Дайджест новостей машинного обучения и искусственного интеллекта за октябрь

Привет, Хабр! Отфильтровав для вас большое количество источников и подписок, собрал все наиболее значимые новости из мира машинного обучения и искусственного интеллекта за октябрь. Не забудьте поделиться с коллегами или просто с теми, кому интересны такие новости.

Для тех, кто не читал дайджест за сентябрь, можете прочесть его здесь.

Итак, а теперь дайджест за октябрь:

1. Фотореалистичная 3D-модель человека выступила на TED. Нейросеть динамически восстанавливает 3D-модель человека на основе распознавания движения лицевых мышц. С помощью данных с камеры нейросеть распознает и восстанавливает эмоции и действия человека.


2. Космическая одиссея ИИ: учебные пособия для астрономов по изучению слияния галактик. Используя ИИ для выявления и анализа слияний галактик по всей вселенной, ученые могут лучше понять, как это явление может повлиять на наш уголок вселенной в будущем.

9te5vbwk6pafvpjjp6_o4gvxypw.jpeg

3. GauGAN Rocket Man: концептуальный художник использует инструменты AI 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.

image

4. Квантовое превосходство с использованием программируемого сверхпроводящего процессора. Физики уже более 30 лет говорят о силе квантовых вычислений, но всегда возникали вопросы: будет ли это когда-нибудь полезным? и стоит ли инвестировать? Для таких масштабных начинаний хорошей инженерной практикой является формулирование решающих краткосрочных целей, которые демонстрируют, идут ли проекты в правильном направлении.

qjapkhb7vgzuudekdcgaqq-zj3o.jpeg

5. Субтитры на устройстве с Live Caption. 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.

fvpqgckoajbjbkrpdnfvrefokcq.gif



6. GAN переносит выражение животного на других животных. Разработчики из NVIDIA опубликовали GAN, которая генерирует изображения животных на основе выражения и позы животного на входном изображении. Приложение GANimal позволяет загрузить фото животного. Нейросеть переносит выражение и позу животного на других животных.

image

7. 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.

image

8. 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.

image


9. Facebook опубликовали фреймворк для разработки приложений на Python, — Hydra. В Facebook Hydra используется для прототипирования комплексных исследовательских проектов.

image

10. Израильская технологическая компания NoTraffic использует датчики ИИ на перекрестках для анализа трафика и оптимизации светофора.

hmverw0nwoxy7dryzn_enrwyyaw.jpeg

11. 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).

image

12. DeepMind создал систему ИИ, которая помогает ученым понимать и воссоздавать фрагментарные древнегреческие тексты на битом камне.

image

13. Человекоподобный робот, OpenAI научился решать кубик Рубика одной рукой.


14. Концепт-кар Toyota LQ подружится с вами через свой бортовой ИИ.

image

15. Робот полагается на человеческие рефлексы, чтобы сохранить равновесие. Как бы нам ни хотелось думать, что мы вступаем в эру автономных роботов, на самом деле они все еще довольно беспомощны. Чтобы они не падали все время, быстрые рефлексы человека могут быть решением для этого.

image

16. 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.

image

17. ИИ переосмысливает индустрию розничной торговли. Алгоритмы глубокого обучения и машинного обучения могут помочь сократить операционные расходы, увеличить доходы и улучшить принятие решений.


18. 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.


19. Какова форма Вселенной? Новое исследование предполагает, что мы всё понимали неправильно.

image

20. Кресты Эйнштейна. Два космических миража, вызванных гравитационной линзой.

image

На этом наш короткий дайджест подошел к концу. Не пропускать статьи и новостные дайджесты вам поможет подписка на мой Телеграм-канал Нейрон, а также подписка на мой аккаунт на Хабре, не пропускайте следующих дайджестов. Всем знаний!

© Habrahabr.ru