Машинное обучение *

В своем новом проекте компании Microsoft удалось значительно усовершенствовать технологии генерации речи. Разработанную нейросеть отличает естественное произношение, практически неотличимая от человеческой, и малый объем размеченной выборки, необходимой для обучения.

В ближайшие годы крупнейшие государственные компании России должны пройти цифровую трансформацию и внедрить новейшие компьютерные технологии. Как стало известно РБК, Минкомсвязь разослала в ряд госкомпаний проект методических рекомендаций по разработке стратегий цифровой трансформации госкорпораций и компаний с госучастием. Документ должны обсудить на совещании 27 мая, а окончательную версию министерство обязано утвердить до 31 мая (согласно программе «Цифровая экономика»).

Каждая госкомпания обязана назначить специалиста на должность CDO (директор по цифровым трансформациям) с широкими полномочиями по изменению бизнес-процессов в компании.

Информированные источники приводят список требований, которые выдвигаются к государственным компаниям.

— No, my friend Magritte, it is a smoking pipe, indeed.

Стажеры Microsoft создали Android-приложение, которое распознает объекты через камеру смартфона и подсказывает, как их назвать по-английски. Программу также можно использовать для чтения бумажных документов.

Новый проект от группы российских исследователей из Сколково знаменует очередной этап в развитии технологий распознавания и генерации лиц. Созданная ими нейросеть синтезирует динамичные изображения людей на базе любого числа доступных изображений, начиная с одного.

Компания ASRC Federal, специализирующаяся на разработке технологий для разведки и обороны, соместно с Мэрилендским университетом опубликовала мрачный прогноз о последствиях неизбежного применения искусственного интеллекта в вооруженных конфликтах.

20 мая в блоге Google появился отчет о новом проекте компании, направленном на борьбу с онкологическими заболеваниями. Созданная на основе технологий глубокого обучения модель обнаруживает раковые клетки на томограммах легких с точностью, недоступной человеческому глазу.

Чуть больше двух лет назад полицейским в России начали выдавать видеорегистраторы (на фото). Сейчас технология выходит на новый уровень: носимые видеокамеры подключают к системе распознавания лиц, сообщают «Ведомости».

Систему распознавания лиц для МВД разработала компания NtechLab, которая прославилась мобильным приложением FindFace для установления личности прохожих, а также для поиска профилей «ВКонтакте» актрис из порнофильмов (осторожно, по ссылке 18+, NSFW).

15 мая инженеры из Колумбийского Института Цукермана опубликовали в журнале Science Advances промежуточные итоги своего экспериментального проекта – слухового аппарата, способного фокусироваться только на тех звуках, которые интересуют его владельца.

13 мая бельгийская компания imec представила прототип своей новой разработки – компактной сверхчувствительной радиолокационной системы. Работая в связке с усовершенствованной технологией для распознавания жестов, радар избавляет пользователей смартфонов от необходимости касаться экрана, чтобы выполнить ту или иную операцию.

Компания NVIDIA представила результаты своей работы над новым алгоритмом искусственного интеллекта в виде открытой онлайн-платформы, преобразующей изображения животных. Посетители могут загрузить фотографию домашнего питомца и увидеть, как он превращается в тигра, волка или леопарда, сохраняя при этом узнаваемые черты.

Исследователи Массачусетского Технологического Института (MIT) предположили, что современные нейросети можно уменьшить до десяти раз, не потеряв в точности предсказаний. Скорость и легкость обучения таких сетей также может быть значительно выше. При этом тренировать и обеспечивать данными их смогут даже программисты-одиночки, а не только технологические гиганты с GPU-серверами и огромными датасетами.

Камеры main, narrow и fisheye («рыбий глаз») на автомобиле Tesla Model S 75. Они обеспечивают входные данные для нейросетей автопилота

Исследователи из компании Tencent Keen Security Lab опубликовали отчёт с описанием успешной атаки на прошивку автомобиля Tesla Model S 75, включая удалённое управление рулевым колесом и атаку с помощью «состязательных примеров» (adversarial example) на автопилот, принудив его выехать на полосу встречного движения. Tesla активно применяет нейросети для многих задач машинного зрения, чем и воспользовались злоумышленники, которые применили стандартные методы атаки на машинное зрение.

