В ходе работы исследователи сравнили различные алгоритмы – от классических методов машинного обучения до современных трансформерных архитектур, сообщает РБК. Наилучшие показатели продемонстрировал подход на основе Vision Transformer (ViT), который анализирует изображение глобально.
Предварительное тестирование модели ViT Tiny показало точность распознавания на уровне 89%. Разработчики отмечают, что их метод не требует огромных датасетов и сохраняет стабильность даже при сжатии файлов или изменении их разрешения.
Ранее стало известно, что российские операторы связи планируют использовать искусственный интеллект для оптимизации мобильных сетей. Нейросетевые алгоритмы должны помочь эффективнее распределять трафик. Как показали пилотные проекты, внедрение технологии увеличивает пропускную способность сетей на 20–30% и сокращает задержки передачи данных в два раза.
