Официально


Госдума голосами 395 депутатов приняла решение о создании специальной комиссии по закону о единой информационной системе «Контингент обучающихся», который был отклонен Президентом РФ.



Пресс-секретарь Президента РФ назвал «скорее несоответствующими действительности» сообщения о том, что Владимир Путин поддержит действующего президента РАН на предстоящих в марте выборах главы академии. По заявлению Дмитрия Пескова, В.Путин - «сторонник поливариантности» при решении вопроса о будущем руководителе РАН.



Общественный совет при Рособрнадзоре обсудил развитие независимой оценки знаний студентов вузов и вопросы, связанные с проведением Всероссийских проверочных работ, сообщает интернет-ресурс федеральной службы.




Новости № 3(2017)

Регионы


Студент геолого-географического факультета Томского государственного университета Кирилл Никитин помог полицейским задержать грабителя, напавшего на женщину. Ректор Эдуард Галажинский лично поблагодарил Кирилла за способность самоотверженно прийти на помощь, назвав это проявлением лучших качеств студента ТГУ, и вручил ему памятные сувениры с символикой университета, а также сертификат на бесплатное участие во Всероссийском молодежном форуме “Территория смыслов на Клязьме” летом 2017 года.

Ректор МГУ Виктор Садовничий провел встречу с губернатором Тульской области Алексеем Дюминым, которая была посвящена обсуждению нового этапа научно-технологического и образовательного сотрудничества между Московским университетом и Тульской областью. По итогам было подписано новое соглашение о научном сотрудничестве и одобрен проект создания научно-образовательного комплекса “школа-колледж-предприятие-вуз” на базе четырехуровневой системы подготовки высококвалифицированных кадров для инновационных предприятий области.

Накануне Нового года в кампусе Южного федерального университета состоялось торжественное открытие спортивно-оздоровительного комплекса “Южный меридиан” с бассейном, характеристики которого полностью отвечают олимпийским требованиям: площадь - 1500 кв. м, длина плавательных дорожек - 50 м. Это позволит проводить здесь соревнования не только университетские, городские, региональные, но и всероссийские.

СНГ


Украинские абитуриенты стали реже поступать в вузы по контрактной системе обучения. Как говорится в отчете аналитического центра CEDOS, количество абитуриентов, которые поступают на платную форму, уменьшилось почти в два раза с 2012 по 2015 год.

На Украине почти остановился конвейер по “выпуску” профессоров и доцентов. Об этом пишет эксперт аналитической платформы Vox Ukraine Татьяна Тищук. По ее данным, с начала 2016 года звание профессора и доцента получил только 21 человек. При этом прежде эта цифра составляла более 5 тысяч в год.

Студентам вузов и профессиональных школ повысят стипендии. Решением правительства на 20% увеличат выплаты тем, кто учится на педагогических, аграрных и медицинских специальностях.

Интердайджест


Множество гробниц с останками людей и крокодилов обнаружили археологи в Египте, открытие отнесено к временам XVIII династии. Подробности - в The Seeker.

Миниатюрный кишечник с существенными отличиями от предыдущих подобных “органоидов” выращен японскими учеными. С подробностями - JCI Insight, Nature News.

Инфекционные белки-прионы впервые замечены у бактерий. Об этом сообщает Nature News.


В Америке, без сомнения, имеются образцовые учебные заведения, которые во всех отношениях могли бы померяться с аналогичными европейскими школами. Но сами американцы признаются, что в их народных и начальных школах уделяется слишком мало внимания европейским делам.




















Познавая разум. Нейросети строят по образу и подобию человеческого мозга.
Инновации
№ 36(2016)

