Дайджест новостей машинного обучения и искусственного интеллекта за ноябрь

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 понятным.

Отфильтровав для вас множество источников и подписок, собрал все наиболее значимые новости из мира будущих технологий, роботов, машинного обучения и искусственного интеллекта за ноябрь. Для тех, кто не читал, — дайджест за октябрь.

• MIT разработал новый тип робота, который может расти, как растение, когда ему требуется дополнительная досягаемость.

• Компания Disney представила систему для быстрой и надёжной передачи предметов, а также исследование влияния скорости робота и времени реакции на воспринимаемое человеком качество взаимодействия.

• Под микроскопом: лаборатория Top Pathology Lab объединяет источники данных для разработки ИИ, обнаруживающего рак.

• Команда исследователей из Google и Berkeley AI Research разработала новый подход обучения ИИ решать многоэтапные и долгосрочные задачи — манипулирования объектами, занимающие длительный период времени.

• Модель AlphaStar от DeepMind обучилась играть в StarCraft II на уровне Грандмастера. В общем рейтинге модель обошла 99,8% активных игроков. Уровень Грандмастера был достигнут для всех трёх типов игроков: Protoss, Terran и Zerg.

• Исследователи из USI выделили основные проблемы, с которыми сталкиваются разработчики при обучении нейросетей. Выборка состояла из 1059 проблем и коммитов ML-репозиториев на GitHub, которые были вручную проанализированы.

• Китайские и американские исследователи разработали новый метод обучения нейросетей для распознавания речи по губам, позволивший добиться лучших результатов, чем удавалось аналогичным алгоритмам.

• Искусственный интеллект может использоваться для предсказания молекулярных волновых функций и электронных свойств молекул. Этот инновационный метод искусственного интеллекта может быть использован для ускорения разработки молекул лекарств или новых материалов.

• Исследователи из Университета Карнеги-Меллона разработали систему, которая может точно определять местонахождение киллера на основе видеозаписей всего с трёх смартфонов.

• Исследователи Массачусетского технологического института разработали бота, оснащённого искусственным интеллектом, который может побеждать игроков-людей в хитрых многопользовательских онлайн-играх, где роли и мотивы игроков держатся в секрете.
• Роботы-«оригами» — это современные мягкие и гибкие роботы, которые тестируются для использования в различных сферах, включая доставку лекарств в человеческие тела, поисково-спасательные операции в условиях стихийных бедствий и роботизированное оружие-гуманоид.
  

• Google представила Night Sight, который расширяет границы съёмки при слабом освещении с помощью телефонных камер. Позволяя выдержке до четырёх минут делать чёткие снимки звёзд на ночном небе или ночных пейзажей без какого-либо искусственного освещения.

• Модель от DeepMind учится играть одновременно в шахматы, Atari, го и сёги. MuZero выдаёт state-of-the-art-результаты для игры Atari 2600 и обходит людей в таких играх, как шахматы, сёги и го.

• Нейросеть распознаёт позу робота по одному изображению. Определение позы внешне установленной камеры — фундаментальная проблема для задачи управления роботом. Такой навык необходим роботу, чтобы уметь брать предметы, взаимодействовать с людьми и обходить препятствия.

• Исследователи из University of Edinburgh обучили нейросетевую модель анимировать игровых персонажей. Нейросеть предсказывает, как персонаж должен взаимодействовать со средой, чтобы выполнить какое-то действие.

• Нейросеть разделяет аудиозапись на вокал и инструментальную часть. Deezer опубликовала библиотеку на Python Spleeter. Spleeter состоит из предобученных нейросетевых моделей, которые разделяют музыкальную запись на две, четыре или пять дорожек.

• Учёные создали анимированную 3D-голограмму, которую можно потрогать и услышать.

• Британец Ричард Браунинг пролетел над Брайтонским пирсом около 500 метров, разогнавшись до 136 км/час.

• В США использовали технологии украинского стартапа Respeecher, который научился копировать голос любого человека.

• Новое исследование устанавливает молекулярную связь между мозгом и старением и показывает, что сверхактивные нейроны могут сократить продолжительность жизни.

• Рецепторы вкуса и запаха в некоторых органах контролируют состояние естественного микробного здоровья организма и вызывают тревогу по поводу вторжения паразитов.

• Новые исследования помогают объяснить, как микробы в кишечнике могут формировать реакции хозяина на страх.

На этом наш короткий ноябрьский дайджест подошёл к концу. Не забудьте поделиться статьёй с друзьями или просто с теми, кому интересны такие новости.

Не пропускать свежие статьи вам поможет Telegram-канал.

Всем знаний!

#машинноеобучение #искусственныйинтеллект