Info: Самое интересное

Разработчики из компании Microsoft создали новую порождающую состязательную нейросеть, которая умеет рисовать изображения на основе их краткого текстового описания. Система работает благодаря алгоритму, который учитывает важные детали описания, и подробно описана в препринте на arXiv.

Автоматическое создание изображений по текстовым описаниям на естественном языке — фундаментальная проблема для многих приложений, таких как генерация произведений искусства и компьютерный дизайн. Эта проблема также стимулирует прогресс в области мультимодального обучения ИИ со взаимосвязью зрения и языка.

Специалисты из Лозанны представили систему, которая соберет данные об использовании электричества отдельными устройствами и подскажет домашним сетям, как наиболее экономично распределить и использовать энергию. О результатах работы пишет Phys.org.

Подобно любой новой технологии, дроны могут использоваться как в мирных целях, так и для совершения преступлений — от незаконной слежки до террористических атак. Поэтому государству важно научиться выявлять беспилотники преступников и бороться с ними. Однако возможен и другой подход, который реализует стартап Dedrone: предупреждать людей об опасных дронах, пишет Fast Company.

Компания готова заменить зеркала заднего вида на своих автомобилях камерами с ИИ: японцы уверяют, что система надежно распознает образы на расстоянии в 100 метров и предупредит водителя о возможных опасностях. Вкупе со скромным потреблением вычислительных ресурсов — это лучшие показатели в отрасли, уверяет Mitsubishi.

Как сообщает South China Morning Post, Digital China Holdings, гонконгское подразделение китайского компьютерного гиганта Lenovo, объединится с рядом лучших клиник страны, чтобы повысить уровень выживаемости онкобольных в Китае. В настоящее время он низок, и чтобы исправить ситуацию, компания намерена собрать записи о тысячах пациентов и подвергнуть их машинному анализу.

В большинстве современных компьютеров используется динамическая память DRAM, которая обеспечивает очень высокую скорость работы, однако, данные в такой памяти теряются безвозвратно при отключении питания. Энергонезависимая память, используемая во флэш-картах и твердотельных дисках, способна хранить данные и при отсутствии питания, но работает она гораздо медленней динамической памяти. Решением проблемы совмещения высокой скорости работы и энергонезависимости являются устройства под названием мемристоры, которые уже используются для создания нейроморфных процессоров и компьютеров, работающих на принципах, повторяющих принципы работы головного мозга. И недавно, группа, в которую вошли ученые из США и Китая, создала новый тип мемристоров из материалов условно атомарной величины, которые получили соответствующее название – атомисторы.

Все мы уже давно привыкли к биометрическим сенсорам в наших девайсах, но при этом, если нам нужно снять деньги с пластиковой карты, мы до сих пор пользуемся не самым безопасным методом вроде ПИН-кода. Но компания Visa решила изменить это и начала встраивать в свои карточки сканер отпечатка пальца.

Алгоритм COMPAS, оценивающий вероятность рецидива преступления по 137 параметрам, справляется с задачей лишь в 65% случаев. В эксперименте таких же результатов добились люди, не имеющие опыта работы с уголовными делами.

Европейские и бразильские ученые визуализировали данные связанных с коррупцией политических скандалов, произошедших в Бразилии за 27 лет. Авторам работы, препринт которой доступен на arXiv, удалось не только выявить паттерны подобных скандалов в стране, но и предложить метод прогнозирования дальнейших подобных случаев.

Компания Google начала публичное тестирование облачного сервиса Cloud AutoML, который позволит другим компаниям создавать модели машинного обучения для своих задач. Сервис имеет графический интерфейс и им смогут пользоваться даже те, кто не умеет программировать. Изначально в сервисе можно будет тренировать модели для распознавания образов, но в будущем его можно будет использовать для более широкого круга задач, сообщается в блоге компании.

Хотя корни глубинного обучения уходят в прошлое на десятилетия, ни сам термин «глубинное обучение», ни этот подход, не были так популярны до того момента, когда пять лет назад в эту область вдохнули новую жизнь такие работы, как уже ставшее классическим исследование от 2012 года за авторством Крижевский, Сутскевер и Хинтон о глубинной сетевой модели Imagenet (Krizhevsky, Sutskever, & Hinton, 2012)