02.09.2016


Понять принципы работы мозга и смоделировать мыслительный процесс - эту амбициозную задачу человечество решает уже более полусотни лет. Ученые говорят, что до создания полноценного искусственного интеллекта, который думает, как человек, еще очень далеко. Пока возможности компьютерных систем, построенных по образцу живой нейросети, ограниченны. Но они быстро совершенствуются и уже активно используются в практике для решения задач, требующих разумного выбора стратегии поиска. Устройства на основе нейросетевых алгоритмов побеждают людей в интеллектуальных играх, прекрасно распознают образы и звуки, водят машины, пишут твиты.
Чего ждать от них дальше? В каких направлениях идет развитие искусственных когнитивных систем? Какой вклад вносят в этот процесс российские ученые, в частности сотрудники НИЦ “Курчатовский институт”? Об этом “Поиску” рассказал заместитель руководителя - ученый секретарь Курчатовского комплекса НБИКС-технологий, руководитель Лаборатории нейроморфных систем Вячеслав Демин. 
- Вячеслав Александрович, работы по искусственному интеллекту как междисциплинарные, наверное, занимают самое важное место в НБИКС-центре?
- Нейрокогнитивные исследования, разработки в области создания искусственного интеллекта и робототехники - действительно яркие примеры конвергенции наук и технологий, как, собственно, и задумывалось изначально Михаилом Валентиновичем Ковальчуком при создании Курчатовского НБИКС-центра. Но спектр решаемых сегодня в НБИКС-комплексе задач этими направлениями не исчерпывается, он намного шире. У нас проводятся работы по биомедицине, включающие создание искусственных органов и тканей, изучение механизмов иммунитета, разработку лекарств от онкологических, нейродегенеративных, вирусных, бактериальных болезней, исследование способов адресной доставки этих препаратов. 
Еще один крупный блок - биоэнергетика. И это не только разработка технологий производства биотоплива, но также изучение принципов генерации энергии живыми системами и природоподобного энергопотребления, которое выливается, например, в создание имплантатов, способных при помещении в организм вырабатывать энергию, используя его ресурсы. 
Есть у нас отдел, занимающийся сверхпроводящими материалами и устройствами на их основе. 
Специалисты по социогуманитарным исследованиям работают в области палеогенетики, исторического материаловедения (исследование предметов искусства с помощью рентгеновского, синхротронного и нейтронного излучений, электронной микроскопии и других физических методов). 
И это далеко не полный перечень направлений, в рамках которых реализуется множество междисциплинарных тем. 
- Расскажите о своей Лаборатории нейроморфных систем. Какие задачи она решает?
- Мы занимаемся созданием аппаратных средств искусственного интеллекта с нейросетевой архитектурой. Чтобы пояснить, что это значит, отмечу, что существует два пути решения задачи построения искусственного интеллекта. Первый - так называемые символьные вычисления, заключающиеся в моделировании на традиционных компьютерах интеллектуальных функций человека и других живых существ. Математики начали разрабатывать это направление с середины прошлого века и смогли выстроить системы логического вывода, которые не только используют заложенные в них связи между высказываниями (символами) и законы вывода утверждений, но и генерируют новые (правила вывода правил). Больших открытий в этой области не произошло, машины не стали мыслящими, но они успешно справляются с задачами, для которых пока нет других алгоритмов решения. Благодаря этому созданы экспертные системы, помогающие человеку в различных отраслях.
- Что умеют эти комплексы? Приведите наглядные примеры.
- Многие пользователи компьютеров прибегают к услугам автоматизированных помощников (экспертных программ), которые предлагают разные варианты решения технических проблем, в зависимости от сообщаемых людьми деталей. Еще одна иллюстрация - программно-аппаратные комплексы для диагностики двигателей автомобилей, где комбинаторным образом увязаны сотни параметров - показаний различных датчиков и возможных путей решения проблемы. 
- Работают ли в НБИКС-центре над темой символьного интеллекта? 
- Да, частично такие исследования ведет одна из научных групп в нашем Отделе нейрокогнитивных исследований. Но значительно активнее у нас реализуется второе направление - попытки воспроизвести интеллект, скопировав с помощью программных и аппаратных средств структуру мозга. 
В отличие от движения сверху вниз, то есть воспроизведения мыслительных способностей человека на классическом компьютере, это путь снизу вверх - создание компьютера по образу и подобию живой сети нервных клеток. Именно этим направлением исследований занята Лаборатория нейроморфных систем.
- Чем такой “биологический” компьютер лучше обычного?
- Сейчас в вычислительной технике используется так называемая классическая, или фон-неймановская, архитектура (по имени математика фон Неймана). Память и процессор физически разделены, они связываются друг с другом посредством шины, по которой постоянно идет обмен данными. Шина является “узким местом”, которое ограничивает производительность вычислений. Эту проблему отчасти снимают многоядерные процессоры, в которых информация делится между разными ядрами и обрабатывается в них одновременно. Процесс ускоряется, но все равно остается последовательным.
