🔥Как работает нейросеть? — [9:59]
Нейросети уже заполонили мир, особенно ChatGPT и Midjourney, поэтому важно приблизительно понимать как они работают. В этом ролике речь пойдёт об общем строении ИИ, что такое нейрон, вес и как подбирается результат.
Перейти к просмотру
#видео#ai
Комплексное глубокое обучение для моделей месторождений. Нажал на кнопочку - готово!
Руслан Мифтахов выпустил очередное видео, на этот раз про комплексное (end-to-end) глубокое обучение для моделирования месторождений. Посмотрите, будет интересно тем кто этим занимается. Видео основано на статье специалистов SLB "Deep learning for end-to-end subsurface modeling and interpretation: An example from the Groningen gas field".
Как и рассказывает Руслан, идея end-to-end глубокого обучения для моделирования месторождений довольно крутая и у нее есть прекрасная аналогия в мире беспилотных автомобилей - собираем все возможные алгоритмы прогнозы обстановки на дороге и автоматизации в одну систему. Что если сделать подобное и для дорогостоящего и длительного процесса моделирования подземных месторождений чего угодно, хоть нефти, хоть минералов 🤔?
Например, есть несколько видов данных (со скважин и сейсмические данные). Их нужно обработать, интерпретировать каждый вид данных особым способом, закартировать и наконец сделать 3D модель свойств горных пород и флюидов - типа, бурить сюда! Интересно, что модели машинного обучения уже представлены для каждого процесса в отдельности. Есть модели машинного обучения для обработки скважинных данных, есть модели машинного обучения для автоматического выделения тектонических разломов на сейсмике и так далее. Авторы статьи, делают один, на мой взгляд пока небольшой, шаг к полной автоматизации процесса интерпретации и моделирования. Они говорят, давайте соберем все эти модели и придумаем автоматический процесс, чтобы собрать данные, нажать на кнопочку и на выходе получить модель свойств всея Земли (на картинке). Это может быть модель пористости или плотности пород, да чего угодно.
Я лично знаком с авторами, коллеги все-таки. Действительно, у них есть работающие компоненты, которые они собрали в статье под одним зонтиком. Это в основном сверточные нейронные сети для различных задач. Идея крутая, но даже для частичной ее реализации, на мой взгляд, нужно пройти большой путь. Ведь то, что у нас под ногами скрыто от наших глаз, в отличие от того, что видит камера беспилотного автомобиля. Подземного сканера с супер-разрешением все еще нет, где ты Илон Маск? Поэтому в игру вступают неопределенность и сдвиг данных.
Неопределенность геологических моделей будет всегда, потому что этих моделей бескочнечность, ведь мы точно никогда не узнаем что там под землей, а можем лишь догадываться по обрывкам данных. Если эту неопределенность не учитывать - будет финансово больно, даже при наличии самых красивых моделей и самых глубоких обучателей. Сдвиг данных, возникает тогда, когда модель обученная на одних данных, попадает в новые условия. И в геонауках это серьезная проблема. Не смотря на аналогии, нет двух одинаковых месторождений, и даже если модель обучить на 1000 месторждениях, 1001-е будет другое и производительность модели будет значительно ниже и вероятно не понравится, людям принимающим решение о бурении скважины стоимостью стопицот миллионов . Умные геоинженеры и обучатели машин сейчас работают над тем, чтобы побороть эти две проблемы для моделирования месторождений, но с переменным успехом (на мой взгляд опять же).
Пост может показатья кому-то скептическим, но на самом деле я полон оптимизма. Каких-то пять лет назад даже 10-я часть предложенных алгоритмов была невозможна по разным причинам, а сегодня уже идут разговоры о полной автоматизации моделирования с помощью машинного обучения. Повсеместная адаптация займет еще много лет, но все равно впереди блестящее будущее!
📖статья
#ML#AI#geo#subsurface
📖Generative AI Use Creates Massive Corporate Data Blind Spot
A new Enterprise AI and SaaS Data Security Report 2025 by LayerX reveals that employees are regularly pasting sensitive information, including PII and PCI data, into generative AI tools like ChatGPT — often without company authorization. With 45% of enterprise employees using generative AI, 77% of them have copied and pasted data into chatbot queries, and 22% of those pastes involve sensitive personal or payment details.
The security risk is compounded by the fact that 82% of these pastes come from unmanaged personal accounts, leaving companies with little to no visibility into what information is being shared. Similarly, 40% of file uploads to AI sites contain PII/PCI data, with nearly 39% originating from non-corporate accounts.
This uncontrolled data flow creates a significant blind spot for enterprises, raising serious concerns about compliance, data governance, and legal accountability in AI usage.
#AI#DataGovernance#Cybersecurity
🎞 ПРИЛОЖЕНИЕ ТРИЗ К УСОВЕРШЕНСТВОВАНИЮ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ
📜 Эксперт системы «ТРИЗ-ШАНС» Сергей Сычёв рассказывает в большой лекции об истории ТРИЗ (Теория Решения Изобретательских Задач), жизненной стратегии автора ТРИЗ — изобретателя Генриха Альтшуллера, а также разбирает одни из ключевых понятий ТРИЗ — «идеальная система» и «идеальный процесс». На многочисленных примерах нам будут показаны приложения этих понятий для целей создания новых идей, решения изобретательских задач и усовершенствования бизнес-процессов.
👨🎓 Наш подкаст-канал:
❗️Полный текст и краткое содержание видео доступны по кнопкам в нижней части поста.👇🏻📖
https://youtu.be/GBERHCItv1M (1∶14∶28)
Подписывайтесь на наши страницы на других ресурсах! 🤘🏻
youtube.com/c/naukapro | vk.com/nauka_pro_rnd | dzen.ru/naukapro | rutube.ru/channel/9318715
#ВИДЕО#изобретательство#ТРИЗ#СергейСычёв
#Morva#AI#Outfit#amp#Wardrobe
Join the Morva: AI Outfit & Wardrobe beta on ✈️#TestFlight
🔗 Link: https://testflight.apple.com/join/1WXp8teh
Shared by Dimitri
Новый ChatGPT умеет делать крутые вещи)
Побаловался немного с персонажами в анимешной стилистике по мотивам фильмов мастера боевых искусств Брюса Ли.
#ИИ#AI#AIVideo#MalikovAI#Neuralsense#Нейросуть#ИскусственныйИнтеллект#Video
Недавно попробовал обучить лору* в Flux по тематике одной из любимых фэнтези игр - онлайн игре World Of WarCraft.
Загрузил на сайте Kreia некоторое количество изображений с ночными эльфийками (раса из игры) и затем анимировал парочку из них в Kling.
*Лора (Lora) - в данном случае метод дообучения нейросети с помощью добавления референсных изображений.
После обучения конкретная нейросеть сможет лучше генерить в нужном стиле или нужных вам персонажей)
#ИИ#AI#AIVideo#MalikovAI#Neuralsense#Нейросуть#ИскусственныйИнтеллект#Video
Поздравляю всех девушек с замечательным праздником 8 Марта!
Желаю бесконечного вдохновения, исполнения заветной Мечты и только приятных моментов в жизни!
#ИИ#AI#AIVideo#MalikovAI#Neuralsense#Нейросуть#ИскусственныйИнтеллект#Video
В общем фантазировать можно бесконечно долго, я остановился на этих вариантах)
Такая в Нижнем Новгороде весна в этому году. В параллельном измерении. А может и нет...
#ИИ#AI#AIVideo#MalikovAI#Neuralsense#Нейросуть#ИскусственныйИнтеллект#Video