С.В. Смирнов1

1 Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН (Москва, Россия)
1 sapr2006@bk.ru

Постановка проблемы. Одна из актуальных задач, стоящих пред человечеством, – эффективное и безопасное применение нейронных сетей (НС) как наиболее мощного метода моделирования, позволяющего воспроизводить чрезвычайно сложные зависимости. Применение НС помогает с успехом решать важные задачи, стоящие перед современным обществом в различных сферах.

Цель. Представить обзор примеров практического применения нейронных сетей: сферы и механизм работы.

Результаты. Представлена краткая история развития нейросетей. Показано применение и функционирование таких нейросетей, как ChatGPT в интернет-поисковике Bing компании Microsoft, YandexGPT в одноименном интернет-поисковике российской компании Яндекс, MENNDL в автомобилестроении американской корпорации General Motors, СППВР (система поддержки принятия врачебных решений), внедренная Правительством Москвы в лечебные учреждения столицы, AlphaFold (предсказание структуры белка), разработанная британской компанией Google DeepMind. Также была рассмотрена нейросеть в составе российской интеллектуальной роботизированной системы копирования движений «Левша» (LevshAI) для дистанционных нейрохирургических эндоваскулярных операций. В области представления графических моделей рассмотрены нейросеть Neuralangelo, разработанная американской компанией NVIDIA Research для усовершенствования 3D-реконструкций и генератор преобразования текста в видео ModelScope, созданный одним из подразделений китайского интернет-гиганта Alibaba, применение нейросети ПАРСИВ (подсистема автоматической регистрации сценариев индексирования видеоинформации), разработанную Департаментом информационных технологий Москвы (ДИТ) для применения в МВД.

Практическая значимость. Представленный обзор обозначил сферцы примепнения НС, а также наметил перспективы и выявил возможные сложности дальнейшего развития нейросетей.

Смирнов С.В. Отдельные примеры практического применения нейронных сетей: сферы и механизм работы // Наукоемкие технологии. 2023. Т. 24. № 7. С. 67−78. DOI: https://doi.org/ 10.18127/j19998465-202307-08

