Pull to refresh
  • by relevance
  • by date
  • by rating

99,9% научных исследований сходятся на том, что в изменении климата виноваты люди

Popular science Ecology

Исследователи проанализировали более 88,1 тыс. исследований и пришли к выводу, что 99,9 % из них подчеркивают влияние людей на изменения климата Земли. Обзор включал работы, которые были проведены в период с 2012 по 2020 год. 

Читать далее
Total votes 10: ↑9 and ↓1 +8
Views 829
Comments 11

Логистика. Часть 3. Еще одна модель динамического ценообразования

Algorithms *Mathematics *Development for e-commerce *Transport E-commerce management *
Бывает так, что попадается какая-то задача, находится ее решение, причем довольно неплохое, но потом эта задача все равно не отпускает. Появляется навязчивая мысль о том, что у нее должно быть более оптимальное решение. Примерно так и получилось с задачей динамического ценообразования для авиабилетов, которую мы описывали более года назад в прошлой статье. Решение основывалось на алгоритме семплирования Томпсона. Компьютерное моделирование продаж показывало превосходные результаты, а тот факт, что такие гиганты как Walmart и Amazon уже давным давно и более чем успешно используют различные модификации этого алгоритма, только укрепляло уверенность в том, что мы на верном пути и иных способов оптимального решения задачи просто нет. Но в подавляющем большинстве случаев то, что отлично и везде работает, в авиаотрасли должно работать лучше. Не потому что так хочется, а потому что в этом действительно есть сильная потребность. Должно быть меньше экспериментов с ценой, она не должна меняться очень часто, а сам процесс поиска оптимальной цены должен быть еще быстрее. Но самое главное, алгоритм семплирования Томпсона не позволяет получить более-менее адекватную вероятностную модель спроса, без которой невозможно в полной мере использовать стохастическое программирование и заняться задачами глобальной оптимизации.


Читать дальше →
Total votes 7: ↑7 and ↓0 +7
Views 2.4K
Comments 0

Увлекательная история о раскрашивании парных скобок — как VSCode ускорил раскраску в 10,000 раз

Wunder Fund corporate blog Programming *Algorithms *Visual Studio *
Translation

Прим. Wunder Fund: в этой статье из блога VSCode рассказана увлекательная алгоритмическая история о решении проблемы раскрашивания скобок. Господам удалось достичь значительногоускорения этого процесса. Нам самим очень нравится решать подобные задачи при работе над торговой системой, а если они вам тоже интересны, то пишите:)

Когда имеешь дело с глубоко вложенными скобками в Visual Studio Code — может быть непросто понять то, у каких скобок есть пары, а у каких — нет.

Для того чтобы упростить решение этой задачи, в 2006 году пользователь CoenraadS разработал восхитительное расширение для VS Code — Bracket Pair Colorizer, позволяющее раскрашивать парные скобки, и опубликовал его в VS Code Marketplace. Это расширение стало весьма популярным, теперь оно, с более чем 6 миллионами установок, входит в 10 самых скачиваемых расширений.

Для того чтобы решить проблемы, касающиеся производительности и точности работы расширения, в 2018 году CoenraadS выпустил расширение Bracket Pair Colorizer 2, которое тоже стало популярным и было установлено более 3 миллионов раз.

Читать далее
Total votes 39: ↑39 and ↓0 +39
Views 14K
Comments 14

Обзор методов улучшения речи и шумоподавления: от классики к SotA

МТС corporate blog Algorithms *Sound Natural Language Processing *Voice user interfaces

Всем привет! Меня зовут Оля Яковенко, я разработчик в MTS AI, занимаюсь задачами по автоматической обработке сигналов. В частности, на данный момент я исследую различные подходы шумоподавления для последующего распознавания речи, и сегодня я хотела бы поделиться с вами обзором и некоторыми находками на эту тему.

Читать далее
Total votes 3: ↑2 and ↓1 +1
Views 420
Comments 1

В МТИ создали технологию восстановления данных с размытых фотографий и видео

Working with video *Working with 3D-graphics *Algorithms *Popular science The future is here
image

Исследователи Массачусетского технологического института представили технологию, которая позволяет восстановить ценные данные из фотографий и видеозаписей низкого качества. Была использована модель «визуальной депроекции», которая с помощью нейросети сопоставляет низкоразмерные проекции с оригинальными многомерными изображениями и видео.

