Артем провел исследование о возможности применения искусственного интеллекта при диагностике случаев млекопитающего обезьян. В рамках научного проекта тренировал искусственный интеллект сортировать изображения кожных заболеваний и выявлять состояния млекопитающих обезьян.
«В рамках проекта я использовал углубленное обучение на основе конверволюционных нейронных сетей (CNN). В рамках проекта были проведены этапы адаптации предварительно разработанной модели, включая добавление пользовательских слоев и корректировку гиперпараметров. Модель обучалась по специально разработанному набору данных, который включает изображения кожных заболеваний, включая шею обезьяны», - поделился Артем.
Экспериментальная модель достигла высокой точности - 95%. В разработанной студентом модели говорится, что ее можно использовать как средство первичной диагностики инфекционного заболевания и снизить нагрузку на систему здравоохранения.
Сейчас школьник разрабатывает чат-бот в Telegram для диагностики матери обезьяны.
Например, Всемирная организация здравоохранения объявила вспышку болезни обезьян как международную чрезвычайную ситуацию в области здравоохранения.
