Привет! Отфильтровав для вас большое количество источников и подписок, сегодня собрал все наиболее значимые новости из мира будущего, машинного обучения, роботов и искусственного интеллекта за ноябрь. Не забудьте поделиться с коллегами или просто с теми, кому интересны такие новости.
Для тех, кто не читал дайджест за октябрь, можете прочесть его здесь.
Итак, а теперь дайджест за ноябрь:
1. MIT разработал новый тип робота, который может расти как растение когда ему требуется дополнительная досягаемость.
2. Компания Disney представила систему для быстрой и надежной передачи предметов, а также исследование влияния скорости робота и времени реакции на воспринимаемое качество взаимодействия.
3. Под микроскопом: лаборатория Top Pathology Lab объединяет источники данных для разработки ИИ, обнаруживающего рак.
4. Команда исследователей из Google и Berkeley AI Research недавно разработала новый подход, который объединяет RL с обучением путем имитации. Он может быть использован для обучения ИИ решать многоэтапные и долгосрочные задачи — манипулирования объектами, занимающие длительный период времени.
5. 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 трех типов игроков: Protoss, Terran и Zerg. В начале года AlphaStar соревновалась против двоих лучших игроков в StarCraft II.
6. 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.
7. Китайские и американские исследователи разработали новый метод обучения нейросетей для распознавания речи по губам, позволивший добиться лучших результатов, чем удавалось аналогичным алгоритмам.
8. Искусственный интеллект может использоваться для предсказания молекулярных волновых функций и электронных свойств молекул. Этот инновационный метод искусственного интеллекта, разработанный группой исследователей из Университета Уорика, Технического университета Берлина и Университета Люксембурга, может быть использован для ускорения разработки молекул лекарств или новых материалов.
9. Исследователи из Университета Карнеги-Меллона разработали систему, которая может точно определять местонахождение киллера на основе видеозаписей всего с трех смартфонов.
10. Исследователи Массачусетского технологического института разработали бота, оснащенного искусственным интеллектом, который может побеждать игроков-людей в хитрых многопользовательских онлайн-играх, где роли и мотивы игроков держатся в секрете.
11. «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.
12. Google представила Night Sight, который расширяет границы съемки при слабом освещении с помощью телефонных камер. Позволяя выдержке до 4 минут делать четкие снимки звезд на ночном небе или ночных пейзажей без какого-либо искусственного освещения.
13. Модель от DeepMind учится играть одновременно в шахматы, Atari, Go и Shogi. Разработкой алгоритма занимались исследователи из DeepMind. MuZero выдает state-of-the-art результаты для игры Atari 2600 и обходит людей в таких играх, как шахматы, сеги и го. Алгоритм расширяет AlphaZero на большее количество сред, среди которых среды с одним игроком.
14. Нейросеть распознает 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.
15. Исследователи из University of Edinburgh обучили нейросетевую модель анимировать игровых персонажей. Нейросеть предсказывает, как персонаж должен взаимодействовать со средой, чтобы выполнить какое-то действие.
16. Нейросеть разделяет аудиозапись на вокал и инструментальную часть. Deezer опубликовали библиотеку на Python Spleeter. Spleeter состоит из предобученных нейросетевых моделей, которые разделяют музыкальную запись на 2, 4 или 5 дорожек. Модели в библиотеке реализованы на TensorFlow.
17. Ученые создали анимированную 3D-голограмму, которую можно потрогать и услышать.
18. Британец Ричард Браунинг пролетел над Брайтонским пирсом около 500 метров, разогнавшись до 136 км/час.
19. В США использовали технологии украинского стартапа Respeecher, который научился копировать голос любого человека.
Бонус!
20. Долголетие связано с белками, которые успокаивают перевозбужденные нейроны. Новое исследование устанавливает молекулярную связь между и старением и показывает, что сверхактивные нейроны могут сократить продолжительность жизни.
21. Рецепторы вкуса и запаха в некоторых органах контролируют состояние естественного микробного здоровья организма и вызывают тревогу по поводу вторжения паразитов.
22. Новые исследования помогают объяснить, как микробы в кишечнике могут формировать реакции хозяина на страх.
На этом наш короткий дайджест подошел к концу. Не пропускать статьи и новостные дайджесты вам поможет подписка на мой Telegram-канал Нейрон, а также подписка на мой аккаунт на Хабре, не пропускайте следующих дайджестов.
Всем знаний!
Автор: Rushan
