Робохроники ИИ: алгоритмы создают дизайн в «Студии Лебедева», помогают Curiosity и учат футболистов играть лучше

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

Acronis собирает и хранит данные, в том числе записи матчей, лучших футбольных команд («Арсенал», «Манчестер Сити», «Ливерпуль» и «Интер»).

На прошлой неделе компания предложила клубам улучшить систему подготовки игроков с помощью своих алгоритмов. Например, собрав и проанализировав кадры тренировок, система подскажет тренеру, какому игроку нужно тренировать левую ногу, а какому — сосредоточиться на точности проходов.

Пока только один клуб открыто заявил о своих намерениях использовать алгоритмы Acronis — итальянская «Рома».

Это далеко не первый пример использования технологий машинного обучения и анализа данных в спорте. Мы уже рассказывали об оцифровке игроков и выборе новичков на драфте в NFL, о сотрудничестве в трансляции матчей Microsoft и NBA и о стартапе Iceberg, который предлагает аналитику для хоккейных команд.

Система Proxemics каждые несколько минут захватывает изображения с камер безопасности, анализирует присутствие людей в кадре и отбрасывает видео, на которых никого нет. Разумеется, во имя конфиденциальности алгоритм «замыливает» лица людей на фото.

Кадры, на которых сотрудники находятся слишком близко друг к другу, система отправляет наблюдателям.

Если камера одновременно видит пятнадцать или более сотрудников, и наблюдатель подтверждает это, то она тут же предупреждает руководство о скоплении людей в одном месте. Эта функция нацелена на быстрое реагирование в экстренных ситуациях. Например, если на контрольный замер температуры сотрудников собралось больше, чем это допустимо.

Proxemics уже помогла руководству Amazon определить места, где потребовались дополнительные средства защиты работников. В результате между рабочими станциями установили дополнительные пластиковые барьеры и разметили пешеходные дорожки.

Команда исследователей «ВКонтакте» создала алгоритмы, позволяющие переводить аудиосообщения в текст.

Пользователи социальной сети смогут читать голосовые сообщения продолжительностью до 30 секунд. В ближайшую неделю эта функция станет доступна для всех.

А вот Facebook повышает производительность своей технологии распознавания аудиосообщений. По словам исследователей, wav2vec 2.0 может распознать уже до 10 минут маркированных данных.

В системе используется Transformer, сетевая архитектура Google, созданная для улучшения машинного перевода. С ее помощью wav2vec 2.0 создает контекст поверх непрерывной речи.

Внедрив в программное обеспечение алгоритмы ИИ, сейсмолог Калифорнийского технического института Захари Росс смог добиться наиболее подробных на сегодняшний день описаний так называемых роев землетрясений — непредсказуемых цепочек подземных толчков часто низкой интенсивности.

В отличие от обычных землетрясений, рои очень нестабильны и в них нет системности. Именно поэтому ученые называют их таинственными и неуловимыми. К тому же каждый рой уникален.

ИИ поможет лучше понять причину их возникновения и попытается предсказать, как в следующий раз пройдет землетрясение.

Urbint привлек $20 млн для разработки решения на основе нейросетей, которое будет прогнозировать и предотвращать катастрофические сбои электропитания.

Дело в том, что пандемия усугубила давние проблемы отрасли: риски сбоев в электропитании, связанных с плохой погодой, устаревшей инфраструктурой и миграцией рабочих (особенно в период карантина).

Lens, продукт стартапа Urbint, производит алгоритмическую оценку риска перебоев в работе электросетей и выполняет анализ областей, которым может быть причинен серьезный ущерб. По предварительным данным ясно, что прогнозирование нагрузки на ближайшие месяцы может гарантировать бесперебойную работу электросетей.

А исследователи Microsoft и Вашингтонского университета предложили систему, которая использует данные о местонахождении смартфонов для прогнозирования нагрузки на электросеть. Модель выполняет прогнозы на день вперед, учитывая данные о перемещениях смартфонов, погоде, а также другие переменные.

Для обучения системы исследователи собирали информацию о мобильности из анонимных отчетов сообщества Covid-19 от Google и Apple. Разумеется, были учтены данные о потреблении электроэнергии на уровне страны, региона и города.

Burro — небольшой робот, который автономно перевозит виноград между рабочими, — от сборщиков к сортировщикам. По сути, это платформа на колесах с 22 датчиками, включая шесть камер спереди и сзади.

Робот использует компьютерное зрение для передвижения, следуя двухэтапному процессу: от упаковочного стола до ряда сбора винограда и обратно. Настоящий помощник!

В «Студии Лебедева» создали нейросеть, которая генерирует логотипы и айдентику. Её позиционировали как реального человека, придумали имя и создали портфолио. Чтобы получать «объективную обратную связь, не подверженную влиянию предрассудков о генеративном дизайне», — говорится в сообщении студии.

Больше чем за год ИИ выполнил около 20 заказов по программе «Экспресс-дизайн» — 100 тысяч рублей за проект без возможности изменить или обсудить результат. Клиенты при этом не знали, что их логотипы создает не человек.

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!

#ии #лебедев #робохроники #redmadrobot