Алгоритм способен использовать полученную информацию для воссоздания первоначальных данных из проекции. Проекцией может выступать, например, фото звездного неба, сделанное с большой выдержкой. На таком снимке звезды обычно представляются как размытые полосы из-за того, что меняли свое положение в процессе съемки.

Ученым же удалось воспроизвести точные кадры снимка с движением людей исходя из информации о траектории движения человека. В ходе эксперимента было записано 35 видео с 30 людьми, идущими в одном месте. В итоге алгоритм точно воссоздал 24 кадра, передав изменение перспективы. Таким образом, нейросеть поняла, что пиксели, которые становятся темнее и шире, скорее всего, означают приближение человека к камере.
Читать дальше →
Total votes 15: ↑11 and ↓4 +7
Views 3.6K
Comments 3

ИИ DeepMind расшифровывает древнегреческие тексты лучше, чем учёные-люди

Algorithms *Machine learning *Artificial Intelligence The future is here


Искусственный интеллект учится расшифровывать поврежденные древнегреческие тексты. При этом машина, по мнению специалистов, справляется с дешифровкой древних текстов лучше, чем люди. Искусственный интеллект с успехом заполняет пропущенные слова, но полезнее всего он оказывается в совместной работе с человеком, когда исследователи используют его для сужения вариантов в процессе поиска нужного слова или высказывания.

Каждый год, как пишет New Scientist, учёные-археологи открывают десятки новых артефактов с текстом. Со временем многие предметы стали разрушаться, что приводит к потерям фрагментов текста. Какими могут быть пробелы, выясняет наука эпиграфика. Работа эпиграфистов начинается с изучения сохранившихся фрагментов и других подобных текстов.
Читать дальше →
Total votes 11: ↑10 and ↓1 +9
Views 6.3K
Comments 5

Google внедрит в свой поисковик алгоритм на искусственном интеллекте

Search engines *Algorithms *Google API *Artificial Intelligence
image

Компания Google анонсировала крупнейшее за пять лет обновление поисковика. В его работе задействуют технологию BERT, которая основана на искусственном интеллекте. Таким образом, поисковик сможет лучше понимать пользователей, так как будет анализировать не отдельные слова, а запросы целиком.

BERT может учитывать полный контекст, рассматривая слова, которые идут до и после ключевого, что особенно полезно для понимания цели поисковых запросов. В компании отметили, что теперь в поиске задействованы новейшие тензорные процессоры Google (Google Tensor Processing Unit, Google TPU).
Читать дальше →
Total votes 12: ↑11 and ↓1 +10
Views 2.6K
Comments 3

Facebook презентовала систему ИИ, которая может обмануть искусственный интеллект на видео

Algorithms *Facebook API *Artificial Intelligence IT-companies
image

Facebook AI Research заявила о разработке системы машинного обучения, которая не дает искусственному интеллекту определять людей по видео. На этой технологии основаны все современные системы распознавания лиц.

Разработчики утверждают, что ИИ для автоматической модификации видео не требует дополнительного обучения под конкретное видео. Как пояснил инженер-исследователь Facebook AI и профессор Тель-Авивского университета Лиор Вольф, система объединяет состязательный автокодировщик с нейросетью. Алгоритм просто заменяет лицо человека его слегка искаженной версией, а ИИ использует архитектуру кодировщика-декодера и генерирует искаженные и неискаженные изображения лица человека, которые затем можно встроить в видео. Разработка показала на видео, как это работает.
Читать дальше →
Total votes 13: ↑13 and ↓0 +13
Views 6.8K
Comments 4

Нейросеть научилась решать задачу трех тел в 100 млн раз быстрее

Machine learning *Popular science Artificial Intelligence Astronomy
image

Ученые опробовали методику глубокого обучения нейросетей для предсказывания исхода гравитационного взаимодействия трех тел. Выяснилось, что она позволяет решить задачу до 100 млн раз быстрее. Пока метод опробовали в ограниченном пространстве начальных параметров, но в дальнейшем его намерены применить для общего случая.

Нейросеть смогла за время около 1 миллисекунды предсказывать положения тел. Современный численный алгоритмом Brutus тратил на это, как правило, в 10 тысяч раз больше времени, а иногда отставал в 10 миллионов раз.
Читать дальше →
Total votes 6: ↑6 and ↓0 +6
Views 3.9K
Comments 4

В МТИ разработали алгоритм, помогающий беспилотным авто проходить перекрёстки

Algorithms *Machine learning *Robotics Artificial Intelligence Transport

Источник: MIT

Исследователи Массачусетского технологического института (МТИ) и компании Toyota разработали новый алгоритм, который поможет беспилотным транспортным средствам определять, безопасно ли выезжать на перекрестки.

