company_banner

Дайджест новостей машинного обучения и искусственного интеллекта за ноябрь

    Привет, Хабр! Отфильтровав для вас большое количество источников и подписок, сегодня собрал все наиболее значимые новости из мира будущего, машинного обучения, роботов и искусственного интеллекта за ноябрь. Не забудьте поделиться с коллегами или просто с теми, кому интересны такие новости.

    Для тех, кто не читал дайджест за октябрь, можете прочесть его здесь.

    Итак, а теперь дайджест за ноябрь:

    1. MIT разработал новый тип робота, который может расти как растение когда ему требуется дополнительная досягаемость.

    image

    2. Компания Disney представила систему для быстрой и надежной передачи предметов, а также исследование влияния скорости робота и времени реакции на воспринимаемое качество взаимодействия.



    3. Под микроскопом: лаборатория Top Pathology Lab объединяет источники данных для разработки ИИ, обнаруживающего рак.

    image

    4. Команда исследователей из Google и Berkeley AI Research недавно разработала новый подход, который объединяет RL с обучением путем имитации. Он может быть использован для обучения ИИ решать многоэтапные и долгосрочные задачи — манипулирования объектами, занимающие длительный период времени.

    image

    5. Модель AlphaStar от DeepMind обучилась играть в StarCraft II на уровне Грандмастера. В общем рейтинге модель обошла 99.8 % активных игроков. Уровень Грандмастера был достигнут для всех трех типов игроков: Protoss, Terran и Zerg. В начале года AlphaStar соревновалась против двоих лучших игроков в StarCraft II.



    6. Исследователи из USI выделили основные проблемы, с которыми сталкиваются разработчики при обучении нейросетей. Выборка состояла из 1059 проблем и коммитов ML-репозиториев на GitHub, которые были вручную проанализированы.

    image

    7. Китайские и американские исследователи разработали новый метод обучения нейросетей для распознавания речи по губам, позволивший добиться лучших результатов, чем удавалось аналогичным алгоритмам.

    image

    8. Искусственный интеллект может использоваться для предсказания молекулярных волновых функций и электронных свойств молекул. Этот инновационный метод искусственного интеллекта, разработанный группой исследователей из Университета Уорика, Технического университета Берлина и Университета Люксембурга, может быть использован для ускорения разработки молекул лекарств или новых материалов.

    image

    9. Исследователи из Университета Карнеги-Меллона разработали систему, которая может точно определять местонахождение киллера на основе видеозаписей всего с трех смартфонов.

    image

    10. Исследователи Массачусетского технологического института разработали бота, оснащенного искусственным интеллектом, который может побеждать игроков-людей в хитрых многопользовательских онлайн-играх, где роли и мотивы игроков держатся в секрете.

    image

    11. «Роботы-оригами» — это современные мягкие и гибкие роботы, которые тестируются для использования в различных сферах, включая доставку лекарств в человеческие тела, поисково-спасательные операции в условиях стихийных бедствий и роботизированное оружие-гуманоид.



    12. Google представила Night Sight, который расширяет границы съемки при слабом освещении с помощью телефонных камер. Позволяя выдержке до 4 минут делать четкие снимки звезд на ночном небе или ночных пейзажей без какого-либо искусственного освещения.

    image

    13. Модель от DeepMind учится играть одновременно в шахматы, Atari, Go и Shogi. Разработкой алгоритма занимались исследователи из DeepMind. MuZero выдает state-of-the-art результаты для игры Atari 2600 и обходит людей в таких играх, как шахматы, сеги и го. Алгоритм расширяет AlphaZero на большее количество сред, среди которых среды с одним игроком.

    image

    14. Нейросеть распознает позу робота по одному изображению. Определение позы внешне установленной камеры — фундаментальная проблема для задачи управления роботом. Такой навык необходим роботу, чтобы уметь брать предметы, взаимодействовать с людьми и обходить препятствия.

    image

    15. Исследователи из University of Edinburgh обучили нейросетевую модель анимировать игровых персонажей. Нейросеть предсказывает, как персонаж должен взаимодействовать со средой, чтобы выполнить какое-то действие.



    16. Нейросеть разделяет аудиозапись на вокал и инструментальную часть. Deezer опубликовали библиотеку на Python Spleeter. Spleeter состоит из предобученных нейросетевых моделей, которые разделяют музыкальную запись на 2, 4 или 5 дорожек. Модели в библиотеке реализованы на TensorFlow.

    image

    17. Ученые создали анимированную 3D-голограмму, которую можно потрогать и услышать.



