Машинное обучение *

Предыдущий выпуск

Новости ML, новые технологии, идеи по применению и гипотезы.

Изображение сделано в Nvidia GauGan. Видео, статья и исходный код.

Kaggle — система организации конкурсов по исследованию данных, принадлежащая компании Google — обнаружила мошенничество в результатах одного из своих конкурсов. Победителя конкурса отстранили от участия в дальнейших соревнованиях.

Kaggle регулярно организует конкурсы в сфере обработки данных и машинного обучения. Призы на этих конкурсах могут достигать десятков тысяч долларов. На прошлой неделе компания объявила, что команда-победитель конкурса, который состоялся в прошлом году и был посвящён улучшению работы сайта по поиску хозяев для бездомных животных, выиграла обманом.

_{Источник: cunicode}

Бернат Куни, исследователь в области цифрового дизайна и экодизайна, работающий в студии cunicode, обучил нейросеть на иллюстрациях жуков, которые он взял из энциклопедии. После этого машина смогла сгенерировать собственные изображения.

_{Источник: Гонконгский университеа науки и технологии}

Сотрудники Гонконгского университета науки и технологии разработали систему, которая использует искусственный интеллект для анализа эмоций учащихся во время уроков и лекций. Они надеются, что новый инструмент поможет преподавателям улучшить свою работу.

Исследователи описали систему в статье, опубликованной в цифровой библиотеке IEEE Xplore. По их словам, инструмент «поможет преподавателям быстро и просто оценить уровень вовлечённости студентов в предмет».

Amazon представила библиотеку с открытым исходным кодом AutoGluon. Она позволит разработчикам создавать приложения на базе искусственного интеллекта. С AutoGluon разработчики смогут использовать возможности ИИ для создания приложений, написав всего три строки кода, обещает компания.

_{Фото: web.mit.edu}

Исследователи Массачусетского технологического института изобрели инструмент машинного обучения, который предсказывает, насколько быстро компьютерные чипы будут выполнять коды из различных приложений.

Чтобы заставить код работать максимально быстро, разработчики и компиляторы — программы, которые переводят язык программирования в машиночитаемый код — обычно используют модели производительности, которые запускают его путем моделирования заданных архитектур чипов.

Предыдущий выпуск

Новости ML, новые технологии, идеи по применению и гипотезы.

Наиболее интересные новости из пяти почтовых рассылок. Новые технологии, идеи по применению и гипотезы.

_{Источник: Nintendo}

Разработчики из Бразилии, Нидерландов и Великобритании создали игровую соревновательную платформу EvoMan, которая имитирует игру Mega Man 2. Платформа разработана для обучения нейросетей. С её помощью исследователи проверят способность искусственного интеллекта не только выучить правила игры, но и адаптировать своё поведение под каждого из игровых боссов.

Томский государственный университет, главный корпус. Фото: Слава Степанов

Сотрудники Томского государственного университета (ТГУ) создали систему безопасности на основе искусственного интеллекта (ИИ), которая способна определить человека по походке, а также по лицу, отпечаткам пальцев, личному смартфону и по внедренным под кожу микрочипам.

«У нас есть собственные контроллеры и считыватели. Рабочее название — «Умный столб»: на столбах устанавливаются видеокамеры, датчики. Камеры на расстоянии распознают силуэт, а искусственный интеллект, нейросеть системы распознает, вы это или не вы идете», — рассказал Александр Ильин, глава лаборатории «Цифровая экономика» ТГУ.

_{Фото: Alexxx Malev/Flickr}

Китайские исследователи создали систему обнаружения космического мусора на орбите. Она работает с применением телескопов с лазерными дальномерами. Ими управляет нейронная сеть. Разработчики утверждают, что новая система поможет обеспечить защиту для летательных аппаратов от столкновений с опасными объектами.

Система, как отмечается, может обнаружить объект с площадью поперечного сечения в один квадратный метр на расстоянии 1500 километров. Нынешние системы с лазерными локаторами определяют местоположение космического мусора с необходимой точностью лишь на уровне до одного километра, так как отраженный от объекта световой сигнал является недостаточно мощным.

«Порфирьевич» продолжил высказывание Линуса Торвальдса.

