Денис Аветисян Новая система искусственного интеллекта способна самостоятельно формулировать и проверять научные гипотезы в области квантовой физики, открывая эру автоматизированных открытий.
В статье предлагается новый подход к разработке программного обеспечения для квантового моделирования, основанный на модульности и принципах Model-Driven Engineering.
Исследователи предлагают инновационную систему ранжирования документов, использующую обучение с подкреплением для повышения точности поиска.
Сближение искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений открывает новую эру научных открытий, но и порождает вопросы о равном доступе к этим возможностям.
В статье рассматриваются перспективные квантовые алгоритмы, направленные на решение сложных задач оптимизации, которые недоступны классическим компьютерам.
Исследователи представили MarsRL — систему, значительно повышающую эффективность обучения многоагентных систем, способных решать сложные задачи.
Ученые разработали систему, использующую возможности больших языковых моделей для автоматизации сложного анализа гистологических препаратов и открытия новых знаний.
Исследователи предлагают использовать модифицированный квантовый алгоритм HHL для повышения эффективности реконструкции траекторий частиц в детекторе LHCb.
В новой работе анализируются знания, необходимые автономным агентам для эффективного разрешения противоречий в динамически меняющихся условиях.
Новое исследование устанавливает фундаментальные ограничения на точность и эффективность различения и оценки квантовых каналов.