SCI Библиотека

В статье представлены материалы доклада,
сделанного на форуме «Армия 2019», посвященные
формированию предложений в концепцию
развития технологий искусственного интеллекта в
Вооруженных Силах РФ. Авторы проводят анализ
ряда зарубежных концепций в области искусственного
интеллекта, исследуют общие тенденции развития
технологий искусственного интеллекта в военной
сфере, формулируют предложения по содержанию
стратегии развития технологий искусственного
интеллекта в ВС РФ.

Robust quantification of predictive uncertainty is a critical addition needed for machine learning applied to
weather and climate problems to improve the understanding of what is driving prediction sensitivity. Ensembles of ma-
chine learning models provide predictive uncertainty estimates in a conceptually simple way but require multiple models
for training and prediction, increasing computational cost and latency. Parametric deep learning can estimate uncertainty
with one model by predicting the parameters of a probability distribution but does not account for epistemic uncertainty.
Evidential deep learning, a technique that extends parametric deep learning to higher-order distributions, can account for
both aleatoric and epistemic uncertainties with one model. This study compares the uncertainty derived from evidential
neural networks to that obtained from ensembles. Through applications of the classification of winter precipitation type
and regression of surface-layer fluxes, we show evidential deep learning models attaining predictive accuracy rivaling stan-
dard methods while robustly quantifying both sources of uncertainty. We evaluate the uncertainty in terms of how well the
predictions are calibrated and how well the uncertainty correlates with prediction error. Analyses of uncertainty in the
context of the inputs reveal sensitivities to underlying meteorological processes, facilitating interpretation of the models.
The conceptual simplicity, interpretability, and computational efficiency of evidential neural networks make them highly
extensible, offering a promising approach for reliable and practical uncertainty quantification in Earth system science
modeling. To encourage broader adoption of evidential deep learning, we have developed a new Python package, Machine
Integration and Learning for Earth Systems (MILES) group Generalized Uncertainty for Earth System Science (GUESS)
(MILES-GUESS) (https://github.com/ai2es/miles-guess), that enables users to train and evaluate both evidential

Множественность трактовки понятия «искус-
ственный интеллект» привела к необходимости его
осмысления для задач развития современных систем
вооружений. В статье предложен общий подход по-
иска путей интеграции и пересечения возможностей
современных ключевых технологий искусственного интеллекта и требований к созданию новых образцов вооружений. Подход демонстрируется на примере формирования облика и характеристик перспективных робототехнических систем военного назначения

В статье рассмотрена актуальность и необходимые условия внедрения в комплексы воен-
ного назначения с разноспектральными датчиками систем технического зрения программно-аппа-
ратных средств автоматического распознавания объектов вооружения, военной и специальной
техники (ВВСТ). Приведены результаты анализа возможностей обучения нейронных сетей автоматическому распознаванию объектов. Показана необходимость создания отечественного межвидового банка данных оптических и радиолокационных сигнатур объектов ВВСТ

Представлены результаты разработки дистанционного курса по мето-
дам искусственного интеллекта в физике в системе управления обучением MOODLE.
Общая трудоёмкость дистанционного курса по методам искусственного интеллекта в
физике составляет две зачётные единицы. Описаны тематические модули курса по ме-
тодам искусственного интеллекта в физике. Представлено описание элементов в виде
лекций, семинаров, заданий, тестов в каждом тематическом модуле курса по методам
искусственного интеллекта в физике в системе управления обучением MOODLE

Обсуждаются перспективы развития фотоники, показана значимость и актуальность проведения
исследований в данной области. Раскрыт потенциал, которым обладает фотоника при ответе на
социально-экономические вызовы цифровой трансформации. Продемонстрированы возможности,
открывающиеся при внедрении устройств на основе фотоники в различных технических системах,
предназначенных для повышения безопасности среды обитания и качества жизни человека. Рас-
смотрены структуры и устройства на базе фотоники для таких ключевых приложений как спек-
троскопия, аналоговые оптические вычисления, оптические нейронные сети. Указаны возможные
приложения фотонных сенсоров и спектрометров нового типа, раскрыты их назначение и конку-
рентные преимущества. Рассмотрены сверхточные компактные фотонные спектрометры различ-
ных конфигураций. Обсуждаются преимущества аналоговых вычислителей перед традиционными
электронными устройствами. Рассмотрены структуры нанофотоники, предназначенные для вы-
числения дифференциальных и интегральных операторов, показаны решения для задачи выделе-
ния контуров на изображении. Проанализирована концепция реализации искусственного интел-
лекта на платформе фотоники в виде оптических нейронных сетей. Рассмотрены структуры, со-
стоящие из последовательности дифракционных элементов и основанные на принципе Гюйгенса-
Френеля, а также структуры, состоящие из волноводов, взаимодействующих по принципу интерферометров Маха-Цендера. Приведена оценка мирового рынка фотоники, которая показывает, что
фотоника прочно займѐт своѐ место в индустрии будущего

Современная фармакологическая промышленность предоставляет специалистам здравоохранения
и пациентам широчайший выбор лекарственных средств (ЛС) и биологически активных добавок.
При этом на выбор препарата, помимо инструкции к применению и клинических рекомендаций,
влияют личный опыт использования (как врача, так и пациента), стоимость препарата, реклама и другие факторы. Государственный реестр лекарственных средств России содержит около 30 гепатопротекторов и их комбинаций, представленных более чем 130 оригинальными препаратами
и их дженериками. В статье изложены данные по эпидемиологии заболеваний печени в мире и в России, общие этапы патогенеза поражений печени и ключевые точки приложения ЛС, а также обозначена
роль нового гепатопротектора (комбинации урсодезоксихолевой кислоты с глицирризиновой кислотой) в терапии заболеваний печени

Предложен подход этапного применения гепатопротекторов, основанный на собственном клиническом опыте, данных доказательной медицины и знаниях об универсальной этапности течения хронических заболеваний печени, что дает реальную возможность повысить эффектив