Робохроники ИИ: камера следит за лысиной, болиды врезаются в стены, а нейроколыбельная Граймс успокаивает X Æ A-XII

Роботы из Redmadrobot Data Lab рассказывают про новости, кейсы и подходы в ИИ, которые можно переложить на нашу действительность и реально использовать.

Волшебный замок, НЛО, потрясающий закат или дождь — разработчики научили нейросеть изменять небо на видео.

Новый метод основан исключительно на визуальной составляющей видео — без каких-либо требований к устройству, с которого производится съемка.

Один из первых беспилотных гоночных болидов команды Roborace SIT Acronis Autonomous врезался в ограждение на первых секундах тестового заезда. Неизвестно, что привело к аварии, но условия трассы явно были ни при чем — машина двигалась по пологому повороту.

Справедливо заметить, что у автомобиля Autonomous Racing Graz изначально были проблемы с ориентацией в пространстве, из-за которых он «терялся» на трассе и не мог закончить гонку.

В отличие от беспилотников, созданных для передвижения по городу, гоночным автомобилям приходится постоянно двигаться на высоких скоростях. Соответственно, времени на принятие решений у них меньше.

Индийский исследовательский институт Wadhwani AI с 2018 года разрабатывает модель ИИ, которая поможет фермерам сохранить урожай хлопка. В Индии насчитывается больше 5,8 миллионов человек, выращивающих хлопок. Ежегодно они терпят серьезные убытки из-за вредителей, с которыми борются с помощью пестицидов. И это снижает качество урожая.

Идея модели заключается в том, чтобы определить, какие виды вредителей и какое их количество встречается в конкретной области, а затем отправить рекомендации по использованию пестицидов.

Но был один нюанс: у разработчиков не было предварительных данных для обучения, поэтому команде пришлось создать специальное приложение для сбора данных.

Фермеров попросили фотографировать вредителей, пойманных в специальные феромоновые ловушки. А потом отправить эти снимки координаторам.

Джером Уайт, старший научный сотрудник Wadhwani AI, рассказал, что его команда провела немало времени в полях, собирая данные. Они должны были убедиться, что модель правильно идентифицирует тип и количество вредителей на картинке.

Сбор данных начался в 2018 году в штате Махараштра, а в 2019 году команда представила первую версию модели, которая была обучена на более чем 28 тысячах изображений.

Интересный момент, что пришлось сжать модель с 268 МБ до 5 МБ, поскольку приложение должно было использоваться в первую очередь на бюджетных смартфонах.

На данный момент приложение использует более 18,5 тысяч фермеров.

Благодаря этому эксперименту урожай вырос на 25%, поэтому правительство штатов Махараштра и Телангана решило продлить проект до следующего сезона выращивания хлопка (с июня по ноябрь).

Исследование 57 тысяч пациентов с заболеваниями почек в Бостоне выявило, что алгоритм, который используется для оценки функции почек, занижает показатели для чернокожих больных. Из-за чего все обследуемые афроамериканцы оказались в самом конце списка на трансплантацию.

Это произошло, во-первых, в результате искажения обучающей выборки. Белое население США чаще прибегало к скринингу и обследованиям, следовательно, данных для них оказалось больше.

А во-вторых, уравнение, оценивающее тяжесть заболевания почек, учитывало цвет кожи пациента. И присваивало афроамериканцам повышенный уровень здоровья.

Нвамака Энеанья, доцент Пенсильванского университета, которая участвовала в этом исследовании в Бостоне, считает, что учитывать расу для интерпретации анализов крови нельзя, поскольку это социальная, а не физиологическая категория.

Ванесса Граббс, доцент Калифорнийского университета Сан-Франциско, говорит, что корректировка уравнений — только часть работы, необходимой для устранения вреда от учета расы в медицинских формулах. По ее словам, после изменений в алгоритмах учреждениям следует пересмотреть план ухода за чернокожими пациентами.

На Сегежском ЦБК внедрена система предиктивной аналитики для предотвращения простоев на производстве. Для обучения модели бумагоделательной машины (БДМ-11) были проанализированы данные с 410 датчиков, которые позволили выявить закономерности и паттерны в работе БДМ в момент сбоев.

Алгоритмы научились предсказывать более 60% возможных обрывов полотна при производстве. Это значительно повысит эффективность БДМ, поскольку процесс заправки полотна после сбоя весьма длительный и трудоемкий. А получив прогноз, оператор сможет вовремя поменять технологические параметры работы машины и предотвратить простой.

Старший технический директор США Майкл Крациос заявил, что администрация президента разрабатывает рекомендации для федеральных агентств о регулировании ИИ.

Руководство включит в себя оценку затрат и рисков, связанных с технологиями искусственного интеллекта. Администрация президента придерживается так называемого «легкого» подхода к регулированию, чтобы не «задушить» инновации в этой области и помочь США остаться в ней лидером.

• Власти Москвы до конца 2020 года оснастят электробусы и трамваи 990 комплексами видеонаблюдения с функцией распознавания лиц;
• Компания Gartner назвала ИИ-инжиниринг, распределенное облако и сетку кибербезопасности (cybersecurity mesh) одними из главных технологических трендов 2021 года;
• Alibaba дала доступ к своим разработкам в области разговорного ИИ.

Любопытный опрос о применении ИИ в сфере бизнеса провели BCG и MIT Sloan Management Review. В нем приняли участие 3 тысячи менеджеров из 29 различных областей деятельности и 112 стран.

Кратко, четко и по полочкам — в телеграм-канале Redmadnews.

Канадская певица Граймс, девушка Илона Маска и мать его шестого ребенка, совместно со стартапом Endel представила первую колыбельную, написанную с помощью технологий ИИ.

По словам певицы, ей не хотелось ставить своему малышу X Æ A-XII стандартные детские песенки, поэтому она решила обратиться к помощи нейросети.

Она записала сэмплы своего голоса, которые загрузили в алгоритм программы. На создание нужного звучания ушло полтора месяца. В итоге получилась спокойная музыка с фрагментами голоса Граймс.

AI Lullaby доступна в приложении Endel для iOS до 23 декабря, для Android — до конца года. Доходы от колыбельной пойдут в две благотворительные организации: A.I. for Everyone и фонд «Обнаженные сердца».

Из-за пандемии небольшие футбольные клубы используют камеры на основе ИИ для трансляции матчей в прямом эфире YouTube. Умные камеры автоматически отслеживают мяч и показывают эти кадры в эфире. И хотя идея эта фантастически удобная и практичная, иногда ИИ может подвести.

Шотландская команда «Инвернесс Каледониан» воспользовалась такой камерой для прямой трансляции матча с «Эр Юнайтед». Но алгоритм решил, что мяч — это вовсе не мяч, а лысая голова бокового арбитра. И снимал только его.

Болельщикам, естественно, это очень не понравилось — они пропустили единственный гол команды. Случись подобное в турнире Высшей лиги, и организаторам пришлось бы целые сутки отвечать на претензии и вопросы фанатов.

Нейросеть умеет не только разыгрывать людей, опубликована первая короткометражка по сценарию GPT-3:

Если понравилось или не понравилось, пишите в комментариях. Ведь без обратной связи робота не переобучить. Самые свежие новости про ИИ и не только в нашем Telegram-канале. Всем ИИ!

#искусственныйинтеллект #machinelearning #нейросеть #медицина #робохроники #redmadrobot