Специалисты создали модель, которая избегает возможных столкновений на перекрестках, где у беспилотника нет открытого обзора. Алгоритм взвешивает несколько критических факторов, включая все близлежащие визуальные препятствия, шум и скорость других автомобилей. На основании измеренного риска система может посоветовать автомобилю остановиться, начать движение или подождать, чтобы собрать больше данных.
Читать дальше →
Total votes 11: ↑10 and ↓1 +9
Views 2.2K
Comments 16

Google представила инструмент для создания ИИ. Он доступен даже школьникам

Algorithms *Google API *Machine learning *Artificial Intelligence IT-companies
image

Google упростила машинное обучения для тех, кто не имел дела с разработкой. На смену Teachable Machine — сайту, который знакомил пользователей с основами создания ИИ, пришел Teachable Machine 2.0, где нейронные сети можно обучить одним нажатием кнопки.

Первая версия позволяла с использованием веб-камеры наблюдать, как компьютер учится распознавать шаблоны и закономерности в изображениях.
См. также: «Квантовая ставка Google на ИИ – и что она означает для всего человечества»

Теперь же пользователь может с помощью веб-камеры и микрофона на своем ПК без написания кода обучать нейронные сети и экспортировать их в сторонние приложения, носители или на веб-сайты. Вторая версия может распознавать звуки и позы.
Total votes 24: ↑22 and ↓2 +20
Views 20K
Comments 6

Apple Card заподозрили в гендерной дискриминации. На карту пожаловался даже Стив Возняк

Legislation in IT Finance in IT IT-companies
image

Банк Goldman Sachs обвинили в установлении разного кредитного лимита для мужчин и женщин — пользователей Apple Card. Жалобы поступили, в том числе, от сооснователя Apple Стива Возняка и бывшего автогонщика Давида Ханссона.

Оба заявили о том, что их супруги получили меньший кредитный лимит при лучшей кредитной истории. По словам Ханссона, разница между его кредитным лимитом и таковым у жены является 20-кратной.
Total votes 14: ↑14 and ↓0 +14
Views 11K
Comments 55

Goldman Sachs предложит клиентам семейный вариант Apple Card после обвинений в гендерной дискриминации

Legislation in IT Finance in IT IT-companies
imageФото: Jim/Flickr

Банк Goldman Sachs позволит семьям пользоваться одной кредитной картой Apple Card. Такое решение было принято после того, как учреждение обвинили в предоставлении разных кредитных условий мужчинам и женщинам — супружеским парам.

Total votes 14: ↑13 and ↓1 +12
Views 1K
Comments 0

Исследователи разработали алгоритм, который предсказывает эпилептические припадки с почти идеальной точностью

Algorithms *Machine learning *Artificial Intelligence Health The future is here


Два исследователя из Университета Луизианы в Лафайетте разработали модель, основанную на искусственном интеллекте, которая может с точностью до 99,6% прогнозировать возникновение эпилептического припадка за час до наступления.

Алгоритм использует результаты электроэнцефалограммы (ЭЭГ) для прогноза. Сейчас учёные занялись разработкой устройства, на основе которого будет функционировать модель.
Читать дальше →
Total votes 14: ↑12 and ↓2 +10
Views 3.3K
Comments 8

Google представила «объяснимый» ИИ (Explainable AI)

Machine learning *Artificial Intelligence IT-companies


При использовании систем с искусственным интеллектом у конечных заказчиков часто возникает практически фундаментальная проблема — им сложно понять, как именно искусственный интеллект (ИИ) принимает свои решения. Так как специалистам компаний, которые купили эту «черную» коробочку и загрузили в нее большой объем данных, зачастую очень трудно, если не невозможно, разобраться в тонкостях работы ИИ. Тем более, что алгоритмы для этого программного продукта писали сторонние разработчики, которые не заложили в его функционал более тонкие настройки и триггеры, которые бы при нештатной работе ИИ позволяли бы быстро откорректировать параметры и исправить ситуацию без остановки работы системы и обращения в техническую поддержку.

