Инженеры из Hitachi подготовили тысячи аудиозаписей, на которых запечатлена работа промышленного оборудования в боевых условиях. С помощью такой библиотеки машинные алгоритмы смогут выявлять нештатную работу систем и прогнозировать потенциальные поломки.
Рассказываем, что вошло в дата-сет и кто еще трудится над аналогичными проектами.
Искусственный интеллект учится расшифровывать поврежденные древнегреческие тексты. При этом машина, по мнению специалистов, справляется с дешифровкой древних текстов лучше, чем люди. Искусственный интеллект с успехом заполняет пропущенные слова, но полезнее всего он оказывается в совместной работе с человеком, когда исследователи используют его для сужения вариантов в процессе поиска нужного слова или высказывания.
Каждый год, как пишет New Scientist, учёные-археологи открывают десятки новых артефактов с текстом. Со временем многие предметы стали разрушаться, что приводит к потерям фрагментов текста. Какими могут быть пробелы, выясняет наука эпиграфика. Работа эпиграфистов начинается с изучения сохранившихся фрагментов и других подобных текстов.
Читать полностью »
Представляем исчерпывающую шпаргалку, где мы простыми словами рассказываем, из чего «делают» искусственный интеллект и как это все работает.
Разграничение понятий в области искусственного интеллекта и анализа данных.
Читать полностью »
Говорим о новых архитектурах как крупных мировых производителей, так и стартапов — waferscale-чипах, тензорных процессорах и устройствах на базе графов.
Подборка по теме:
Учёные из Университета Цукубы и Технологического Университета Тойохаси представили новую статью на SIGGRAPH Asia 2019. Она называется «Анимационный пейзаж: изучение самостоятельного движения и внешнего вида объектов для синтеза видеоизображений из одного изображения». Их метод с помощью свёрточных нейронных сетей (CNN) может создавать анимацию с высоким разрешением из одного ландшафтного изображения.
«Из пейзажного изображения люди могут представить, как движутся облака и меняется цвет неба с течением времени. Воспроизведение таких переходов — довольно распространённое явление. Например, люди используют синемаграммы и другие методы».
К сожалению, отмечают учёные, при использовании подобных методов разрешение и качество полученного видео часто оказывается намного ниже ожидаемых. Одной из причин неудовлетворительных результатов является то, что пространственно-временная область видео слишком велика по сравнению с изображениями. Другая причина — неопределенность в будущем, в прогнозировании кадров.
Читать полностью »
На днях мы вновь начали принимать заявки на получение премии имени Ильи Сегаловича iseg. Как и в прошлый раз, участвовать могут студенты, аспиранты и научные руководители из России, Беларуси и Казахстана. Мы вручаем премию за достижения в тех областях, в которых работаем сами: ML, CV, информационный поиск и анализ данных, обработка естественного языка и машинный перевод, а также речевые технологии.
Источник: OpenAI
OpenAI обучила нейронную сеть собирать кубик Рубика с помощью смоделированной руки-робота, похожей на человеческую. Нейронную сеть обучили при помощи новой техники, которая называется рандомизацией доменов (ADR). Эта техника позволяет системе обрабатывать ситуации, с которыми она никогда не сталкивалась во время тренировок.
«Это не просто инструмент для виртуальных задач, он может решать проблемы реального мира, требующие беспрецедентной ловкости», — утверждают в OpenAI.
Читать полностью »
Привет!
Недавно пообщался с коллегами о вариационном автоэнкодере и выяснилось что многие даже работающие в Deep Learning знают о вариационном выводе (Variational Inference) и в частности Нижней вариационной границе только по наслышке и не до конца понимают что это такое.
В этой статье я хочу подробно разобрать эти вопросы. Кому интересено, прошу под кат — будет очень интересно.
Читать полностью »
Этот текст — не результат научного исследования, а одно из многих мнений относительно нашего ближайшего технологического развития. И заодно приглашение к дискуссии.
Гари Маркус, профессор Нью-Йоркского университета, уверен, что глубокое обучение играет важную роль в развитии ИИ. Но он также считает, что избыточное увлечение этой методикой может привести к её дискредитации.
В своей книге Rebooting AI: Building artificial intelligence we can trust Маркус, по образованию невролог, который построил карьеру на передовых исследованиях в сфере ИИ, обращается к техническим и этическим аспектам. С точки зрения технологий, глубокое обучение может успешно подражать решению задач на восприятие, которые выполняет наш мозг: например, распознавание изображений или речи. Но для решения иных задач, вроде понимания разговоров или определения причинно-следственных связей, глубокое обучение не годится. Чтобы создать более продвинутые интеллектуальные машины, способные решать более широкий круг задач — их часто называют общим искусственным интеллектом — глубокое обучение необходимо комбинировать с другими методиками.
Читать полностью »
Одной из интересных и популярных (особенно перед разными юбилеями) задач является «раскрашивание» старых черно-белых фотографий и даже фильмов. Тема это достаточно интересная, как с математической, так и с исторической точки зрения. Мы рассмотрим реализацию этого процесса на Python, который любой желающий сможет запустить на своем домашнем ПК.
Результат работы на фото.
Для тех кому интересно, принцип работы, исходники и примеры под катом.
Читать полностью »
