой среде и т. п. В связи с этим, военные на данный момент стремятся к менее масштабным целям.

Значительные вклад делается в исследования по распознаванию речи, создаются экспертные и консультационные системы, призванные автоматизировать рутинные работы и снизить нагрузку на пилотов.

Нейронные сети можно достаточно эффективно использовать для обработки сигналов радаров и сонаров, а также для отличения мин от подводных камней. Генетические алгоритмы используются для эвристического поиска решения уравнений, определяющих работу военных устройств (систем ориентации, навигации), а также в задачах распознавания – для того, чтобы четко отделить искуственные объекты от естественных, для распознавания типов военных машин, анализа изображения, получаемого от камеры с низким разрешением или инфракрасных датчиков.


 

Анализ вопроса ИИ





Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2015-11-05; Мы поможем в написании ваших работ!; просмотров: 507 | Нарушение авторских прав


Поиск на сайте:

Лучшие изречения:

Студент всегда отчаянный романтик! Хоть может сдать на двойку романтизм. © Эдуард А. Асадов
==> читать все изречения...

2394 - | 2151 -


© 2015-2024 lektsii.org - Контакты - Последнее добавление

Ген: 0.009 с.