В конце этой недели на специально посвященном разработке ИИ мероприятии в Лондоне подразделение облачных вычислений Google представило новый облачный продукт, который должен предоставить компании преимущество над разработками своих конкурентов — Microsoft и Amazon, которые доминируют в сфере облачных применений ИИ. Этот новый продукт в Google Cloud назвали «объяснимый» ИИ (Explainable AI).
Читать дальше →
Total votes 20: ↑20 and ↓0 +20
Views 15K
Comments 14

Искусственный интеллект определил, какая часть пьесы «Генрих VIII» написана не Шекспиром

Algorithms *Machine learning *Artificial Intelligence


Литературные аналитики давно заметили руку другого автора в шекспировском «Генрихе VIII». Теперь нейронная сеть указала конкретные сцены, написанные не Шекспиром, и определила, кто на самом деле их написал.

Большую часть своей жизни Уильям Шекспир был драматургом актерской труппы под названием «Люди короля», которая исполняла свои пьесы на берегу Темзы в Лондоне. Когда в 1616 году Шекспир умер, труппа нуждалась в замене. Актёры обратились к одному из самых плодовитых и известных драматургов того времени — Джону Флетчеру. Более двухсот лет спустя, в 1850 году, литературный аналитик Джеймс Спеддинг заметил сходство между пьесами Флетчера и пьесой «Генрих VIII», которую, как считалось ранее, написал Шекспир. Спеддинг пришел к выводу, что Флетчер и Шекспир, вероятнее всего, написали пьесу вместе.
Читать дальше →
Total votes 15: ↑11 and ↓4 +7
Views 6.2K
Comments 9

Google разрабатывает функции, которые объяснят прогнозы ИИ

Google API *Machine learning *Research and forecasts in IT Artificial Intelligence
image

Google представила исследование в рамках разработки объяснимого ИИ для своей облачной платформы. Оно касается изучения функций, которые позволяют AI сделать тот или иной прогноз.

Отмечается, что искусственные нейронные сети, которые используются многими современными системами машинного обучения и искусственного интеллекта, в некоторой степени моделируются биологическим мозгом. Одна из их проблем заключается в том, что по мере разрастания системы становится все труднее увидеть точные причины конкретных прогнозов. В Google расценили это явление как «потерю отладки и прозрачности».
Читать дальше →
Total votes 6: ↑6 and ↓0 +6
Views 1.1K
Comments 0

В МТИ представили технологию, которая позволяет восстанавливать скрытые от глаз детали видео по теням

Working with video *Algorithms *Popular science
image

Группа ученых из Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (CSAIL) разработали метод, позволяющий восстанавливать скрытое на видео, используя тени и отражения. Алгоритм анализирует взаимодействие теней и геометрии на видео и делает прогноз «переноса света».

К примеру, если в комнате установлена видеокамера, алгоритм поможет реконструировать видеоизображение невидимого угла помещения. Анализ видео занимает около двух часов.
Total votes 17: ↑16 and ↓1 +15
Views 2.4K
Comments 2

Google Поиск на базе ИИ с технологией BERT теперь работает на русском языке

Search engines *Machine learning *History of IT Artificial Intelligence IT-companies
Поисковый запрос на русском языке, обработанный с применением технологии BERT, наиболее точно отвечает на запрос пользователя.

В официальном блоге Google Россия появилась информация, что теперь Google понимает поисковые запросы лучше, чем когда-либо. Таким образом, с 9 декабря 2019 года технология предварительного обучения анализу текста на естественном языке BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) теперь стала использоваться в поисковой выдаче Google Поиск и для запросов на русском языке.
Читать дальше →
Total votes 13: ↑13 and ↓0 +13
Views 3.3K
Comments 9

Нейросеть учат определять, что на картинке, и объяснять, почему это именно так

Algorithms *Image processing *Machine learning *Artificial Intelligence

Источник: MIT

Когда люди смотрят на изображение чего-либо, они определяют, что на нём изображено, с помощью памяти, где содержится коллекция узнаваемых особенностей объекта. Человек может идентифицировать вид птицы, например, по контуру ее клюва, цвету ее перьев или форме лап. Нейронная сеть, однако, просто ищет образцы пикселей по всему изображению, не делая различий между птицей и ее фоном. Это делает нейронную сеть более уязвимой к ошибкам и затрудняет диагностику её работы людьми.

Вместо того, чтобы обучать нейронную сеть на изображениях птиц целиком, исследователи из частного Университета Дьюка в Северной Каролине и лаборатории Линкольна Массачусетского технологического института обучили ее распознавать различные особенности птиц: форму клюва и головы каждого вида, окраску перьев. Затем алгоритм на каждом новом изображении ищет эти отличительные признаки и пытается определить, к какому виду они принадлежат.
Читать дальше →
Total votes 11: ↑11 and ↓0 +11
Views 2.9K
Comments 0