Где уже сейчас применяются нейросети

                Некоторым людям кажется, что использование нейросетей это будущее, возможное, но далекое.
Однако, это не так, мы уж живем в мире нейросетей.

                В обыденной жизни мы мало задумываемся над тем, кто и как управляет большими сложными системами, такими как, движение транспорта в больших городах, о том, как работают системы безопасности в городских агломерациях и др.

                Как вообще управляются большие сложные системы, работа которых требует огромных объемов информации или как работают сложные системы, работающие в режиме реального времени.

В настоящее время нейронные сети применяются в самых различных областях из-за
следующих свойств:

1. Возможностей работать с Большими базами данных ( Big data)*** и быстро обрабатывать большие объемы информации.
2. На этой основе анализа этих данных решать задачи управления, прогнозирования и оптимизации с учетом большого количества параметров.

                Из основных направлений применения современных нейросетей(ИИ) можно выделить следующие крупные блоки.

#  Нейросети Компьютерного зрения.

• Распознавание объектов и лиц, что важно, например, в системах безопасности и соцсетях.
• Видеоаналитика, к которой относится отслеживание объектов, видеонаблюдение. Старший брат все видит!)
• Анализ медицинских изображений, что важно для диагностики заболеваний, при обнаружение опухолей.
• Движение автономных автомобилей так же основано распознавании - дорожных знаков, пешеходов.

# Нейросети в Медицине.

Нейросети в медицине занимают лидирующие позиции и оттесняют настоящих врачей на второй план.
Сейчас существует мнение, что компетенция нейросетей выше, чем у лечащих врачей, которые превращаются в дополнение к ИИ (((.

Нейросети участвуют в
• Диагностике заболеваний - анализ снимков (рентген, МРТ), ЭКГ, анализ лабораторных данных.
• Прогнозировании заболеваний, им отдается оценка риска возникновения болезней на основе данных пациента.
• Создании новых лекарств, потому что нейросети осуществляют моделирование взаимодействия молекул.
 Если вам доведется посетить фармакологическую компанию, то вы с удивлением обнаружите, что там работают вовсе не химики, а, в основном, программисты. Как это может быть?
 
• Персонализированной медицине, когда терапия осуществляется на основе анализа геномных данных.

# Нейросети в Финансах.

Нейросети используются для следующего:
 
- Прогнозирования рынков. Это анализ данных для предсказания цен акций и криптовалют.
Примером такой успешной компании, применяющей нейросети для надежного прогнозирования и управления рисками является инвестиционная компания Black Rock*,нейросеть которой настолько успешна, что под ее управлением находятся активы в 10,5 триллионов долларов.
- Обнаружение мошенничества. Нейросеть может выявить наличие аномалий в транзакциях.
• Кредитный скоринг**( оценка рисков при кредитовании) для оценки платежеспособности клиентов, когда нейросеть  оценивает надежность клиента, присваивая оценку в виде балла.
Эта система позволяет банкам отсекать ненадежных клиентов автоматически отказывая им в кредите.

• Автоматизация торговли - алгоритмическая торговля на финансовых рынках.
# Нейросети в Рекомендательных системах.
С этой функцией знаком каждый пользователь интернета, когда просмотр контента прерывается рекламой.

• Электронная коммерция - персональные рекомендации товаров (Amazon, eBay).

• Платформы стриминга - рекомендации фильмов, музыки (Netflix, Spotify).

• Социальные сети - рекомендации друзей, постов, контента (Facebook, TikTok).


#  Игры и искусственный интеллект

• Игровые боты: обучение нейросетей играть в сложные игры (шахматы, го, Dota 2).
• Разработка виртуальных персонажей: реалистичное поведение в играх.
• Генерация контента: создание игровых уровней, текстур.

#  Робототехника и автономные системы

• Автономные транспортные средства - управление беспилотниками, роботами.
• Промышленные роботы - оптимизация производственных процессов.
• Домашняя робототехника - интеллектуальные пылесосы, роботы-помощники.