Человеческий мозг устроен иначе: его архитектура принципиально параллельна. И вычисление, и сохранение информации осуществляют одни и те же структуры - нервные клетки, нейроны. Мозг человека содержит порядка 100 миллиардов нейронов, которые имеют разветвленную структуру ввода и вывода информации (несколько тысяч связей на один нейрон). Соединение передающего отростка (аксона) одного нейрона и принимающего отростка (дендрита) другого нейрона называется синапсом. Синапсы обладают свойством пластичности, проще говоря, эффективность передачи сигнала зависит от частоты его прохождения. Чем чаще используется данная связь, тем более эффективной в смысле передачи сигнала она становится. Считается, что именно в уникальных наборах способных к обучению синапсов и формируются элементы памяти.
Еще раз подчеркну, что ученые работают над тем, чтобы создать искусственные нейронные сети с подобными свойствами. Есть два пути решения этой проблемы - компьютерное моделирование и аппаратное воспроизведение (создание нейрочипов). 
- Что уже сделано в каждой из этих областей?
- Если говорить о моделировании нейронных сетей на компьютерах, то оно началось давно - почти одновременно с символьными вычислениями. Безусловно, скопировать все детали работы мозга невозможно. Одних типов нейромедиаторов (молекул-посредников в передаче электрохимического сигнала между нейронами) - около 4 тысяч. Да и архитектура живых нейросетей крайне сложна. Поэтому ученые выделяют основные принципы, которые важны с точки зрения проведения нейровычислений, формирования распределенной памяти, и пытаются их реализовывать.
По мере того как увеличивались мощности компьютеров и совершенствовались биотехнологии, позволяющие глубже проникнуть в структуру мозга, разобраться в функциональных особенностях его элементов, эта сфера развивалась все интенсивнее. Сегодня искусственные нейронные сети уже активно применяются в технике. 
- А у вас ведутся работы по созданию искусственных нейросетей?
- Да, наша глобальная цель - построить крупноблочную структуру, повторяющую работу основных подсистем мозга. В перспективе нейросетевая программа должна освоить такие функции, как распознавание образов, фокусировка внимания, образование ассоциаций (привязка к другим образам), оценка и принятие решений, выполнение команд, формирование или актуализация памяти. 
Для решения этой задачи мы, в первую очередь, занимаемся разработкой методов обучения разных типов нейронных сетей (оно состоит в подборе подходящей архитектуры и сил связей между искусственными нейронами). К каждой сети нужно найти свой подход: универсальных способов обучения пока не найдено, их появление будет революционным открытием. Процесс может быть управляемым (“с учителем”) и неуправляемым (“без учителя”). В первом случае оператор или программа “прогоняют” через сеть примеры с известными правильными ответами и разными методами корректируют параметры сети, чтобы минимизировать ошибки в ее ответах. Эффективность обучения тем выше, чем больше таких примеров использовано. Во втором случае сеть самостоятельно, посредством специального алгоритма, учится “понимать” структуру входных данных, кластеризуя близкие (согласно заданному формальному критерию) объекты в один класс (например, все ели, осины и березы - в класс “деревья”, а ромашки, лютики и тюльпаны - в класс “цветы” и т.п.). При этом данные изначально являются неразмеченными: нет примеров с правильными ответами. Такого рода алгоритмы обучения - наименее развитые, но наиболее ценные. Действительно, в этом случае необходимо лишь снабдить сеть датчиками для взаимодействия с внешним миром или определенным объемом неразмеченных данных и предоставить ей время на освоение поступающей информации.
Сегодня стал активно использоваться алгоритм третьего типа - обучение с подкреплением, когда сети не предоставляются правильные ответы, но лишь обозначается, стала ли она ближе к решению (вроде детской игры “холодно - горячо”).
Если нейронная сеть обучена хорошо, она приобретает способность моделировать функцию, оптимально связывающую значения входных и выходных переменных, то есть решать задачи с нечеткой логикой, где допустимых входных сигналов, а зачастую и “ответов” бесконечно много. Ну, например, существует много способов дотянуться до бутылки с водой. Взрослый человек выберет оптимальный, “не думая”. В подобных случаях мы пользуемся интуицией (которая, вероятнее всего, выражается в устоявшейся структуре сформированных связей между нейронами, возникшей в процессе приобретения опыта). 
А для искусственного мозга - это сложнейший процесс. Поэтому пока он может использоваться только для решения ограниченного набора технических задач. Наиболее распространенные из существующих приложений - предварительный анализ больших данных (например, крупных научных экспериментов, таких как столкновения частиц на Большом адронном коллайдере в ЦЕРН), быстрый трейдинг ценными бумагами на биржах, распознавание образов - зрительных, звуковых, тактильных. Стоит отметить, правда, что практически все современные программы искусственного интеллекта гибридны: нейросети выделяют основные признаки и осуществляют по ним привязку образа к определенному классу. А на стадии принятия решений подключаются уже обычные математические алгоритмы. Также предварительная компьютерная обработка часто требуется для подготовки информации, подаваемой на вход нейросети.
- Вы говорили, что искусственные нейросети не только моделируют на компьютерах, но и производят физически. Как выглядят нейрочипы? Что это такое? Зачем они нужны?
- Нейрочипы - это микросхемы, сконструированные и работающие на основе нейросетевых принципов. Внешне они выглядят как обычные чипы, но открывают новые широкие возможности. За счет специальной суперпараллельной архитектуры (огромного числа простых процессоров-”нейронов”, работающих каждый момент времени одновременно) нейровычислительная производительность и энергоэффективность нейроморфных устройств выше, чем классических компьютерных систем. Большой плюс - малые массогабаритные характеристики. Чтобы запустить нейросетевой алгоритм на обычном компьютере, требуются значительные вычислительные мощности, а нейрочип можно разместить в любом устройстве - от робота до смартфона. Кроме того, нейрочипы обеспечивают автономность от интернет-коммуникаций. Сейчас программы на основе искусственных нейросетей в большинстве случаев формируют запрос на удаленный сервер и, следовательно, без Интернета работать не могут. А с помощью чипа задачи могут решаться на входном устройстве.
