19
Календарь конференций
  • 13 декабря – 13 февраля

    XXIX Московская открытая олимпиада школьников по геологии 2021-2022 года

  • 15 декабря – 5 апреля

    Универсиада «Ломоносов» по направлению подготовки «Химия, физика и механика материалов» Факультета наук о материалах МГУ

  • 20 декабря – 20 марта

    Международный архитектурный конкурс The Ideal Village

  • 27 января – 1 февраля

    Всероссийская зимняя школа научного перевода для студентов социально-гуманитарного профиля «Перевод в науке – наука в переводе»

  • 27 – 28 января

    5-ая Международная переводческая научно-практическая конференция COSINES Pi по устному и письменному переводу

  • 27 января – 1 февраля

    Всероссийская зимняя школа научного перевода для студентов социально-гуманитарного профиля «Перевод в науке – наука в переводе»

  • 4 февраля

    VII Зимняя научная школа-конференция по механике композитов имени Б. Е. Победри

  • 15 октября – 9 февраля

    Международный конкурс на лучшую научную работу «Аrs Sacra Audit»

  • 13 декабря – 13 февраля

    XXIX Московская открытая олимпиада школьников по геологии 2021-2022 года

  • 15 февраля

    Магистр-2022: шаг в профессию

  • 2 апреля

    Ежегодный Фестиваль школьных средств массовой информации на факультете журналистики МГУ

  • 15 декабря – 5 апреля

    Универсиада «Ломоносов» по направлению подготовки «Химия, физика и механика материалов» Факультета наук о материалах МГУ

  • 26 – 27 мая

    «Уголовное право в системе межотраслевых связей: проблемы теории и правоприменения»

Все конференции
20/07/21

Нейросети научились распознавать более 90% снимков российских растений

Специалисты международной платформы iNaturalist создали нейросети, которые могут распознавать более 90% фотографий растущих в России растений. Об этом пишет пресс-служба МГУ им. Ломоносова.

"Нейронные сети научились узнавать свыше 90% фотографий растений флоры России. <…> Для включения в обучающий набор данных у того или иного вида растений, грибов или животных должно быть более 100 фотонаблюдений в базе, половина наблюдений при этом должна быть верифицирована вручную. Из 7 407 видов, отмеченных в проекте "Флора России", 36% видов растений надежно узнаются нейросетевыми алгоритмами. Эти виды покрывают 94,5% всех загруженных пользователями находок", – говорится в сообщении.

Специалисты iNaturalist представили обновленную модель автоматического распознавания живых организмов по фотографиям с использованием нейронных сетей. Модель включает 38 тыс. видов, что в полтора раза больше, чем в прошлом году. Совершенствование нейросетевых алгоритмов помогает ученым систематизировать поток данных о биоразнообразии. При этом материалы о растениях России должны стать основой "Атласа флоры России", который создают ученые МГУ.

"Разработка алгоритмов распознавания биологических видов по фотографиям – это результат работы большой команды под руководством американских коллег из Силиконовой долины. Задача нашей группы заключается в постоянном мониторинге тысяч фотографий, поступающих от российских пользователей платформы, и их надежном определении. Именно рост числа достоверных находок по редким и эндемичным видам флоры России, в том числе из труднодоступных мест, позволил столь радикально увеличить покрытие системы", – отметил один из авторов исследования, ведущий научный сотрудник МГУ Алексей Серегин.

Пользователи iNaturalist сделали уже около 73 млн наблюдений по всему миру, в том числе 1,5 млн фотографий растений России. В этой работе участвуют около 15 тыс. россиян, многие университеты России используют платформу iNaturalist в учебном процессе. Любой пользователь может присоединиться к сбору данных о биоразнообразии России, при этом сами данные находятся в открытом доступе.

ТАСС

https://nauka.tass.ru/nauka/11942297