Денис Аветисян

Интеллектуальное проектирование: Новые горизонты инфраструктуры

от

Интеграция искусственного интеллекта в системы автоматизированного проектирования открывает возможности для повышения эффективности и устойчивости объектов водо- и энергоснабжения, особенно в удаленных промышленных районах.

Квантовые нейросети и волновые преобразования для решения сложных уравнений

от

Предлагаемая архитектура WPIQNN обрабатывает пространственно-временные координаты $ (x, t) $ посредством кванных нейронных сетей (QNN), сначала используя кодирование угла для извлечения квантовых признаков, затем - амплитудное кодирование для последующей обработки в QNN, после чего классическая постобработка преобразует выходные данные в коэффициенты вейвлета, формирующие основу для вычисления функции потерь на основе предварительно вычисленных матриц вейвлета.

Новый подход объединяет возможности квантового машинного обучения и волновых преобразований для эффективного и точного решения многомасштабных дифференциальных уравнений в частных производных.

Искусственный интеллект, который работает: от идеи до готового решения

от

Автоматизированный процесс создания мультимодальных подкастов, основанный на агенте искусственного интеллекта, обеспечивает сквозное выполнение задачи - от начальной обработки данных до финальной генерации контента.

В этой статье представлен практический подход к созданию и внедрению надежных систем искусственного интеллекта, способных выполнять сложные задачи автономно.

Искусственный интеллект в медицине: когда объяснения вредят?

от

Предварительная точность врачей определяет степень доверия к решениям искусственного интеллекта, что демонстрирует парадокс: чем выше изначальная компетентность специалиста, тем более критически он оценивает предложения ИИ.

Новое исследование показывает, что добавление объяснений к рекомендациям медицинского ИИ может парадоксальным образом снизить точность диагностики, если сам ИИ ошибается.

Квантовые схемы без лишних шагов: обучение с подкреплением для оптимизации вычислений

от

Для оптимизации шага Троттера входной гамильтониан разделяется на классически представимые и экспоненциальные слагаемые, причём экспоненциальные унитарные операторы компилируются с использованием современных методов, а классически моделируемые - посредством алгоритма, основанного на обучении с подкреплением, строящего траекторию последовательным умножением действий на целевой унитарный оператор до достижения терминального состояния, что обеспечивает отображение между состояниями и квантовыми схемами и позволяет получить глубоко оптимизированный шаг Троттера после конкатенации полученных схем.

Новый подход, основанный на обучении с подкреплением, позволяет значительно сократить сложность квантовых схем для моделирования свободных фермионных систем.

Когда команда не справляется: о масштабировании интеллектуальных систем

от

По мере увеличения индекса интеллекта модели, производительность многоагентных систем демонстрирует устойчивый рост, причём централизованные и гибридные архитектуры координации показывают более эффективное масштабирование возможностей по сравнению с независимыми агентами, что указывает на то, что совместные структуры усиливают прирост производительности лучше, чем индивидуальное масштабирование.

Новое исследование показывает, что эффективность систем, состоящих из множества взаимодействующих агентов, сильно зависит от структуры задачи и сложности координации между ними.