Первые серьезные попытки создания нейрочипов были сделаны в 90-х годах прошлого века. Сейчас изготовлено уже немало видов нейрочипов для выполнения конкретных задач. Это относительно небольшие сети, содержащие ограниченное количество искусственных нейронов и имеющие довольно простую архитектуру. В большинстве случаев в них используются цифровые элементы, которые могут принимать лишь несколько дискретных значений, в то время как живые нейросети работают на основе аналоговых элементов, способных реализовывать непрерывный диапазон функциональных значений. Так что процесс еще в самом начале.
- Вы в нем участвуете?
- Да, мы занимаемся созданием искусственных нейронов и синапсов, а также сетей на их основе. Синаптические функции может выполнять так называемый мемристор (memory resistor) - электрическое сопротивление с эффектом памяти, которое меняет свое значение под действием прошедшего через него электрического заряда и сохраняет его в отсутствие новых переключающих импульсов. Это свое­образный пропускной элемент для тока, как синапс для электрохимического сигнала. Мемристоры делают из органических, неорганических и гибридных материалов (например, наночастицы в полимере). 
Мемристоры необходимы не только для нейроморфных вычислителей, но и для новых запоминающих систем с большой плотностью размещения информации, быстродействием, высокими энергосберегающими характеристиками. Кроме того, их можно использовать при создании нейропротезов - искусственных микросхем, замещающих поврежденные участки нервной ткани. 
Мы концентрируемся на разработке вычислительных нейроморфных устройств. Ищем материалы, которые позволят создавать мемристоры с заданными свойствами - диапазоном сопротивлений, необходимой стабильностью к числу переключений. Использование нейрочипов с мемристивными связями между нейронами даст существенное увеличение функционала эмулируемых нейронных сетей за счет непрерывного диапазона реализуемых весов связей, большего быстродействия по сравнению с транзисторными элементами, уменьшенного энергопотребления, а также за счет повышенной плотности их размещения на чипе (один мемристор может занимать площадь на чипе не более 10x10 квадратных нанометров).
- Вам удалось сказать новое слово в этом вопросе?
- Мы первые сформировали элементарный перцептрон (модельную однослойную сеть, распознающую образы) на органических мемристорах. Кроме того, мы продемонстрировали возможность создания двухслойного перцептрона. Для этого научились контролировать сопротивление каждого отдельного мемристора, сформировав специальную систему доступа. Этот результат пока не опубликован, статья недавно сдана в рецензируемый журнал. 
- Как вы оцениваете уровень своих исследований по сравнению с ведущими российскими и зарубежными коллективами, специализирующимися в этой тематике?
- В научно-исследовательской работе по созданию систем искусственного интеллекта мы не отстаем ни от лучших российских лабораторий (которых насчитывается около десятка), ни от зарубежных команд. 
Надо отдавать себе отчет, что рынки нейрочипов под формальные нейросети для конкретных целей, скорее всего, зай­мут промышленные гиганты. Крупные компании, занимающиеся разработкой программных средств под конкретные задачи и не ограниченные в ресурсах, конечно, более успешны в коммерциализации результатов. Развитие, вероятно, будет идти в направлении увеличения номенклатуры нейрочипов со специальной архитектурой под определенные виды решаемых задач. Но Курчатовский институт в целом и наша лаборатория в частности не будут участвовать в этой гонке.
- А какой путь выбрали вы? 
- Мы пытаемся создать нейропроцессор на основе импульсных нейронных сетей с возможностью масштабирования (наращивания неограниченного числа нейронов и связей) и использования алгоритмов, пригодных для решения большого числа разнообразных задач. При этом значительная часть используемых алгоритмов должна быть основана на самоорганизации, обучении без учителя и с подкреплением, чтобы система смогла совершенствоваться на базе неразмеченных, плохо структурированных входных данных, как это делает человек. 
Это глобальная цель, над ней работают всего несколько лабораторий в мире. Мы не отстаем, а по некоторым направлениям даже лидируем. 
- Как думаете, у вас хватит сил, чтобы справиться с такой задачей? 
- В НБИКС-центре, благодаря усилиям Михаила Валентиновича Ковальчука, для этого есть все возможности. У нас работают сильные группы нейробиологов, специалисты высокого класса по моделированию импульсных нейронных сетей, на самом современном уровне осуществляется разработка материалов, создание компонентов и устройств. Наша экспериментальная и технологическая база - одна из передовых в мире. Конвергенция научных подходов из разных дисциплин осуществляется не на словах, а на деле. 
До создания крупномасштабной модели мозга, конечно, еще очень далеко. Так что разговоры о том, что “роботы захватят мир”, вести рано. Но совершенно ясно, что работы по созданию искусственного интеллекта будут менять мир, и очень быстро. Эта область уже открыла несколько инновационных технологических ниш, принесла множество новых продуктов, и ее роль в прогрессе общества будет экспоненциально расти. 
Беседу вела Надежда ВОЛЧКОВА
Фото Андрея Моисеева и пресс-службы НИЦ “Курчатовский институт”