    18. Британец Ричард Браунинг пролетел над Брайтонским пирсом около 500 метров, разогнавшись до 136 км/час.



    19. В США использовали технологии украинского стартапа Respeecher, который научился копировать голос любого человека.



    Бонус!


    20. Долголетие связано с белками, которые успокаивают перевозбужденные нейроны. Новое исследование устанавливает молекулярную связь между мозгом и старением и показывает, что сверхактивные нейроны могут сократить продолжительность жизни.

    image

    21. Рецепторы вкуса и запаха в некоторых органах контролируют состояние естественного микробного здоровья организма и вызывают тревогу по поводу вторжения паразитов.

    image

    22. Новые исследования помогают объяснить, как микробы в кишечнике могут формировать реакции хозяина на страх.

    image

    На этом наш короткий дайджест подошел к концу. Не пропускать статьи и новостные дайджесты вам поможет подписка на мой Telegram-канал Нейрон, а также подписка на мой аккаунт на Хабре, не пропускайте следующих дайджестов.

    Всем знаний!
    Mail.ru Group
    Строим Интернет

    Комментарии 6

      0
      5. Модель AlphaStar от DeepMind обучилась играть в StarCraft II на уровне Грандмастера. В общем рейтинге модель обошла 99.8 % активных игроков.

      У Alex007 (русскоязычный комментатор) возникли сомнения в правильности подсчета этого рейтинга, так что там не все так однозначно. Подробности можно посмотреть тут.
        0
        Там вроде не только у него одного
        0
        5. Модель AlphaStar от DeepMind обучилась играть в StarCraft II на уровне Грандмастера.
        С удовольствием с подобным противником в Civilization играл бы. Давно уже хочется подобного. В пошаговых играх все еще интересней в плане ИИ.

        Нормальную катку собирать надо только со своими. А это как минимум 3-5 часов на партию надо выделить, и ждать пока люди соберутся. Так бы часик вечерком с ИИ погонял, засейвился, и продолжил как удобно будет. Ляпота!
          0

          ИИ придётся учить красиво проигрывать. Если учить его выигрывать, то недообученный будет делать неприятные ляпы, а с хорошо обученным не будет возможности выиграть.

            0
            Насколько я понимаю, такие ИИ учатся наблюдая за игрой людей. Разбираются все составляющие действия. По итогам одной игры ничего конкретного о них сказать нельзя будет. Но изучив миллионы партий (и учитывая их исходы), можно выстроить определенные закономерности и предрасположенности. ИИ будет сопоставлять ситуацию в которой находится, и получать на основе изученного материала список дальнейших вариантов действий с оценкой их положительного влияния на победу.

            Цивилизация у встроенного «ИИ» имеет 9 уровней сложности. Так что ничего даже переделывать не придется. На простых уровнях ИИ будет чаще отдавать предпочтение менее выгодным для себя вариантам. Это решит проблему «хорошо обученного ИИ». Кроме того, не стоит забывать, что ИИ, основанный лишь на таких обучениях, по сути, все еще существенно ограничен в своих возможностях по сравнению с хорошими игроками. Именно поэтому все еще имеем 99,8%. Нет, это круто. Но пройти оставшиеся 0,2% вряд ли будет проще, чем дойти до 99,8%. Все дело в том, что такой ИИ ограничен собственными знаниями. А человек — нет.

            А вот что касается красиво проигрывать — тут действительно на первый взгляд загвоздка. Как правило, люди (даже топовые игроки) предлагают скрапать, как только понимают что дальше продолжать уже бессмысленно, все решено. А если и можно теоретически что то сделать — это будет долго и нудно. Ни кто не хочет. В любом случае, интерес пропал. Но! Вы тут забываете, что ИИ не имеет алгоритма. Он не будет рассматривать текущую ситуацию как определенный этап игры. Мол вот все, конец — что мне дальше делать не знаю. Для него каждая итерация — это сопоставление ситуации с базой его знаний и выбор решения действия. Поэтому, я не думаю что он не сможет естественным образом красиво проигрывать и этому надо будет как-то дополнительно обучать. Т.к. его действия в целом будут адекватными. Конечно, могут быть нюансы (типа бросить все силы на последнюю попытку), но это нюансы. ИМХО.
          0
          К п.17 могли бы поэффектнее голограмму сделать — принцессу Лею из Звёздных войн. Или Дарта Вейдера

          Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.

          Самое читаемое