1. Лонгриды в кратком изложении

Что: научные исследования очень длинные, читать их утомительно, а докопаться до сути сложно. Поэтому создали Semantic Scholar, систему с базой данных, которая способна прочитать много текста и составить краткий обзор всего одним предложением.

Изначально система предназначалась для поиска по научным работам. Новая же функция позволит ещё и точно понять, тот ли это текст и в чём его суть, не читая всё исследование.

В базе данных Semantic Scholar уже 10 млн документов, и ежемесячно системой пользуются 7 млн человек.

Кто: Исследовательский институт им. Пола Аллена.

2. Предсказывать в физике стало проще

Что: некоторые физические явления невозможно представить математически, а предсказать их очень нужно. Поэтому программисты придумали, как это сделать с помощью модели глубокого обучения.

Как работает: протестировать модель решили с помощью турбулентности — есть неизвестные, которые невозможно представить математическим методом на компьютере. Ее тренировали одновременно на том, что она видит, и на уравнениях. Объединение этих данных и позволило создать симуляцию.

Зачем: эту модель будут использовать при разработке космических или воздушных кораблей, чтобы предсказать, как хорошо те переживут турбулентность, какие модели лучше и как сделать их безопаснее.

Кто:  университет Иллинойса в Эрбана-Шампейн.

Читайте наш журнал тут: thecode.media

Подписывайтесь на наши соцсети:

ВКонтакте: https://vk.com/thecode.media

Связаться: [email protected]