 

Отзывы

Чтобы оставить отзыв необходимо авторизоваться или зарегистрироваться



 

Статьи на тему

Кто калитку отворит? Наши ученые знают, как вывести из тупика микроэлектронику.
Новые невиданные возможности откроет так называемая молекулярная электроника. В качестве ее рабочих элементов ученые намерены использовать не традиционные микросхемы и транзисторы, а молекулы ДНК. Над вопросом, как это лучше сделать, бьются исследователи едва ли не всех развитых стран мира и среди них - сотрудники лаборатории медицинских нанотехнологий Федерального научно-клинического центра физико-химической медицины. Ее возглавляет кандидат физико-математических наук Дмитрий Клинов. /№ 3(2017)
Черное на белом. Рассмотреть опухоль хирургам помогут наночастицы.
Александр Мажуга уже в детстве решил стать химиком: окончил специализированную химическую школу в Москве, затем химфак МГУ, защитил кандидатскую и докторскую диссертации. В какой-то момент помимо традиционного направления - органического синтеза - увлекся нанохимией: получением магнитных частиц на основе золота и оксидов железа. Неожиданные перспективы открылись ему после знакомства с Александром Кабановым - профессором из США, выпускником Московского университета... /№ 1-2(2017)
Плазменная симфония. Томичи создали установку, напоминающую оркестр.
Удивительные превращения с изделиями из металлов и сплавов происходят в стенах лаборатории плазменной эмиссионной электроники Института сильноточной электроники СО РАН. “Облагораживание” металла (улучшение свойств и продление срока службы) стало возможным благодаря модификации поверхности плазмой и пучками заряженных частиц. /№ 1-2(2017)

