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.

  • Разработчики из NVIDIA с помощью GAN переносят выражение одного животного на других животных. Приложение GANimal позволяет загрузить фото животного.

  • Первая интеллектуальная акустическая система, которая использует белый шум для контроля дыхания младенцев. С помощью умного динамика устройство воспроизводит белый шум и записывает, как шум 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 % случаях.

  • 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.

  • Концепт-кар Toyota LQ подружится с вами через свой бортовой ИИ.
  • Робот полагается на человеческие рефлексы, чтобы сохранить равновесие.

  • Может 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

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!



 

Источник

Похожие

Меню