Публикации Применение искусственных нейронных сетей для диагностирования диабета на ранних стадиях

Всероссийский сборник статей и публикаций института развития образования, повышения квалификации и переподготовки.


Скачать публикацию
Язык издания: русский
Периодичность: ежедневно
Вид издания: сборник
Версия издания: электронное сетевое
Публикация: Применение искусственных нейронных сетей для диагностирования диабета на ранних стадиях
Автор: Кодзоков Идар Муратович

Кодзоков Идар МуратовичУченик 8 классаМКОУ «СОШ №27» г.о. Нальчикkodzokovidar@mail.ruПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ ДИАБЕТА НА РАННИХ СТАДИЯХАннотация: Статья посвящена актуальной проблеме применения нейронных сетей для анализа больших данных в контексте управления городской инфраструктурой. Рассматриваются преимущества использования нейросетевых технологий, конкретные примеры их применения, а также перспективы развития данного направления. Особое внимание уделяется вопросам повышения эффективности функционирования городских систем и улучшения качества жизни населения.Ключевые слова: нейронные сети, большие данные, городская инфраструктура, управление, умный город, оптимизация, прогнозирование.Современные города сталкиваются с беспрецедентным ростом населения и усложнением инфраструктуры. Это приводит к формированию огромных массивов данных, собранных с различных источников: датчиков на дорогах и в общественном транспорте, систем видеонаблюдения, метеостанций, социальных сетей и многих других. Эффективный анализ этих данных – ключевой фактор для решения ряда критически важных задач:
  • Оптимизация транспортных потоков: Анализ данных о загруженности дорог в режиме реального времени позволяет оптимизировать работу светофоров, информировать водителей о пробках и предлагать альтернативные маршруты. Это способствует снижению количества заторов, сокращению времени в пути и уровня выбросов выхлопных газов.
  • Повышение энергоэффективности: Используя данные с интеллектуальных счетчиков, нейросети могут прогнозировать потребление электроэнергии и тепла, что позволяет оптимизировать работу электросетей и теплоснабжения, снижая потери и экономия ресурсы.
  • Улучшение системы безопасности: Анализ данных с камер видеонаблюдения с помощью нейросетей позволяет своевременно выявлять преступную активность, обеспечивая безопасность жителей.
  • Оптимизация работы коммунальных служб: Прогнозирование аварийных ситуаций на основе данных о состоянии инфраструктуры (например, водопроводных и канализационных сетей) позволяет своевременно проводить ремонтные работы, предотвращая крупные аварии.
  • Одним из ключевых преимуществ нейросетей является их способность выявлять сложные зависимости и скрытые закономерности в больших объемах данных, которые затруднительно или невозможно обнаружить традиционными методами анализа. Это позволяет создавать высокоточные прогностические модели для решения ряда задач управления городской инфраструктурой:
  • Прогнозирование загруженности транспортаНейросетиобученные на исторических данных о трафике, метеоусловиях, данных с навигационных систем, могут с высокой точностью прогнозировать образование пробок в разное время суток, дни недели и в зависимости от других факторов.
  • Прогнозирование аварийных ситуаций: Анализ данных о состоянии инфраструктуры, метеоусловиях, давлении в трубопроводах и других параметрах позволяет нейросетям выявлять потенциальные участки с повышенным риском аварий и своевременно предупреждать о них.
  • Оптимизация расписания общественного транспортаАнализируя данные о пассажиропотоке, нейросети могут помочь составить более эффективное расписание движения автобусов, трамваев и троллейбусов, сокращая время ожидания и повышая комфорт пассажиров.
  • Однако, внедрение нейросетей в управление городской инфраструктурой сопряжено с рядом вызовов:
  • Необходимость больших объемов данных: Для эффективного обучения нейросетей требуются обширные и качественные наборы данных, сбор и обработка которых могут быть затратными.
  • Сложность интерпретации результатовНейросети часто рассматриваются как "черный ящик", поскольку трудно интерпретировать, как именно они приходят к тем или иным выводам.
  • Вопросы безопасности и конфиденциальности данныхИспользование нейросетей для анализа данных о жителях города поднимает важные вопросы о защите их персональной информации.
  • Несмотря на существующие сложности, применение нейросетей и других методов искусственного интеллекта в анализе больших данных для управления городской инфраструктурой имеет огромный потенциал. Помимо нейросетей, для решения различных задач могут применяться экспертные системы, алгоритмы машинного обучения, а также гибридные системы, сочетающие в себе разные подходы. Например:
  • Для прогнозирования дорожной ситуации могут использоваться рекуррентные нейронные сети (RNN), способные учитывать временные зависимости в данных.
  • Для оптимизации маршрутов общественного транспорта могут применяться генетические алгоритмы, позволяющие находить оптимальные решения среди множества вариантов.
  • Для обнаружения аномалий в работе инфраструктуры эффективны методы машинного обучения без учителя, способные выявлять необычные паттерны в данных.
  • Дальнейшее развитие этого направления связано с:
  • Совершенствованием алгоритмов искусственного интеллекта: Разработка более точных, надежных и интерпретируемых алгоритмов позволит решать более сложные задачи управления городской инфраструктурой.
  • Развитием технологий обработки больших данных: Создание более мощных и эффективных платформ для хранения, обработки и анализа больших данных сделает применение искусственного интеллекта более масштабным и доступным.
  • Интеграцией искусственного интеллекта с другими технологиями "умного города": Объединение искусственного интеллекта с интернетом вещей, облачными вычислениями, блокчейном и другими технологиями позволит создать единую экосистему "умного города", где все элементы инфраструктуры работают в тесной связи друг с другом.
  • Внедрение искусственного интеллекта в управление городской инфраструктурой — это не просто технологический тренд, а необходимый шаг на пути к созданию комфортных, безопасных, эффективных и устойчивых городов будущего. Успешное решение этой задачи потребует тесного взаимодействия ученых, инженеров, представителей власти, бизнеса и жителей городов.