# Энергетика

• Оптимизация энергопотребления- прогнозирование спроса на электроэнергию.
• Диагностика оборудования - предсказание поломок.
• Управление возобновляемыми источниками энергии - контроль за солнечными и ветровыми станциями.

#  Развлечения и медиа

• Генерация изображений и видео: создание искусственного контента (MidJourney, DALL-E).
• Обработка аудио - улучшение качества звука, генерация музыки.
• Создание фильтров - улучшение изображений, видеопост-обработка.
# Наука и исследования
• Астрономия - обработка данных телескопов, поиск экзопланет.
• Биология - анализ геномных данных, моделирование биологических систем.
• Химия - предсказание структуры молекул и реакций. В частности, применяется в фармакологии для разработки лекарств.

# Логистика и транспорт

• Маршрутизация - оптимизация доставки товаров.
• Прогнозирование спроса - управление складскими запасами.
• Управление трафиком - прогнозирование пробок, регулировка потоков.

# Образование

• Персонализированное обучение и адаптация курсов под уровень ученика.
• Автоматизация проверки заданий - распознавание и оценка ответов.
• Разработка учебных материалов: генерация контента для обучения.
 
Экология и климат

• Прогнозирование погоды - анализ климатических данных.
• Управление ресурсами - оптимизация использования воды, энергии.
• Мониторинг окружающей среды - обнаружение изменений в экосистемах.

#  Маркетинг и реклама

• Таргетированная реклама: определение целевой аудитории.
• Анализ поведения пользователей: разработка стратегий взаимодействия.
• Оптимизация рекламных кампаний: определение оптимального контента и времени публикации.



#  Нейросети применяются для анализа и обработки текстовой информации,
а именно -

• Перевод текста (Google Translate, DeepL).

• Генерация текста  - модели чата GPT, чат-боты. Мы о них поговорим позже.

• Анализ тональности текста - это определение настроения в отзывах, комментариях, что важно для отслеживания настроений в обществе.

• Распознавание речи – голосовые помощники, такие как Siri, Alexa.

• Ответы на вопросы в интернете -
 поиск информации в базах данных, создание чат-ботов.

           # Выводы

           Применение нейросетей облегчает жизнь людей и управление сложной хозяйственной деятельностью человечества.
Сейчас нейросети просто помощники. Вот в этом качестве они и должны оставаться.
 
           В конечном счете, все ответственные стратегические решения должен принимать человек.
Это новая идеология.
Нельзя позволить, чтобы ИИ доминировал над людьми, потому что в конечном счете, это просто программы и они не могут быть умнее своих создателей.

 


*  « БлэкРок» — американская международная инвестиционная компания.
 Это одна из крупнейших инвестиционных компаний мира и крупнейшая в мире по размеру активов под управлением.
 Размер активов под управлением за первый квартал 2024 года вырос на 15 % и достиг 10,5 трлн долларов.
Первый успех компания получила благодаря своим подходам к анализу финансовых рисков, в частности с использованием
сложных математических моделей и данных.
Компания создала программное обеспечение ALADDIN (Asset, Liability, Debt and Derivative Investment Network), которое позволило управлять рисками и активами с высокой точностью.
На данный момент, в основе Aladdin лежит инфраструктура, включающая обработку данных, аналитику и машинное обучение для создания прогнозов и анализа портфелей.
Она предоставляет доступ к более чем 3000 показателям риска, которые могут анализироваться в реальном времени, что позволяет инвесторам оперативно принимать решения на основе текущих рыночных условий.»
**«Кредитный скоринг (от англ. score «оценка»; в т.ч. гл.) — система оценки кредитоспособности (кредитных рисков) лица, основанная на численных статистических методах.
Оценивание (Скоринг) заключается в присвоении баллов по заполнению некой анкеты, разработанной оценщиками кредитных рисков.
 По результатам набранных баллов системой автоматически принимается решение об одобрении или отказе в выдаче кредита.»
*** Большие данные (Big Data) – совокупность непрерывно увеличивающихся объемов информации одного контекста, но разных форматов представления, а также методов и средств для эффективной и быстрой обработки.