Молодой ученый обучает компьютеры выявлять смысловые связи между словами, сообщает УрФУ.

— В этом году я ездил на стажировку в Германию по стипендии Германской службы академических обменов в группу языковых технологий Дармштадтского технического университета. Мы организовали совместный исследовательский проект и сейчас развиваем построенную модель, — рассказывает Дмитрий Усталов. — Учим машины понимать смысл текста, связи между словами. То есть можно научить компьютер распознавать, насколько общими или частными являются слова по отношению друг к другу. К примеру, человек, с одной стороны, с точки зрения биологии — млекопитающее, а с другой — личность. Это позволит машинам лучше понимать неочевидные связи между объектами окружающего мира, что очень важно при создании интеллектуальных систем.

В научных работах последних лет используются машинное обучение и нейронные сети для предсказания родовидовых связей — явления, изучением которого занимается лингвистика. Эти связи объясняют, как устроен мир и взаимоотношения объектов окружающего мира.

Построение моделей на основе машинного обучения и оценка их качества требует мощных и дорогих компьютеров с большим объемом оперативной памяти и наличием специализированных видеокарт, ускоряющих вычисления в десятки и сотни раз. По гранту компания Microsoft предоставила доступ к облачной инфраструктуре Microsoft Azure сроком на год, добавляют в пресс-службе УрФУ.

— Это вполне достаточная сумма на использование одного сервера с 224 ГБ памяти, полностью подходящего под наши требования, с мощным графическим ускорителем. По условиям предоставления гранта все права на результаты принадлежат нам, — поясняет Дмитрий Усталов.