Для эксплойта исследователи использовали цепочку уязвимостей, которую впоследствии раскрыли Tesla. Автопроизводитель закрыл уязвимости патчем 2018.24.

Компания McDonald’s объявила о покупке израильского стартапа Dynamic Yield Ltd. С помощью технологий машинного обучения сеть фастфуда надеется улучшить сервис в своих ресторанах и онлайн-маркетинг. Это первая покупка McDonald’s за последние годы и самая большая за два десятилетия. По информации от источников, близких к сделке, за стартап ИИ сеть ресторанов заплатила $300 млн, пишет WSJ.

Илья Сегалович (iseg)

Компания «Яндекс» объявила об учреждении ежегодной научной премии для поддержки молодых исследователей и научного сообщества в России, Беларуси и Казахстане. Премия им. Сегаловича вручается студентам, аспирантам и научным руководителям за достижения в компьютерных науках:

• Машинное обучение
  
• Компьютерное зрение
  
• Информационный поиск и анализ данных
  
• Обработка естественного языка и машинный перевод
  
• Распознавание и синтез речи

Один из крупнейших в мире производителей смартфонов заинтересовался российскими технологиями. В поле зрение китайской Huawei попала компания «Вокорд» — ведущий российский разработчик и производитель профессиональных систем видеонаблюдения и аудиорегистрации. В продуктовом портфеле компании:

• системы распознавания лиц VOCORD FaceControl и VOCORD FaceControl 3D, разработанные для биометрической идентификации по лицу человека;
  
• системы фото- и видеофиксации нарушений ПДД и аналитики транспортных потоков;
  
• системы интеллектуального видеонаблюдения и аудиорегистрации, на основе которых реализуются сложные территориально-распределённые проекты.

Алгоритмы распознавания лиц, разработанные в компании, занимают первое место в мире в международном рейтинге Вашингтонского университета (конкурс Megaface). Продукты «Вокорда» целиком и полностью являются собственными разработками, специалисты компании осуществляет с нуля весь производственный цикл: разрабатывают, проектируют и производят все собственные продукты.

После нескольких месяцев бета-тестирования сегодня компания «Яндекс» официально запустила «Топ интернет-проектов в России» — список 10 000 наиболее популярных ресурсов у российских пользователей. Все сайты распределены по тематическим категориям. Например, «Хабрахабр» определили в категории «Сообщества» (21 место) и «Техника и технологии» (19 место).

Для каждого ресурса указана недельная аудитория. Для проектов, которые передают данные Метрики и AppMetrica, точное количество посетителей за месяц, дневная аудитория, среднее время, которое посетители провели на сайте и в приложении, и доля пользователей мобильного приложения (если передаются данные AppMetrica). Кроме того, для них поддерживается следующая сегментация:

• по регионам;
• типам устройств;
• доходу пользователей;
• возрасту;
• полу.

«Эдмонд де Белами, из семьи де Белами. Состязательная нейронная сеть, печать на холсте, 2018. Подписана функцией потерь модели GAN чернилами издателем, из серии одиннадцати уникальных изображений, опубликованных Obvious Art, Париж, в оригинальной позолоченной деревянной раме». — таково описание лота 363, который вчера продан на аукционе «Сотбис» за $432 500.

Вчера компания Microsoft в своем официальном блоге представила публике обновление своего набора инструментов Microsoft Cognitive Toolkit — системы для проектирования и обучения глубинных, сверточных и рекуррентных сетей.

Кроме того, Cognitive Toolkit дает возможность использовать обучение с подкреплением. Cognitive Toolkit предлагается использовать в таких сферах как распознавание объектов, речи и поиска релевантных результатов.

Китайский поисковый гигант Baidu опубликовал демо-версию исходного кода своего инструмента глубинного обучения PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) на GitHub. Анонс всего кода PaddlePaddle состоится 30 сентября.

Согласно информации на GitHub, сейчас сборка PaddlePaddle сырая и к массовому «употреблению» заинтересованными лицами готова не до конца. Разработчики заранее предупреждают, что еще не все файлы и пакеты готовы к установке, поэтому у желающих опробовать публичную демо-версию могут возникнуть серьезные проблемы при попытке работы с PaddlePaddle.