Про це інформує Міністерство енергетики України.  Зазначається, що енергоблок однієї з АЕС вийшов з ремонту на 15 днів раніше. На якій саме з АЕС відремонтували блок, у Міністерстві енергетики не уточнили, проте вказали, що його потужність становить тисячу мегават.  У Міненерго зауважили, що наразі триває наймасштабніша ремонтна кампанія в енергетиці за часи незалежності України.  "Дякуємо атомникам, які вивели з ремонту раніше плану блок атомної електростанції. Це важливо, адже саме атомна енергетика забезпечує стабільність енергосистеми та генерує більш ніж половину необхідної енергії. Працівники всіх видів генерації та розподільних мереж працюють 24/7, аби вчасно підготувати енергосистему до зими", - додав міністр енергетики Герман Галущенко. 2 серпня один з енергоблоків АЕС вивели у плановий ремонт, внаслідок чого знизилась потужність атомної генерації. Укренерго закликало до економії електроенергії.  Читати повністю

Про це інформує Science Alert. Цей штучний інтелект називається системою раннього виявлення аномалії (EWAD). Під час перевірки на фактичних даних про поширення SARS-CoV-2 вона змогла точно передбачити, що буде далі внаслідок мутації вірусу. Для створення EWAD учені використовували метод машинного навчання. Під час нього комп'ютери аналізують величезні обсяги даних, щоб виявити шаблони, розробити алгоритми та прогнози щодо того, як ці шаблони можуть діяти у майбутніх невідомих сценаріях. У випадку з EWAD ШІ отримував інформацію про генетичні послідовності штамів SARS-CoV-2 під час поширення вірусу, про те, наскільки часто проявлялися ці штами та про зареєстровану глобальну смертність від COVID-19. Після цього ШІ міг помітити генетичні зміни в міру адаптації вірусу, що зазвичай проявляється у зростанні рівня зараженості та падіння рівня смертності. "Ми могли спостерігати, як ключові варіанти генів з’являються та стають все більш поширеними, оскільки рівень смертності також змінився, і все це відбувалося за тижні до того, як штами, що їх містять, були офіційно визначені ВООЗ", - сказав мікробіолог Вільям Бальч. Крім машинного навчання, для створення EWAD було застосовано техніку обробки чисел на основі існуючих даних, щоб передбачити нові дані, при цьому використовуючи не лише середні значення точок даних, а й зв'язки між ними. Після випробування ШІ на подіях, що вже відбулися, а також після пошуку близьких збігів між реальними та прогнозованими даними, учені можуть довести ефективність EWAD у передбаченні причин, які можуть спричинити розвиток вірусу та майбутні пандемії. Так, за словами вчених, алгоритми цього ШІ змогли виявити "правила" еволюції вірусу, які могли лишитися непоміченими і які можуть виявитися надважливими для боротьби із майбутніми пандеміями, коли ті з'являться. Крім того, розроблена система можу дозволити вченим краще зрозуміти основи біології вірусів. Це можна було б використати для покращення лікування та інших заходів охорони здоров'я. 28 липня стало відомо, що сенатори США, стурбовані зловмисним потенціалом штучного інтелекту, викличуть розробників, керівників і експертів на слухання в кінці цього року щодо можливих законодавчих гарантій. Читати повністю

Про це інформує Science Alert. Цей штучний інтелект називається системою раннього виявлення аномалії (EWAD). Під час перевірки на фактичних даних про поширення SARS-CoV-2 вона змогла точно передбачити, що буде далі внаслідок мутації вірусу. Для створення EWAD учені використовували метод машинного навчання. Під час нього комп'ютери аналізують величезні обсяги даних, щоб виявити шаблони, розробити алгоритми та прогнози щодо того, як ці шаблони можуть діяти у майбутніх невідомих сценаріях. У випадку з EWAD ШІ отримував інформацію про генетичні послідовності штамів SARS-CoV-2 під час поширення вірусу, про те, наскільки часто проявлялися ці штами та про зареєстровану глобальну смертність від COVID-19. Після цього ШІ міг помітити генетичні зміни в міру адаптації вірусу, що зазвичай проявляється у зростанні рівня зараженості та падіння рівня смертності. "Ми могли спостерігати, як ключові варіанти генів з’являються та стають все більш поширеними, оскільки рівень смертності також змінився, і все це відбувалося за тижні до того, як штами, що їх містять, були офіційно визначені ВООЗ", - сказав мікробіолог Вільям Бальч. Крім машинного навчання, для створення EWAD було застосовано техніку обробки чисел на основі наявних даних, щоб передбачити нові дані, при цьому використовуючи не лише середні значення точок даних, а й зв'язки між ними. Після випробування ШІ на подіях, що вже відбулися, а також після пошуку близьких збігів між реальними та прогнозованими даними, учені можуть довести ефективність EWAD у передбаченні причин, які можуть спричинити розвиток вірусу та майбутні пандемії. Так, за словами вчених, алгоритми цього ШІ змогли виявити "правила" еволюції вірусу, які могли лишитися непоміченими і які можуть виявитися надважливими для боротьби із майбутніми пандеміями, коли ті з'являться. Крім того, розроблена система допоможе +вченим краще зрозуміти основи біології вірусів. Це можна було б використати для покращення лікування та інших заходів охорони здоров'я. 28 липня стало відомо, що сенатори США, стурбовані зловмисним потенціалом штучного інтелекту, викличуть розробників, керівників і експертів на слухання в кінці цього року щодо можливих законодавчих гарантій. Читати повністю

Польська влада уточнила, що розгортає «все більше військ» поблизу білоруського кордонуЧитати повністю

У Литві Збройні сили розпочали військові навчання в межах перевірки бойової готовності.Читати повністю