Корпорация Google представила нейронную сеть MetNet, которая может прогнозировать погоду на восемь часов вперёд. В компании утверждают, что алгоритм может предугадать осадки с точностью до одного километра на местности и до двух минут по времени. Читать полностью »
Татарстан давно проявляет амбициозность в развитии высоких технологий. Недавно 10-летие отметил казанский IT-парк — тот самый, где стартапы и небольшие компании рвутся на международный уровень. Город Иннополис тоже демонстрирует мощь вопреки скептическим прогнозам: если верить статистике, в 2019-м число жителей увеличилось на треть, а в технопарке открылись новые офисы мировых корпораций. Окей, а как здесь обстоят дела с общемировыми IT-трендами — машинным обучением и технологиями искусственного интеллекта? Читать полностью »
Мы сегодня запустили виртуальную галерею, где все картины созданы нейронной сетью. Её особенность в том, что каждую картину в полном размере может забрать себе только один человек. Почти как в настоящей галерее.
В этом посте я расскажу о том, как родилась эта идея и как мы реализовали её с помощью двух нейросетей, одна из которых используется в поиске Яндекса.
Международная исследовательская группа, состоящая из научных сотрудников Массачусетского технологического института, Университета Брауна и Технологического университета Наньянга в Сингапуре, разработала новую методику оценки механических свойств металлов, основанную на использовании нейросетей, сообщается на сайте МТИ. Результаты исследования опубликованы в научной статье журнала Национальной академии наук США. Читать полностью »
Недавно я написал статью про то, как работает память в мозгу. Несколько комментариев говорили о том, что я недостаточно раскрыл тему особенностей биологического нейрона. И я решил исправить свою ошибку.
В этой статье — список основных механизмов, которые отличают биологические нейроны от простой модели с весами связей и порогом активации. Я расскажу, как поправить модель, если вам понадобится эти особенности учесть.
Начинаем мы вот с этой простой картинки:
Для моделирования таких чрезвычайно сложных природных явлений, как взаимодействие субатомных частиц или влияния тумана на климат, требуется потратить много часов даже на самых быстрых суперкомпьютерах. Эмуляторы, алгоритмы, быстро аппроксимирующие результаты детальных симуляций, предлагают способ обойти это ограничение. В новой работе, опубликованной в онлайне, показано, как ИИ с лёгкостью может выдавать точные эмуляторы, способные ускорять симуляции в различных областях науки в миллиарды раз.
«Это серьёзное достижение», — говорит Дональд Лукас, занимающийся симуляцией климата в Ливерморской национальной лаборатории, не принимавший участия в данной работе. Он говорит, что новая система автоматически создаёт эмуляторы, работающие лучше и быстрее чем те, что вручную разрабатывает и обучает его команда. Новые эмуляторы можно использовать для улучшения моделей, которые они имитируют, и повышении эффективности работы учёных. Если работа пройдёт экспертную оценку, говорит Лукас, «это всё очень сильно изменит».
Читать полностью »
Пользу от ИИ (и всех связанных с ним технологий) сложно переоценить. Правильно обученные нейросети способны и подогреть интерес к самой технологии, например, создавая маски для социальных сетей или сгенерированные песни в стилистике любимых исполнителей, и показать практическую пользу в реальных делах — от предсказания событий на производстве до поиска пропавших людей.
В этом посте мы как раз и поговорим о практическом применении ИИ в тяжелой промышленности (да, мы не только приложения делать умеем), а именно о том, как технологии помогли одному производству по переработке руды существенно повысить эффективность работы и перестать гонять человека пару раз в день просеивать куски породы через большое сито.
В 1949 году советский пилот-геологоразведчик Михаил Сургутанов пролетал над одной из территорий Казахстана (урочище Сарбай) и, взглянув на компас, заметил, что стрелка стала игнорировать Север и зажила своей жизнью. Да, как в кино при обнаружении каких-то магнитных аномалий.
Читать полностью »
Разработчики из Университета Райса в Хьюстоне, штат Техас, разработали новый алгоритм машинного обучения, который получил название SLIDE. По их словам, эта схема обучения ИИ будет более эффективна при работе на центральных процессорах, чем на графических. Читать полностью »
Исследователи Массачусетского технологического института обучили нейронную сеть находить скрытые геологические структуры на основе данных о сотнях сгенерированных землетрясений, сообщается на сайте МТИ. В результате нейросеть смогла моделировать физику распространения волн в земной коре и исследовать внутреннюю структуру Земли. Читать полностью »
Кроме того что я айтишник, я ещё и историк техники, и именно этим обусловлена моя реакция на новости об очередных достижениях в области цифровых технологий. Месяц назад я принял решение начать писать книжку для людей далёких от IT и близких к историческим исследованиям и источникам («Цифровое источниковедение — специфические проблемы» — пишется на сайтах книжных черновиков ), в которой расскажу им о том, чем для них обернулось развитие цифровых технологий.
Через через пару дней после этого по интернету пронеслась новость « «Прибытие поезда» улучшили с помощью нейросетей — фильм 1896 года теперь можно посмотреть в 4K и 60 кадрах в секунду », и это хороший повод рассказать айтишникам о том же самом.
Исходного фильма «Прибытие поезда» у меня нет, поэтому в качестве тестовых образцов я использовал современные фотографии (уменьшенные или обесцвеченные) + фото из 1930-х (предположительно)
