Робохроники ИИ: нейросеть убирает тени, «Яндекс» запускает беспилотный трамвай, а Snapchat превращает людей в аниме

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

Команда DS из Google, MIT и Калифорнийского университета в Беркли представила алгоритм, который позволяет управлять тенями и освещением на портретах.

Это дает возможность реалистично воссоздавать плохо освещенные лица: можно убрать темные пятна на лице, оставляя естественные тени нетронутыми.

Исследователи из Университета Карнеги-Меллона, Facebook AI Research, Argo AI и Калифорнийского университета разработали нейросеть, которая генерирует 3D-модели людей и окружающих объектов из всего одного 2D-изображения. ИИ учитывает и пространственные отношения между объектами.

PHOSA (Perceiving 3D Human-Object Spatial Arrangements – «Восприятие трехмерного пространственного расположения человека и объекта») находит связи между человеком на изображении и другими объектами, а затем переводит их в трехмерное пространство.

Исследователи оценили результаты модели с помощью набора данных COCO-2017 и пришли к выводу, что PHOSA выдает вполне реалистичные изображения.

Майские события в Миннеаполисе вынудили полицию США обратиться к системе на основе ИИ, чтобы предотвращать неисполнение служебных обязанностей.

Система First Sign от Benchmark Analytics LLC отслеживает поведение офицеров полиции. Затем с помощью машинного обучения она сравнивает действия офицера с аналогичными действиями полицейских, уличенных в применении чрезмерной силы или неприемлемом поведении.

Каждому полицейскому присваивается так называемый «уровень риска». Офицеров с высоким уровнем отмечают и направляют на консультации либо обучение.

Некоторые эксперты считают, что хоть First Sign и может выявлять случаи превышения должностных полномочий, изменение поведения все равно зависит от вмешательства полицейских управлений.

Другие, в свою очередь, уверены в том, что подобные технологии могут стать эффективным инструментом управления работой полиции.

Компания рассказала об особенностях алгоритма и методах обработки данных.

Это важно, потому что код, который TikTok использует для выбора следующего демонстрируемого видео, – главный источник успеха приложения. Компании всего два года, а ее уже оценивают в $20-30 млрд.

Так как это работает? TikTok использует машинное обучение, чтобы определить, с каким контентом пользователь, скорее всего, будет взаимодействовать. Затем алгоритм ищет похожие видео или видео, которые нравятся людям со схожими предпочтениями.

Когда пользователь первый раз открывает TikTok, он видит 8 популярных видео. В них разные темы, тренды и музыка. После этого приложение показывает 8 новых роликов, которые выбраны, исходя из действий пользователя с прошлыми видео.

Алгоритм находит видео, похожие на понравившиеся пользователю, на основе подписи, хэштегов или звуков. Он также обращает внимание на устройство, с которого используется приложение, и настройки учетной записи.

Как только приложение собирает достаточное количество данных, TikTok сопоставляет предпочтения пользователя с аналогичными пользователями и группирует их в «кластеры». Он также объединяет видео в «группы» на основе одинаковой темы, например, «баскетбол» или «кролики».

Сервис пытается избежать дублирования видео, которое утомляет человека, – многим не нравится смотреть подряд однообразные ролики одного автора.

При этом компания признает, что способность ее алгоритма так эффективно учитывать предпочтения пользователей означает, что приложение может создавать так называемые «пузыри фильтров».

TikTok слишком зациклен на предпочтениях пользователей, вместо того чтобы показывать им более разнообразный контент, расширяя их кругозор или предлагая им иные точки зрения. Компания заявляет, что изучает «пузыри фильтров», чтобы научиться избавляться от них при необходимости.

Исследователи из MPI Informatik и University College London обучили нейросеть X-Field менять угол обзора предмета на изображении. Она также учитывает смену освещения.

Она может количественно определять, как будет двигаться любой пиксель на картинке, если вид, время или координаты света изменяются. И графически отображать это в режиме реального времени.

Аниме-фильтр в Snapchat. Просто оставим его здесь. Вы знаете, что нужно сделать!

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!

#нейросеть #ии #ml #ai #яндекс #snapchat #redmadrobot #робохроники