У апошнія гады інтэнсіўна распрацоўваюцца сістэмы распазнавання, устойлівыя да малюнкаў, на якіх твар закрыты чымсьці (маскай). Наяўная інфармацыя аб сістэмах відэаназірання ставіць пад сумнеў эфектыўнасць існуючых класічных падыходаў да распазнавання асоб, бо яны заснаваныя на мадэлях, натрэніраваных на тварах без масак.
Інтэлектуальныя сістэмы відэаназірання ў цяперашні час атрымалі шырокае распаўсюджванне. Аўтаматычнае распазнаванне і адсочванне перамяшчэння людзей на відэа з’яўляюцца нормай. Аднак усё больш увагі стала надавацца пытанням разумення паводзін натоўпу (групы) людзей, што з’яўляецца значна больш складанай задачай.
Касмічная тэлеметрыя – гэта сукупнасць тэхналогій, якая дазваляе вырабляць дыстанцыйныя вымярэнні і збор навуковых даных аб аб’екце даследавання (даных дыстанцыйнага зандзіравання Зямлі (ДЗЗ)) і інфармацыі аб стане бартавых падсістэм касмічных апаратаў (КА) для прадастаўлення аператару або карыстальніку. У касмічнай галіне тэлеметрычныя сістэмы з’яўляюцца часткай камандна-вымяральных сістэм цэнтраў кіравання палётамі (ЦКП).
Актуальнай задачай сучасных інфармацыйных тэхналогій з’яўляецца аўтаматычнае распазнаванне розных аб’ектаў і працэсаў. Сістэмы машыннага навучання, штучнага інтэлекту паспяхова вырашаюць многія задачы аўтаматычнага пошуку і распазнавання і досыць добра вырашаюць задачу аўтаматычнага распазнавання. Аднак гэта пошук і распазнанне выключна па ключы, зададзеным розным чынам. У ключы не кадуецца псіхалагічны матыў суб’екта і яго складана распазнаць.
У сэнсарнай глядзельнай памяці чалавека знойдзены механізм ацэнкі падабенства формы прадметаў і глядзельных асацыяцый. Як паказалі псіхалагічныя даследаванні, глядзельныя асацыяцыі ўзнікаюць не толькі па прычыне аб’ектыўнага падабенства формаў у асацыіраваных прадметаў, але і па прычыне падабенства суб’ектыўных карт «гісторыі» і матыву ўзаемадзеяння чалавека з дадзенымі прадметамі. Глядзельная асацыяцыя на ўбачаны прадмет будуецца як на аб’ектыўнай інфармацыі падабенства трохмерных прадметаў, так і на інфармацыі суб’ектыўнага стаўлення да яго.
У цяперашні час крыніцай інфармацыі, якую выкарыстоўваюць больш, з’яўляецца Інтэрнэт. Знойдзеная інфармацыя дазваляе не толькі атрымліваць адказы на канкрэтныя запыты, але і адсочваць тэндэнцыі тэхналагічнага развіцця ў розных прыкладных абласцях. Важна не проста выяўляць тэндэнцыі, але і старанна іх фільтраваць, а таксама разумець прычыны і следства развіцця тэхналогій, таму што колькасць новых тэхналогій вылічаецца тысячамі. Калі своечасова заўважыць, што нейкае новаўвядзенне ў хуткім часе можа стаць прарыўным, то, магчыма, варта сканцэнтравацца на вывучэнні тэхналогіі развіцця гэтых новаўводзін.
Методыка культывавання клетак нервовай тканіны in vitro знаходзіць шырокае прымяненне як пры даследаванні фундаментальных прынцыпаў функцыянавання нейронаў і біялагічных нейронных сетак, так і пры вырашэнні шэрагу практычных задач біямедыцынскага характару, у біяінжынерных распрацоўках, пры эксперыментальным мадэляванні развіцця паталагічных станаў. Асаблівасцю эксперыментальнай працы з культывіраванымі нейронамі з’яўляецца неабходнасць аналізу малюнкаў не толькі цел клетак, але і складанай сеткі атожылкаў – нейрытаў.
Адным з перспектыўных шляхоў колькаснага апісання фенатыпу раслін з’яўляецца выкарыстанне метадаў камп’ютарнай біяметрыі, г. зн. падыходу, заснаванага на алгарытмічным аналізе лічбавых выяў. Лічбавыя выявы і атрыманыя на гэтай аснове даныя з’яўляюцца аб’ектам даследавання такога кірунку, а метады аналізу выяў, у сваю чаргу, – аналітычным інструментам камп’ютарнай морфаметрыі. Фенатыпічныя прыкметы, звязаныя з афарбоўкай розных органаў хвоі звычайнай, валодаюць значнай унутрывідавой зменлівасцю. Шэраг прыкмет, звязаных з афарбоўкай, носіць устойлівы, генетычна абумоўлены характар. Гэтыя прыкметы шырока выкарыстоўваюцца пры правядзенні генетыка-селекцыйных работ.
Складанне і аналіз генеалагічных даных уяўляецца важным метадам папуляцыйнай генетыкі. Мэтазгоднасць распрацоўкі і ўкаранення метаду дыягностыкі і прафілактыкі пухлін на аснове даных генетычнага кансультавання і тэхналогій штучнага інтэлекту – перспектыўны напрамак. Прапанавана аналітычная сістэма, якая дазваляе аналізаваць даныя пацыента, атрыманыя ў ходзе кансультавання, вынікі малекулярна-біялагічнага абследавання, радавод, і што немалаважна, даваць папярэдняе заключэнне аб наяўнасці рызыкі ўзнікнення анкалагічных захворванняў.
Мультыспектральные даныя спадарожнікавага абследавання зямлі ў цяперашні час актыўна выкарыстоўваюцца для ацэнкі розных аспектаў стану расліннага і глебавага покрыва: тып расліннага покрыва, біялагічная прадуктыўнасць і стрэс раслін, тып глебы, забяспечанасць элементамі харчавання і вільгацезабяспечанасць, запасы арганічнага рэчыва ў глебе і іншыя параметры стану. Спектральны водгук расліннага покрыва ўскосна адлюстроўвае глебавыя характарыстыкі, а таксама можа выкарыстоўвацца для аналізу стану раслін.
Выкарыстанне глыбокіх нейронных сетак дазваляе аўтаматызаваць задачу пошуку і канструявання ўваходных параметраў мадэляў. Дадзеная задача вырашаецца адначасова з навучаннем мадэлі. Схаваны пласт або пласты мадэлі можна разглядаць у якасці схаванага прадстаўлення (embedding), якое з’яўляецца вектарам у віртуальнай шматмернай прасторы магчымых станаў мадэліруемай сістэмы.
Прапанавана методыка падрыхтоўкі навучальнай выбаркі і архітэктура НС са скарочанай колькасцю нейронаў на аснове базавай сеткі U-Net для семантычнай сегментацыі малюнкаў, якая дазваляе ажыццявіць падзел малюнкаў ДЗЗ на наступныя класы: «зямельны ўчастак», «дарожная сетка», «будынкі», «расліннасць», «вадаём» з дакладнасцю 82%. Распрацаваная сетка можа быць выкарыстана як кампанент ансамбля нейронных сетак, у якім рашэнне прымаецца на падставе вынікаў працы складаючых ансамбль сетак. Вынікі дадзенай працы могуць быць ужытыя ў сістэмах апрацоўкі даных ДЗЗ для вырашэння задач маніторынгу стану расліннасці для земляробства, устойлівага лесакарыстання і маніторынгу стану біямасы ў прыродаахоўнай службе.
