В Институте искусственного интеллекта AIRI улучшили способность ИИ-систем выявлять ошибки при работе с базами данных. Ученые предложили комбинировать методы калибровки и использование внешних классификаторов для повышения надежности языковых ИИ-систем для генерации кода под конкретные задачи. Комбинация этих подходов позволяет отсеять до 90 % ошибочных запросов, сгенерированных большими языковыми моделями. https://clck.ru/3MuBdz Ученые МГМУ имени И. М. Сеченова разрабатывают сервис с применением нейронных сетей, позволяющий визуализировать печень и ее структуры в трехмерном пространстве по КТ-снимкам. Помимо построения 3D-моделей, сервис определяет новообразования печени и дает возможность проводить виртуальные операции на органе. Созданная модель позволяет хирургу на этапе предоперационного планирования оценить локализацию патологий и выбрать оптимальный метод и объем хирургического вмешательства. https://clck.ru/3MuBwX Команда ученых Пермского Политеха и учеников Политехнической школы представили модель, которая способна предсказывать солнечную активность на 11 лет вперед. Модель будет востребовано для стабильной работы космических технологий, энергосистем и проведения более точных климатических исследований. Представленная модель основана на теории солнечного динамо, которая учитывает эволюцию магнитных полей на Солнце. Это позволит увеличить срок прогнозирования, обеспечив более точные и надежные данные для планирования. https://clck.ru/3MuCCn