Дайджест новостей машинного обучения и искусственного интеллекта за август

Привет, читатель. Меня зовут Рушан Сюрмаков. Я делаю «Нейрон», проект, где рассказываю о машинном обучении, искусственном интеллекте и Data Science. И делаю так, чтобы всё это стало понятно.

Отфильтровав для вас большое количество источников и подписок — собрал все наиболее значимые новости из мира машинного обучения и искусственного интеллекта за август. Для тех, кто не читал, — дайджест за июль.

• Российский человекоподобный робот пробирается на МКС. Российский космический корабль «Союз» состыковался с МКС. В капитанском кресле капсулы, предназначенной для перевозки пассажиров, сидел Skybot F-850, человекоподобный робот, созданный российским космическим агентством «Роскосмос».

• ИИ помогает астрономам исследовать космос на объект обитаемых планет. Наблюдать экзопланету трудно, потому что её свет «в миллионы или миллиард раз слабее звезды, вокруг которой она вращается».
• Математическая модель раскрывает секреты зрения. Математики и нейробиологи создали первую анатомически точную модель, которая объясняет, как возможно зрение.
  

• Как ИИ помогает ухаживать за стареющим населением. Стартап TeiaCare представляет первого цифрового помощника, который оказывает поддержку профессиональным попечителям.
• Раковые опухоли тоже любят сладкое. Одним из факторов развития ожирения может быть излишнее потребление сладостей, но пока непонятно, может ли сладкое напрямую (без развития ожирения) стимулировать рак. Похоже, что может: эксперименты на генетически модифицированных мышах показали, что сладкий сироп, аналоги которого используются в пищевой промышленности в качестве подсластителей, активирует рост раковых опухолей кишечника даже при отсутствии признаков ожирения.
  

• Нейросеть распознаёт болезни растений по изображению. Маниок — это второй по популярности источник карбогидратов в Африке. Исследователи провели соревнование, чтобы помочь местным фермерам выращивать и ухаживать за этим растением.

• MIT разрабатывает датчик, который может работать под водой без батареи и отправлять данные.

• Суперкомпьютер Cray за $600 млн, опережая другие суперкомпьютеры, займётся созданием улучшенного ядерного оружия. El Capitan станет третьим «превосходным» компьютером, построенным Cray для правительства США, двумя другими будут Aurora для Аргоннской национальной лаборатории и Frontier для Oak Ridge.

• Nike приобретет стартап на основе ИИ, который предсказывает желания потребителей.

• Нейронные сети обеспечивают скорость анализа и сканирования мозга. Радиологи всего мира изучают возможность использования инструментов искусственного интеллекта для распределения своих тяжёлых рабочих нагрузок и повышения согласованности, скорости и точности анализа сканирования мозга.

• Использование ИИ для выявления рака толстой кишки. Чтобы сократить количество пропущенных предраковых поражений, один японский эндоскопист обращается к ИИ.

• Двусторонняя логистическая потеря для обучения нейронных сетей с шумными данными. Качество моделей, созданных с помощью алгоритмов машинного обучения, напрямую зависит от качества обучающих данных, но наборы данных реального мира обычно содержат некоторое количество шума, который создаёт проблемы для моделей ML.

• Нейросеть заполняет отсутствующие фрагменты в видеозаписи. Исследователи использовали предсказание оптического потока для заполнения отсутствующих фрагментов в видеозаписи. Метод был протестирован на задачах DAVIS и YouTubeVOS. Модель получила state-of-the-art результаты по скорости обучения и качеству предсказаний.

• Национальная служба здравоохранения Великобритании запускает лабораторию искусственного интеллекта.
• Как ИИ помогает защитить исчезающих тайваньских леопардовых кошек. Менее 500 леопардовых кошек живут в естественной среде обитания, которая пересекается со многими проектами развития в центральных районах острова. В сельской местности кошки часто становятся жертвами дорожного убийства из-за увеличения трафика. Чтобы сохранить популяции леопардовых кошек, правительство Тайваня, организации по защите животных, исследователи и эксперты по искусственному труду совместно работали над сохранением вида.
  