Российский программист Михаил Гранкин создал и запустил на открытом для всех пользователей сети Интернет ресурсе (судя по IP-адресу в облаке Amazon) русский аналог нейросети GPT-2 компании OpenAI. Проект получил название «Порфирьевич», данная нейросеть умеет генерировать тексты с осмысленным содержанием на основе нескольких слов или пары предложений на русском языке.

Журналисты The Guardian, которая одной из первых раскрыла использование данных десятков миллионов пользователей Facebook британской компанией Cambridge Analytica, не могли добиться интервью с главой соцсети Марком Цукербергом. В итоге они пообщались с нейросетью Цукербот, которую обучили отвечать на вопросы с помощью интервью и публичных выступлений главы Facebook.

Алгоритм создала студия Botnik. Цукербота обучали с применением интервью, речей и публикаций в блогах Цукерберга за последние три года. В итоге нейросеть может оперировать 200 тысячами слов. The Guardian готовила вопросы для интервью совместно с Observer.

_{Иллюстрация: Precision, Control, Cognition}

Ник Уолтон выложил на Github свою игру AIDungeon 2, стилизованную под классическую текстовую ролевую игру. Отличие AIDungeon 2 от других игр такого жанра в том, что игровой мир, сюжет и события генерируются нейросетью, основанной на GPT-2. По словам разработчика, потенциально AIDungeon 2 может создать бесконечное количество неповторяющихся миров.

Согласно информации издания «Российская газета», 10 декабря 2019 года в Московской области на автополигоне ФГУП «НАМИ» под Дмитровом прошел финал технологического конкурса Up Great «Зимний город», в котором принимали участие команды-разработчики беспилотных систем управления автомобилями. Это мероприятие стало первым в России официально зарегистрированным соревнованием беспилотных автомобилей.

Исследователи Nvidia совместно с Калифорнийским университетом представили модель машинного обучения, которая поможет создать танцевальное видео. Нейросеть предлагает набор танцевальных движений, которые разнообразны, согласованы по стилю и соответствуют ритму музыки.

«Это сложная, но интересная генеративная задача с потенциалом для создания контента в искусстве и спорте, например в сфере театральных представлений, художественной гимнастики и фигурного катания», — заявили авторы исследования.

Nvidia создала AI-систему DIB-R (differentiable interpolation-based renderer), которая построена на основе ML-фреймворка PyTorch. Система способна преобразовывать двухмерные изображения в трехмерные объекты.

DIB-R обрабатывает картинку, а затем преобразует ее в высокоточную 3D-модель. Учитываются формы, текстура, цвета и освещение объекта. При этом задействована архитектура кодера-декодера, типа нейронной сети, которая преобразует входные данные в вектор, используемый для прогнозирования конкретной информации.

Вся работа занимает менее чем 100 миллисекунд.

_{Источник: MIT}

Когда люди смотрят на изображение чего-либо, они определяют, что на нём изображено, с помощью памяти, где содержится коллекция узнаваемых особенностей объекта. Человек может идентифицировать вид птицы, например, по контуру ее клюва, цвету ее перьев или форме лап. Нейронная сеть, однако, просто ищет образцы пикселей по всему изображению, не делая различий между птицей и ее фоном. Это делает нейронную сеть более уязвимой к ошибкам и затрудняет диагностику её работы людьми.

Вместо того, чтобы обучать нейронную сеть на изображениях птиц целиком, исследователи из частного Университета Дьюка в Северной Каролине и лаборатории Линкольна Массачусетского технологического института обучили ее распознавать различные особенности птиц: форму клюва и головы каждого вида, окраску перьев. Затем алгоритм на каждом новом изображении ищет эти отличительные признаки и пытается определить, к какому виду они принадлежат.

Поисковый запрос на русском языке, обработанный с применением технологии BERT, наиболее точно отвечает на запрос пользователя.

В официальном блоге Google Россия появилась информация, что теперь Google понимает поисковые запросы лучше, чем когда-либо. Таким образом, с 9 декабря 2019 года технология предварительного обучения анализу текста на естественном языке BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) теперь стала использоваться в поисковой выдаче Google Поиск и для запросов на русском языке.

_{Иллюстрация: Hyperconnect}

Исследователи из сеульской компании Hyperconnect создали алгоритм, который позволяет перенести мимику человека на лицо политика или другой знаменитости. Оригинальная статья была доступна на сайте Hyperconnect, но сейчас ссылка не работает. А препринт исследования опубликован на arxiv.org.