Ученым
28.09.2023
Российские учёные нашли способ снизить ошибки при прогнозировании свойств новых материалов в 3,7 раза
Открытие с ускорит разработку солнечных батарей, светодиодов, полупроводниковых лазеров, фотодетекторов и других оптоэлектронных устройств на основе двумерных материалов. Авторы научной работы, опубликованной в журнале Nature: Portfolio Computational Materials, — лауреат Нобелевской премии по физике Константин Новосёлов, ректор и сотрудники Университета Иннополис, Высшей школы экономики и эксперты Национального университета Сингапура.
.jpg)
27.07.2023
Российские учёные усовершенствовали диагностику патологий верхнечелюстных пазух с помощью ИИ
В отличие от традиционных назальной эндоскопии и УЗИ, цифровая диафаноскопия в сочетании с инструментами машинного обучения обнаруживает патологии верхнечелюстных пазух в 2 раза точнее и в 98 случаях из 100 верно определяет здорового человека. Предложенный метод перспективен для использования как в медицинских учреждениях, так и дистанционно при отсутствии в больнице отоларингологов и врачей-диагностов.
.jpg)
20.07.2023
Университет Иннополис тестирует беспилотный самолёт с вертикальным взлётом для доставки грузов и самостоятельного мониторинга территорий с помощью ИИ
Специалисты Лаборатории воздушной робототехники Центра компетенций НТИ по направлению «Технологии компонентов робототехники и мехатроники» разработали дизайн конструкции, электронику и программное обеспечение беспилотного самолёта с вертикальным взлётом и посадкой. Innovtol 3 предназначен для инспекции промышленных объектов, аэроразведки и мониторинга территорий, создания цифровых моделей местности и доставки грузов весом до 5 кг.
11.05.2023
Открыта регистрация на онлайн-хакатон по ИИ в медицине
С 10 мая по 23 июня участники Global AI Challenge построят метод диагностики инсульта с помощью алгоритмов обучения без учителя. Дедлайн для регистрации команды до 6 человек — 22 мая.
.jpg)
10.05.2023
Учёные создали базу данных для проектирования материалов с заданными свойствами с помощью ИИ
Опубликованная библиотека из 3 000 двумерных материалов содержит информацию о структуре и свойствах однослойных материалов с точечными дефектами: их применяют для производства солнечных батарей и фотокатализаторов. Расширенный датасет позволит обучать ИИ-алгоритмы, что ускорит и упростит поиск новых кристаллических структур с требуемым набором свойств. Базу данных составили лауреат Нобелевской премии по физике Константин Новосёлов, ректор и сотрудники Университета Иннополис, эксперты Национального университета Сингапура и Высшей школы экономики.
.jpg)
27.02.2023
Учёные выявили зависимость ошибок рентгенологов от объёма работы
Исследователи Университета Иннополис, Казанского государственного медицинского университета и Копенгагенского университета определили закономерности изучения врачами рентгеновских снимков и их изменения с учётом разных патологий органов грудной клетки и нагрузки на работе. Результаты эксперимента помогут спрогнозировать, когда рентгенологу для постановки точного диагноза необходима помощь искусственного интеллекта.
02.12.2022
Университет Иннополис запатентовал ИИ-сервис по поиску патологий лёгких, обученный на миллионе рентгеновских снимков
Сервис AI Radiology CXR диагностирует по медицинским снимкам туберкулёз, рак лёгких и другие заболевания органов грудной клетки с точностью 93 %. Система с технологиями ИИ уже интегрирована в Единый радиологический информационный сервис и Единую медицинскую информационно-аналитическую систему Москвы и использовалась в 450 тысячах исследований пациентов столичных клиник.
10.08.2022
Учёные представили первый в России научный труд по прикладному квантовому криптоанализу
Монография профессора Университета Иннополис Сергея Петренко и доцента ЛЭТИ Алексея Петренко содержит решение по обеспечению киберустойчивости объектов критической информационной инфраструктуры государства и бизнеса. Книга полезна исследователям, аналитикам и разработчикам ключевых экосистем и платформ российской цифровой экономики.
26.07.2022
Нейробиологи усовершенствовали прогнозирование приступов эпилепсии с помощью машинного обучения
Алгоритм машинного обучения сократил количество ложных предсказаний в 4 раза. Над способом работали профессор Лаборатории нейронауки и когнитивных технологий Центра компетенций НТИ по направлению «Технологии компонентов и робототехники» на базе Университета Иннополис Владимир Максименко и учёные из Вестфальского университета им. Вильгельма и Университета Неймегена. Описание нового метода опубликовал журнал eNeuro.
Курсы, лекции, Дни открытых дверей
Рассказываем о технологиях и науке