• Изучение весовых безагностных нейронных сетей.

• Управляемая ИИ роботизированная платформа автоматизирует производство молекул.

• Совместное распознавание речи и диаризация динамика с помощью последовательной передачи. Способность распознавать слова «кто сказал, что» или диаризация динамика является критически важным шагом для понимания звука диалога между людьми с помощью автоматизированных средств.

• Moviescope: масштабный анализ. Фильмы с использованием нескольких модальностей. Команда исследователей из Университета Вирджинии недавно провела крупномасштабный анализ, направленный на выявление особенностей в рекламных роликах, которые лучше всего предсказывают жанр фильма и предполагаемый бюджет. В своём исследовании, изложенном в статье, ранее опубликованной на arXiv, исследователи специально сравнили эффективность визуальных, аудио, текстовых и метаданных функций.

• Turbo — улучшенная карта цветов радуги для визуализации. Раскрашивание изображений помогает зрительной системе человека различать детали, оценивать количественные значения и определять шаблоны данных в более интуитивном режиме.

• Мозг вдохновляет новый тип искусственного интеллекта. Машинное обучение, введённое 70 лет назад, основано на доказательствах динамики обучения в мозге. Используя скорость современных компьютеров и больших наборов данных, алгоритмы глубокого обучения в последнее время дали результаты, сопоставимые с результатами человеческих экспертов в различных применимых областях, но с различными характеристиками, которые далеки от современных знаний в области нейробиологии.

• Отслеживание рук в режиме реального времени с помощью MediaPipe. Способность воспринимать форму и движение рук может быть жизненно важным компонентом для улучшения взаимодействия с пользователем в различных технологических областях и платформах.

• Персонализированное распознавание речи Project Euphonia для нестандартной речи. Полезность технологии зависит от её доступности. Один из ключевых компонентов доступности — автоматическое распознавание речи (ASR), которое может значительно улучшить способность людей с нарушениями речи взаимодействовать с повседневными интеллектуальными устройствами.

• Глубокое обучение позволяет учёным идентифицировать раковые клетки в крови за миллисекунды. Исследователи из UCLA и NantWorks разработали устройство на основе искусственного интеллекта, которое обнаруживает раковые клетки за несколько миллисекунд — в сотни раз быстрее, чем предыдущие методы.

• Понимание видео с помощью обучения по временной согласованности циклов. За последние несколько лет достигнут значительный прогресс в области «понимания» видео. Тем не менее существует много сценариев, где нам нужно более одного ярлыка для всего клипа.
  

• Google показывает многолетний «беспорядочный» взлом iPhone. Эксперты по безопасности Google обнаружили «беспорядочную» операцию взлома, которая была нацелена на «айфоны» в течение как минимум двух лет и использовала веб-сайты для внедрения вредоносного программного обеспечения для доступа к фотографиям, местоположениям пользователей и другим данным.
• Исследователи из Университета Ватерлоо разрабатывают лучший способ использовать мощность солнечных батарей.
  
• Интерактивная, автоматизированная трёхмерная реконструкция мозга мухи. Цель исследования коннектомики — составить карту «электрической схемы» мозга, чтобы понять, как работает нервная система.
  

• Ископаемая ДНК открывает новые повороты в современном человеческом происхождении. Современные люди и более древние гоминины многократно скрещивались по всей Евразии и Африке, и генетический поток шёл обоими путями.

На этом наш короткий дайджест подошёл к концу. Делайте выводы и работайте продуктивно. Не забудьте поделиться статьёй с коллегами.

Не пропускать статьи и новостные дайджесты вам поможет Telegram-канал.

Всем знаний!

#машинноеобучение #искусственныйинтеллект