1. Нейронная сеть. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Нейронная_сеть (дата обращения: 5.06.2023).
2. Бухарин С.В., Навоев В.В. Методы теории нейронных сетей в экспертизе технических и экономических объектов: монография. Воронеж: Научная книга. 2015. 255 с.
3. Мак-Каллок У. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Мак-Каллок,_Уоррен (дата обращения: 5.06.2023).
4. Перцептрон. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Перцептрон (дата обращения: 5.06.2023).
5. Боровская Е.В., Давыдова Н.А. Основы искусственного интеллекта: Учеб. пособие. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний. 2010. 127 с.
6. Терехов С.А. Лекции по теории и приложениям искусственных нейронных сетей. URL: https://studylib.ru/doc/807187/lekcii-po-teorii-i-prilozheniyam-iskusstvennyh-nejronnyh-setej (дата обращения: 5.06.2023).
7. Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей. М.: СП «ПараГраф». 1990. 159 с.
8. Real-Life and Business Applications of Neural Networks. URL: https://www.smartsheet.com/neural-network-applications (дата обращения: 17.06.2023).
9. Differences between ChatGPT Vs Search Engine. URL: https://beingassistant.com/differences-between-chatgpt-vs-search-engine/ (дата обращения 17.06.2023).
10. Что умеет ИИ-поисковик Bing от Microsoft: тестируем нейросеть. URL: https://journal.tinkoff.ru/bing-ai/ (дата обращения: 17.06.2023).
11. Microsoft добавила ChatGPT в поиск Bing. Что это значит для рынка? URL: https://skillbox.ru/media/code/microsoft-dobavila-chatgpt-v-poisk-bing-chto-eto-znachit-dlya-rynka/ (дата обращения: 17.06.2023).
12. Нейросеть Яндекса пишет письма и сочиняет сказки: главное о YandexGPT URL: https://trends.rbc.ru/trends/industry/6465e4d 39a79474b00a85e06 (дата обращения: 12.06.2023).
13. Найдется что: «Яндекс» запустит для поисковика сверхсовременную нейросеть. URL: https://iz.ru/1462961/irina-tcyruleva/ naidetsia-chto-iandeks-zapustit-dlia-poiskovika-sverkhsovremennuiu-neiroset (дата обращения: 12.06.2023).
14. Что такое генеративная нейросеть YaLM от Яндекс. URL: https://blog.miralinks.ru/2021/06/15/yandex-yalm/ (дата обращения: 12.06.2023).
15. General Motors licenses AI software developed at Oak Ridg. URL: https://aibusiness.com/verticals/general-motors-licenses-ai-software-developed-at-oak-ridge (дата обращения: 14.06.2023).
16. General Motors Obtains License For MENNDL Artificial Intelligence Software. URL: https://gmauthority.com/blog/2021/04/general- motors-obtains-license-for-menndl-artificial-intelligence-software/ (дата обращения: 14.06.2023).
17. Платформа прогнозной аналитики Webiomed. URL: https://webiomed.ru/ (дата обращения: 20.06.2023).
18. Врачи в столичных поликлиниках в 46% случаях выбирают предложенный нейросетью диагноз. URL: https://icmos.ru/news/ vrachi-v-stolichnykh-poliklinikakh-v-46-sluchayakh-vybirayut-predlozhennyy-neyrosetyu-diagnoz (дата обращения: 20.06.2023).
19. Ставить диагноз с помощью искусственного интеллекта в поликлиниках стали еще точнее. URL: https://www.mos.ru/ news/item/93154073/ (дата обращения: 20.06.2023).
20. AlphaFold: Protein Structure Database. URL: https://alphafold.ebi.ac.uk/ (дата обращения: 21.06.2023).
21. AlphaFold. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/AlphaFold (дата обращения: 21.06.2023).
22. Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold. URL: https://www.nature.com/articles/s41586-021-03819-2 (дата обращения: 21.06.2023).
23. Робота-хирурга оснастили технологией передачи тактильных ощущений. URL: https://misis.ru/science/achievements/2023-06/8593/ (дата обращения: 27.06.2023).
24. Ученые создали технологию передачи тактильных ощущений для роботов-хирургов. URL: http://avtprom.ru/news/2023/06/ 26/uchenye-sozdali-tekhnolo (дата обращения: 28.06.2023).
25. LEVSHAI ECOSYSTEM. URL: https://neurosputnik.com/levshai/ (дата обращения: 27.06.2023).
26. Digital Renaissance: NVIDIA Neuralangelo Research Reconstructs 3D Scenes. URL: https://blogs.nvidia.com/blog/2023/06/01/ neuralangelo-ai-research-3d-reconstruction/ (дата обращения: 25.06.2023).
27. Neuralangelo от NVIDIA – ИИ генерирующее из 2D-видео в 3D-обьекты. URL: https://vc.ru/future/715152-neuralangelo-ot-nvidia-ii-generiruyushchee-iz-2d-video-v-3d-obekty (дата обращения: 25.06.2023).
28. Nvidia Research Creates Neuralangelo AI Model For 3D Reconstructions. URL: https://www.beyondgames.biz/37679/nvidia-research-creates-neuralangelo-ai-model-for-3d-reconstructions/ (дата обращения: 25.06.2023).
29. The Best Image-to-3D AI to date: Neuralangelo. URL: https://www.louisbouchard.ai/neuralangelo/ (дата обращения: 25.06.2023).
30. ModelScope Text-To-Video. URL: https://theresanaiforthat.com/ai/modelscope-text-to-video/ (дата обращения: 28.06.2023).
31. Text-to-video-synthesis Model in Open Domain. URL: https://modelscope.cn/models/damo/text-to-video-synthesis/summary (дата обращения: 28.06.2023).
32. Диффузионная нейросеть ModelScope text2video 1.7B – создаем видео по текстовому описанию у себя дома. URL: https://habr.com/ru/articles/724284/ (дата обращения: 28.06.2023).
33. Распознавание столичности. URL: https://www.kommersant.ru/doc/5029702 (дата обращения: 26.06.2023).
34. Подсистема автоматической регистрации сценариев индексирования видеоинформации (ПАРСИВ).URL:https://www. tadviser.ru/index.php/Продукт:Подсистема_автоматической_регистрации_сценариев_индексирования_видеоинформации_(ПАРСИВ) (дата обращения: 26.06.2023).
35. Мэрия Москвы доработает систему распознавания лиц специально для МВД. URL: https://www.vedomosti.ru/technology/ news/2021/09/02/884804-sistemu-raspoznavaniya-lits (дата обращения: 26.06.2023).
36. Ловись, преступник, в нейросети. URL: https://ai-news.ru/2022/06/lovis_prestupnik_v_nejroseti.html (дата обращения: 26.06.2023).
37. Барский А.Б. Логические нейронные сети: Учеб. пособие. М.: Интернет-Университет Информационных Технологий; БИНОМ. Лаборатория знаний. 2007. 352 с.
38. Аксенов С.В., Новосельцев В.Б. Организация и использование нейронных сетей (методы и технологии) / Под общ. ред. В.Б. Но­восельцева. Томск: Изд-во НТЛ. 2006. 128 с.
39. Ясницкий Л.Н. Интеллектуальные системы: Учебник. М.: Лаборатория знаний. 2016. 221 с.
40. Головинский П.А., Суровцев И.С. Интеллектуальные информационные системы: теоретические основы и приложения. Воронеж: Цифровая полиграфия. 2015. 204 с.
41. Круг П.Г. Нейронные сети и нейрокомпьютеры: Учеб. пособие по курсу «Микропроцессоры». М.: Издательство МЭИ. 2002. 176 с.
42. Белоусов В.В., Дружинина О.В., Корепанов Э.Р., Макаренкова И.В., Максимова В.В. Применение нейронных сетей для решения задач классификации при выявлении неисправностей транспортных систем // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2022. T. 24. № 4. С. 18-27. DOI: https://doi.org/ 10.18127/j19998554-202204-02.
43. Власов А.И., Гюльмалиева С.Э., Либер Ю.С., Абдулкадер С. Применение систем искусственного интеллекта в электрокардиографии // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2022. T. 24. № 4. С. 36-52. DOI: https://doi.org/10.18127/j19998554-202201-04