Астрономы нашли новый способ обнаружения дипфейков

Новые исследования, представленные на Национальной астрономической конференции доказывают, что дипфейки можно идентифицировать путем анализа бликов в человеческих глазах, аналогично тому, как астрономы изучают изображения галактик. 

Сначала исследователи проанализировали отражения света на глазных яблоках на реальных изображениях людей и изображениях, созданных искусственным интеллектом. Затем они использовали методы, основанные на индексах CAS (концентрация, асимметрия, гладкость) и Джини (с их помощью астрономы обычно изучают распределение света в галактиках, тем самым определяя их морфологию). 

В общем случае значение индекса Джини равное 0 соответствует равномерному распределению света среди всех пикселей изображения, а значение равное 1 означает, что весь свет сосредоточен в одном пикселе. 

Сравнивая индексы Джини бликов в глазах, можно определить, насколько они согласованы между собой. Соответственно, дипфейки часто не имеют согласованности в бликах между каждым глазом, в то время как настоящие изображения показывают одинаковые отражения в обоих глазах.

Стоит отметить, что этот метод не безупречен, и существуют как ложноположительные, так и ложноотрицательные результаты. С другой стороны, дополнительный инструмент для определения дипфейков не может быть лишним, учитывая потенциальную опасность этой технологии.

Боди-хоррор от новой версии Stable Diffusion

На этой неделе компания Stability AI выпустила новую модель синтеза изображений Stable Diffusion 3 Medium, способную преобразовывать текстовые подсказки в изображения. Однако релиз встретил волну критики в интернете. Пользователи отмечают, что качество изображений людей, созданных данной моделью, значительно уступает Midjourney и DALL-E 3. 

Особенно это касается изображений рук и ног, которые выглядят по-настоящему трэшово (что, в целом, является стандартной проблемой) :/

Основной причиной провала считается строгая фильтрация взрослого контента (NSFW) из обучающих данных, что привело к недообучению модели в части человеческой анатомии.

Проблемы с рендерингом людей не новы для Stability AI. В прошлом аналогичные трудности возникали с выпуском Stable Diffusion 2.0. Несмотря на улучшения в SD 2.1 и SD XL, текущие шаги компании вновь вызывают вопросы.

Неудачи с SD3 Medium также совпали с внутренними проблемами компании. Недавно Stability AI покинул основатель и генеральный директор Эмад Мостак, за чем последовали увольнения ключевых инженеров и слухи о финансовых трудностях.

Для поклонников Stable Diffusion это не просто технический сбой, а тревожный сигнал о возможных глубинных проблемах в управлении компанией. 

Превращение отходов пивоварни в мощное средство для очистки воды!

Ежегодно пивоварни производят и выбрасывают тысячи тонн излишков дрожжей. Исследователи из Массачусетского технологического института и Технологического института Джорджии придумали способ перепрофилировать эти дрожжи для биосорбции свинца из загрязненной воды. 

Дрожжи успешно “упаковываются” в гидрогелевые капсулы, создавая эффективный фильтр, способный удалять свинец из воды, делая ее безопасной для употребления.

Процесс биосорбции основан на способности дрожжей взаимодействовать с токсичными металлами в воде, поглощая их на своей поверхности. Гидрогель, окружающий дрожжи, позволяет эффективно фильтровать воду, взаимодействуя с загрязнителями, а затем легко извлекать инкапсулированные дрожжи из воды.

Эта технология не только эффективна в удалении свинца из воды, но также обладает потенциалом для широкого применения, включая фильтрацию питьевой воды на домашнем уровне и на крупных очистных сооружениях.

Инновационный подход исследователей основан на использовании биологически безопасных дрожжей, что делает его экологически устойчивым и биоразлагаемым. Помимо удаления свинца из воды, эта технология имеет потенциал для расширения на другие загрязняющие вещества, что делает ее многообещающей для будущих приложений в области водоочистки!

США намерены ограничить доступ Китая и России к программному обеспечению искусственного интеллекта, лежащему в основе таких приложений, как ChatGPT

По словам источников, администрация Байдена готова открыть новый фронт в своих усилиях по защите американского искусственного интеллекта от Китая и России, предварительно планируя установить защитные ограждения вокруг самых передовых моделей ИИ.

В чем же причина? США рассматривают возможность введения новых экспортных ограничений, чтобы препятствовать применению передовых моделей искусственного интеллекта в военных целях и кибератаках. Правительственные органы опасаются, что иностранные субъекты могут использовать мощные ИИ для создания биологического оружия или проведения массовых кибератак. 

Посольство Китая охарактеризовало этот шаг как "типичный акт экономического принуждения и односторонних издевательств, которым Китай решительно противостоит", добавив, что оно примет "необходимые меры" для защиты своих интересов.

С основной новостью Вы можете ознакомиться по ссылке: https://www.reuters.com/technology/us-eyes-curbs-chinas-access-ai-software-behind-apps-like-chatgpt-2024-05-08/

Группа исследователей из EPFL разработали ChemCrow – искусственный интеллект, объединяющий 18 искусно разработанных инструментов, позволяющих ему ориентироваться и выполнять задачи в рамках химических исследований с беспрецедентной эффективностью. Он основан на большой языковой модели, такой как GPT-4, улучшенной LangChain для интеграции этих инструментов.

Практическое применение: ChemCrow получает приглашение от пользователя, заранее планирует, как решить задачу, выбирает соответствующие инструменты и итеративно уточняет свою стратегию на основе результатов каждого шага. Этот методический подход гарантирует, что ChemCrow не только отрабатывает теорию, но и находит практическое применение для реального взаимодействия с лабораторными средами.

“Система аналогична эксперту-человеку с доступом к калькулятору и базам данных, которые не только повышают эффективность работы эксперта, но и делают ее более достоверной – в случае ChemCrow, уменьшая галлюцинации”, – объясняет Андрес Камило Маруланда Бран, первый автор исследования.

Эта технология поможет ускорить исследования и разработки в области фармацевтики, материаловедения и в других областях, сделав процесс более эффективным и безопасным.

Проект "Иммуном Человека" опубликовал целый Научный План по созданию крупнейшего в мире набора данных по иммунологии и разработке моделей искусственного интеллекта для более глубокого понимания иммунной системы и улучшения здоровья населения на глобальном уровне. 

План предполагает создание глобальных исследовательских центров и разработку передовых инструментов искусственного интеллекта для анализа изменений и реакций иммунной системы.

Полученные данные участников (клетки, транскрипты, антитела, белки, эпигенетические модификации и метаболиты) будут использоваться для создания и валидации архитектуры машинного обучения моделей ИИ HIP. Цель на данном этапе заключается в разработке, обучении и валидации одной или нескольких моделей, способных отражать динамику иммунной системы и предсказывать реакцию организма на внешнее воздействие, исходя из базового состояния иммунитета.

“Проект находится на переднем крае научных открытий и обладает уникальными возможностями для предоставления научному и медицинскому сообществу знаний и инструментов для разработки новых диагностических средств, лекарств, вакцин и иммунотерапии, которые могут бороться с болезнями, продлевать продолжительность жизни и обеспечивать более персонализированное и эффективное здравоохранение для всех.”, – высказался ведущий доктор проекта.