Дайджест новостей машинного обучения и искусственного интеллекта за октябрь
Привет, я Рушан. И я делаю «Нейрон», проект, где рассказываю о будущем, которое нас ждёт, машинном обучении, искусственном интеллекте и Data Science. И делаю так, чтобы всё это стало лёгким и понятным.
Отфильтровав для вас множество источников и подписок, собрал все наиболее значимые новости из мира будущих технологий, роботов, машинного обучения и искусственного интеллекта за октябрь. Для тех, кто не читал, — дайджест за сентябрь.
- Фотореалистичная 3D-модель человека выступила на TED. Нейросеть динамически восстанавливала 3D-модель человека на основе распознавания движения лицевых мышц. Выглядит впечатляюще.
- Учёные научились использовать ИИ для выявления и анализа слияний галактик во всей вселенной. Это поможет лучше понять, как слияния повлияют на наш уголок вселенной в будущем.
- Концептуальный художник использует инструменты ИИ для моделирования объектов в области фантастики. Ознакомиться с текущими работами художника можно в его портфолио, а также посетить его веб-сайт или подписаться на него в Instagram.
- Google написал о квантовом превосходстве с использованием программируемого сверхпроводящего процессора.
- Google представила новую функцию для ОС Android, которая автоматически воспроизводит медиафайлы на телефоне и создаёт субтитры в режиме реального времени, без использования сетевых ресурсов, тем самым сохраняя конфиденциальность и не снижая скорость загрузки.
- Первая интеллектуальная акустическая система, которая использует белый шум для контроля дыхания младенцев. С помощью «умного» динамика устройство воспроизводит белый шум и записывает, как он отражается обратно, чтобы обнаружить дыхательные движения младенцев.
- Программное обеспечение для распознавания лиц имеет гендерную проблему. С помощью быстрого взгляда на лицо программное обеспечение для распознавания лиц может с удивительной точностью классифицировать пол многих мужчин и женщин. Но если это лицо принадлежит трансгендерному лицу, такие системы ошибаются в более чем 38% случаев.
- Израильская технологическая компания NoTraffic использует датчики ИИ на перекрестках для анализа трафика и оптимизации светофора.
- Google вводит BERT для улучшения результатов своего поиска. Используя новые методы нейронной сети для лучшего понимания намерений, стоящих за запросами, Google заявляет, что теперь может предложить более релевантные результаты примерно для каждого десятого поиска в США на английском языке (с поддержкой других языков и локалей будет позже).
- DeepMind создал систему ИИ, которая помогает ученым понимать и воссоздавать фрагментарные древнегреческие тексты на битом камне.
- Человекоподобный робот от OpenAI научился собирать кубик Рубика одной рукой.
- Концепт-кар Toyota LQ подружится с вами через свой бортовой ИИ.
- Робот полагается на человеческие рефлексы, чтобы сохранить равновесие.
- Могут потребоваться годы наблюдения за птицами, чтобы отличить один вид от другого. Но используя глубокое обучение, исследователи из Университета Дьюка подготовили компьютер для идентификации до 200 видов птиц по одной фотографии.
- ИИ переосмысливает индустрию розничной торговли. Алгоритмы глубокого обучения и машинного обучения могут помочь сократить операционные расходы, увеличить доходы и улучшить принятие решений.
- Американцы научили роботов понимать команды и ориентироваться на местности. В перспективе подобная система позволит организовывать смешанные подразделения «люди-роботы», которые на поле боя смогут взаимодействовать так же, как взаимодействуют между собой бойцы.
Бонусный офтоп
- Какова форма Вселенной? Новое исследование предполагает, что мы всё понимали неправильно.
- Кресты Эйнштейна. Два космических миража, вызванных гравитационной линзой.
На этом наш короткий октябрьский дайджест подошёл к концу. Делайте выводы и работайте продуктивно. Не забудьте поделиться статьёй с друзьями или просто с теми, кому интересны такие новости.
Не пропускать свежие статьи вам поможет Telegram-канал.
Всем знаний!
Рушан, спасибо за статью. Может быть подскажешь сервисы на основе машинного обучения в открытой или бета-стадии для Text To Speech? Не Яндекс и Гугл, а что-то вроде Бекмамбетовского Vera Voice.
Статья огонь! 💥💥💥
Спасибо! Пишите еще пожалуйста.