Ученые Томского политехнического университета (ТПУ) совместно с зарубежными коллегами раскрыли механизм возникновения «эффекта памяти» (сегнетоэлектрического эффекта) в устройствах на основе графеновых нанолент. Результаты работы в будущем могут лечь в основу создания новых нейроморфных устройств для систем искусственного интеллекта. https://clck.ru/3RFQYo Ученые Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» повысили точность безопасного метода обучения нейросетей для «умного города». Разработанная учеными модифицированная версия одного из широко используемых алгоритмов для федеративного обучения нейросетей FedBN — MFedBN — достигла в задаче обнаружения киберугроз и сетевых вторжений точности в 99,98 %, а при тестировании на данных сенсоров грузовых автомобилей точности классификации 85 %. https://clck.ru/3RFPgX Ученые Пермского политеха создали интеллектуальную систему для нефтяных скважин, которая помогает сократить энергопотребление на месторождении до 10–12 %, что обеспечит ежегодную экономию в размере десятков миллионов рублей. Цифровая система на основе нейросети автоматически подбирает наиболее оптимальный режим работы оборудования. Модель воспроизводит реальное электропотребление с точностью 97,2 % и позволяет смоделировать тысячи вариантов работы скважины при различных комбинациях параметров. https://clck.ru/3RFQAp