Машинное обучение *

Команда учёных и разработчиков запустила нейросеть для экомониторинга Байкала на облачной платформе Yandex Cloud, рассказали Хабру в пресс-службе облачного сервиса. Алгоритм машинного обучения самостоятельно анализирует пробы воды из озера, определяет и классифицирует содержащиеся в ней микроорганизмы. Всё это с 1945 года учёные делали вручную. На текущий момент нейросеть умеет работать с 70 формами планктона, наиболее распространённых в пробах.

Коллеги, приглашаем на бесплатный офлайн-семинар, который пройдет 6 октября в Москве!

Что включает в себя разработка ИИ для инженерной организации? Новые процессы (например, мониторинг моделей), объёмные поисковые исследования, новые интерфейсы между отделами... При этом, разве мы можем позволить себе не разрабатывать решения с ИИ? Ведь в данных скрыты проценты прибыли и десятки процентов прироста эффективности.

Итак, как же избежать неопределённости и синхронизировать эту активность с другими трудоёмкими процессами разработки, такими как ЦОС или САУ? Как в промышленном окружении применять топовые нейросети и автоматизировать обучение всех ML-алгоритмов в современном МОП-окружении?

В четверг 6 октября Экспонента приглашает вас на семинар "ИИ в промышленности". Наши ведущие инженеры расскажут, как мы задействуем МОП для разработки ИИ-компонентов и покажут сценарии применения, которые возникают только на пересечении МОП и машинного обучения. 

Приходилось ли вам, как IT-специалистам, иногда надевать парадную футболку и бриться, чтобы выступить спикером на вебинаре? В крупных компаниях это распространённая практика. По понятным причинам не все этому рады, а для кого-то выступить публично — вообще что-то за гранью добра и зла. Кажется, теперь можно выдохнуть!

Создатели проекта Deep Nostalgia (вы наверняка о нём слышали, ИИ оживляло ретро-снимки), израильская компания D-ID, запускает новую платформу.

В Центре подготовки космонавтов (ЦПК) при Роскосмосе начали тестировать систему дополненной реальности, которая призвана для использования космонавтами в открытом космосе. В перспективе система позволит распознавать детали на изображении с камеры на скафандре, при этом на специальные очки космонавта будет выводиться необходимая информация о ней и указываться алгоритм по дальнейшей работе. 

Привет!
Мы в MTS AI раз в 2 недели собираем для сотрудников интересные новости из мира искусственного интеллекта и называем такой дайджест #ВобъективеИИ. Подумали, что это может быть интересно не только нам, и объединили самые классные события за последний месяц в один текст. Встречайте ?

Международный коллектив исследователей и практиков Shifts Project запускает соревнование Shifts Challenge 2022, рассказали Хабру в пресс-службе мероприятия. В рамках конкурса опубликованы датасеты по оценке потребления топлива в грузовых морских перевозках и сегментации очагов рассеянного склероза в трёхмерной магнитно-резонансной томографии. В таких областях риск несоответствия данных особенно высок, а датасеты помогут учёным исследовать эту проблему. Исследователи в области машинного обучения должны найти решение проблемы сдвига распределения данных в реальном мире по отношению к тому, с чем моделям приходится иметь дело при обучении.

Linux Foundation сообщила, что Meta* передала фреймворк машинного обучения PyTorch в руки подразделения PyTorch Foundation. Разработкой будет заниматься Linux Foundation, а Meta* пообещала поддерживать проект.

Онлайн-сообщества художников начали запрещать или ограничивать распространение картин, созданных нейросетями. В их числе — сайты Newgrounds, Inkblot Art и Fur Affinity, пишет Waxy.

Система оплаты проезда Face Pay заработала на всех станциях Московского центрального кольца. Об этом в субботу сообщил журналистам первый заместитель руководителя департамента транспорта и развития дорожно-транспортной инфраструктуры Москвы Роман Латыпов.

"10 сентября по поручению мэра Москвы Сергея Семеновича Собянина запускается сервис Face Pay на Московском центральном кольце. Сервис запускается на 31 станции. Всего 85 турникетов, где работает сервис Face Pay, при этом количество турникетов будет увеличиваться в зависимости от пассажиропотока", - сказал Латыпов.

Он отметил, что в сутки сервисом Face Pay пользуются более 190 тыс. пассажиров. С его использованием совершили свыше 33 млн проходов.

Пресс-служба «Яндекса» рассказала Хабру, что умная камера в фирменном приложении теперь умеет распознавать текст. Пользователь может навести камеру на текст и скопировать его.

OpenAI представила функцию Outpainting для нейросети DALL-E, которая позволяет дорисовывать фон исходного изображения. С помощью нового режима можно дополнять известные картины и развивать на них новые сюжеты.

Tesla поделилась подробностями о собственном процессоре D1, который станет основой ИИ-суперкомпьютера Dojo. Компания рассказала об архитектуре, устройстве и возможностях нового чипа.

Правительство Франции собрало почти €10 млн дополнительных налогов после начала применения машинного обучения для обнаружения незадекларированных бассейнов на аэрофотоснимках. Налоги на жильё в республике рассчитывают на основе арендной платы за недвижимость, поэтому некоторые домовладельцы не извещают власти о наличии бассейнов, избегая дополнительных платежей в размере сотен евро.

«Яндекс» запустил двуязычную версию генератора текстов «Балабоба». Теперь он поддерживает русский и английский языки. Режим работы, как и прежде, у генератора простой: пользователь пишет одно-два слова на любом из языков и выбирает один из стилей, после этого «Балабоба» создаёт осмысленный текст на любую тему, похожий на тексты из Интернета, на которых училась модель. Кроме того, если ввести название фильма, то «Балабоба» напишет к нему сюжет. 

15 сентября, 10:00, Онлайн

Регистрируйтесь на бесплатный вебинар, и узнайте, как облегчить проектирование сложных систем с ИИ, разрабатываемых в модельно-ориентированном процессе, как протестировать систему в модельном окружении через симуляцию, как сгенерировать код для прототипов на промежуточных аппаратных платформах (CPU/GPU). 

Инфраструктурный центр «Автонет» Национальной технологической инициативы (НТИ) разработал систему, которая по вибрации определяет приближение автомобиля к препятствиям, в первую очередь пешеходам и другим машинам. Система поможет выявлять пешеходов в тёмное время суток, указывает ТАСС со ссылкой на директора центра Екатерину Кочергину.

Разработчик Теннис Смит (Tennis Smith) представил проект дверного звонка на Raspberry Pi 4, который реагирует на мяуканье кота. Энтузиаст рассказал, что система позволяет ему узнать о том, что кот подошёл к двери и хочет войти в дом.