Новости


В ФАНО недавно состоялось первое заседание Межведомственного совета по вопросам, связанным с формированием и реализацией комплексного плана научных исследований «Перспективные материалы с многоуровневой иерархической структурой для новых технологий и надежных конструкций» (КПНИ).



Минобрнауки проводит проверку по факту утечки в Интернет заданий Всероссийской олимпиады, сообщили РИА Новости в пресс-службе министерства. Ранее «Коммерсантъ» сообщал о нескольких случаях попадания в Интернет олимпиадных заданий.



Министр культуры Владимир Мединский готов к публичной дискуссии по поводу своей диссертации, сообщает ТАСС. «Я абсолютно уверен в своей позиции, и любые нападки под предлогом рассмотрения научной диссертации будут мною публично высмеяны», - заявил он журналистам.



В рамках Проекта 5-100 запущена версия сайта StudyinRussia.ru для испаноговорящих абитуриентов, это позволит значительно расширить аудиторию ресурса, основной целью которого является привлечение иностранных абитуриентов в российские вузы.

Минобрнауки запустило портал «Бюджет для граждан», предоставляющий доступ к полной информации о развитии и финансировании системы образования и науки в России. Вся информация на портале представлена в интерактивном формате в виде инфографики, диаграмм, интерактивных карт и видеороликов.

Конференции


Центр научно-информационных исследований по науке, образованию и технологиям ИНИОН РАН проводит ежемесячный Московский городской семинар по науковедению (научный руководитель - профессор А.И.Ракитов).

В Пермском национальном исследовательском политехническом университете 5-8 декабря 2016 года пройдет XII Всероссийская (с международным участием) конференция “Биомеханика-2016”.

14 и 15 декабря 2016 года в рамках деловой программы IV Национальной выставки “ВУЗПРОМ­ЭКСПО-2016” Минобрнауки России проведет III Всероссийскую научно-практическую конференцию “Исследования и разработки - 2016”.

Текущие конкурсы


Российская академия наук объявляет конкурс на соискание премии имени И.С.Шкловского, присуждаемой отечественным ученым за выдающиеся работы в области астрофизики.

Темы 701, 702, 703, 704 и 705 Конкурса 2017 года проектов ориентированных фундаментальных междисциплинарных исследований, проводимого федеральным государственным бюджетным учреждением “Российский фонд фундаментальных исследований” совместно с открытым акционерным обществом “Российские железные дороги”.

Конкурсы проектов фундаментальных научных исследований, проводимые федеральным государственным бюджетным учреждением “Российский фонд фундаментальных исследований” и субъектами Российской Федерации.

Региональные конкурсы проектов организации российских и международных научных мероприятий 2017 года, проводимые Федеральным государственным бюджетным учреждением “Российский фонд фундаментальных исследований” и субъектами Российской Федерации.

Региональный конкурс 2017 года проектов фундаментальных научных исследований, выполняемых молодыми учеными, проводимый Федеральным государственным бюджетным учреждением “Российский фонд фундаментальных исследований” и Правительством Новосибирской области.

Вакансии


23.12.2016
Федеральное государственное бюджетное учреждение высшего образования и науки Санкт-Петербургский национальный исследовательский Академический университет Российской академии наук объявляет конкурс на замещение следующих вакантных должностей...

16.12.2016
Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт океанологии им. П.П.Ширшова Российской академии наук объявляет конкурс на замещение вакантных должностей...

02.12.2016
Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт океанологии им. П.П.Ширшова Российской академии наук объявляет конкурс на замещение вакантных должностей...





опрос

Какие рубрики нашей газеты Вам наиболее интересны?




Copyright 2010
Главная страница   |   О газете  |  Партнеры  |  Команда Поиска  |  Вакансии