Исследователи из Института интегральных схем общества Фраунгофера в Германии создали прототип беспилотника для поиска людей по крикам во время спасательных операций. Нужные функции добавили в обычный мультикоптер.
Инженеры CSEM разработали микросхему с двумя нейропроцессорами, разделяющими задачи ИИ и снижающими энергопотребление. Для работы алгоритмов достаточно энергии небольшой батарейки или солнечной панели, умещающейся на микросхеме площадью с банковскую карту.
«Балабола» набалабобила.
В Facebook AI в сотрудничестве с исследователями из Университета штата Мичиган (MSU) разработали метод обнаружения дипфейков, который основан на реверс-инжиниринге фейкового изображения, а также самой системы, использованной для его создания.
Facebook AI представила модель искусственного интеллекта TextStyleBrush, которая может копировать стиль текста на фотографии, используя всего одно слово. С помощью этой модели можно редактировать и заменять текст в изображениях.
Фонд Build Change, который занимается решением проблем потери жилья в результате стихийных бедствий, объявил о выходе приложения «Помощник по надзору за строительством» (ISAC-SIMO). Это инструмент с открытым исходным кодом на базе искусственного интеллекта, который позволит проверять устойчивость конструкций.
Ученые из британской лаборатории искусственного интеллекта DeepMind в своей статье в Artificial Intelligence утверждают, что настоящий искусственный интеллект можно развить не в результате формулирования и решения сложных проблем, а в результате соблюдения принципа вознаграждения.
Инженеры Google Brain обучили алгоритмы создавать дизайн микросхемы. Нейросети справляются с проектированием всего за шесть часов и делают это лучше, чем белковые специалисты.
Исследователи из Национальных институтов здравоохранения США записали активность нейронов мозга людей при обучении. Они обнаружили, что в перерывах между обучением мозг в двадцать раз быстрее воспроизводит сжатые воспоминания, чем во время обучения. Кроме того, бодрствующий мозг в четыре раза быстрее запоминает навыки, чем спящий.
Исследователи Копенгагенского и Хельсинкского университетов обучили алгоритмы предсказывать выбор пациента по показателям электроэнцефалографии (ЭЭГ) при помощи методов машинного обучения и коллаборативной фильтрации.
Всем привет! Мы продолжаем делиться опытом в сфере ML в медицине, на этот раз в формате лайв.
Я и мои коллеги организуем трек Ужасы медицинских данных на одном из крупнейших DS-событий России и Европы – ODS Data Fest 2021. Приглашаем всех принять в нём участие. Слушайте доклады экспертов, задавайте вопросы, общайтесь в голосовом чате. Обязательно регистрируйтесь на сайте феста и заходите на страницу нашего трека 10-11 июня.
Исследователи Университета Карнеги-Меллона обучили нейросеть искать в микробах метаболиты (нерибосомные пептиды) и оценивать их потенциальную пользу для разработки лекарств.
Исследователи из Пекинской академии искусственного интеллекта объявили о выпуске собственной генеративной модели глубокого обучения, Wu Dao, которая способна конкурировать и даже превзойти GPT-3 от OpenAI.
Исследователи из Медицинской школы Перельмана при Университете Пенсильвании проверили электронный нос на крови пациентов с раком яичников и поджелудочной железы. Устройство определило заражённые образцы с точностью до 95 %.
Инженер и музыкант Кит Блумер создал функциональную гитарную педаль NeuralPi, управляемую нейронной сетью в режиме режиме реального времени. Программное обеспечение запускается на одноплатном компьютере Raspberry Pi.
Научная компания Smart Engines решила последнюю фундаментальную проблему при распознавании паспорта РФ с помощью технологий искусственного интеллекта (ИИ). В программном продукте Smart ID Engine продемонстрирован режим распознавания «книжки» паспорта под разными углами и различном освещении в реальном времени в видеопотоке и на фотографиях. Именно «книжка» была тем научно-технологическим рубежом, преодолев который, задачу распознавания паспорта РФ на уровне ИИ можно считать решенной.
Источник фото: PhotoXPress.
Исследователи Датского технического университета создали управляемое нейросетью устройство, собирающее биологически активные вещества напрямую из клеток растений. Диаметр наконечника сборщика в десять раз меньше диаметра целевых клеток.
