Жесткие диски и другие системы хранения данных сегодня хранят огромные объемы информации. Однако, как и магнитные ленты или гибкие диски в прошлом, эти устройства могут со временем устареть, и мы потеряем доступ к данным, которые мы собираем на них. Вот почему ученые разработали метод преобразования данных в ДНК для записи живого организма. Этот вид "запоминающее", вероятно, не устареет в обозримом будущем.
Сет Шипман из Калифорнийского университета в Сан-Франциско, который не принимал участия в работе, похвалил работу своих коллег из Колумбийского университета, но отметил, что пройдет еще много времени, прежде чем такие системы найдут практическое применение.
Исследователям из ETH Zurich впервые удалось автоматизировать моделирование турбулентности в жидкостях, объединив механику жидкости и искусственный интеллект. Их подход основан на сочетании Алгоритмы машинного обучения с подкреплением с турбулентным Моделирование потокавыполнено на суперкомпьютере Piz Daint Швейцарского национального суперкомпьютерного центра.
Согласно описанию исследования, недавно опубликованному в журнале Естественная машинная разведка был выпущен, исследователи разработали новые алгоритмы машинного обучения с подкреплением (RL) и объединили их с физическим подходом к моделированию. Турбулентность.
Ученые из США и Сингапура использовали робот-пылесос, чтобы подслушивать звук в комнатах и идентифицировать телепрограммы, воспроизводимые в комнате, где находился пылесос. Производительность еще более впечатляющая, поскольку Автономный пылесос не оснащены микрофоном. Эта работа показывает, что любое устройство с лидарной технологией может быть использовано для подслушивания.
Мы пользуемся такими устройствами дома, даже не задумываясь об этом. Мы показали, что, хотя такие устройства не имеют микрофона, мы можем переписать их навигационную систему, чтобы подслушивать разговоры и раскрывать конфиденциальную информацию, - говорит профессор Нирупам Рой из Университета Мэриленда.
Это в автономные роботы использовал Лидарная система исследует окружающую среду с помощью лазеров. Их свет отражается от окружающей среды пылесоса и подается на датчики пылесоса для создания карты помещения. Эксперты уже некоторое время предполагают, что карты, созданные автономными пылесосами, которые часто хранятся в облаке, можно использовать для рекламы.
Компьютерные системы AI находят свое применение во многих сферах нашей жизни и обладают огромным потенциалом, от беспилотных автомобилей до помощи врачам в диагностике и автономных поисково-спасательных роботов.
Однако одна из основных нерешенных проблем, особенно в области искусственного интеллекта, известной как «нейронные сети», заключается в том, что ученые часто не могут объяснить, почему что-то идет не так. Это связано с отсутствием понимания процесса принятия решений в системах ИИ. Эта проблема известна как проблема «черного ящика».
Кто умнее?
Новый 15-месячный исследовательский проект Ланкастерского университета, в котором также участвует Ливерпульский университет, направлен на раскрытие секретов проблемы черного ящика и поиск нового способа "Глубокое обучение"компьютерных моделей искусственного интеллекта, которые делают решения прозрачными и объяснимыми.
Проэкт "На пути к ответственным и понятным автономным роботизированным обучающим системам"разработает серию процедур проверки безопасности и тестирования для разработки алгоритмов искусственного интеллекта. Это поможет гарантировать надежность и объяснимость решений, принимаемых системами.
Канал MBN на южнокорейском кабельном телевидении представил первую телеведущую, которая одновременно с одного искусственный интеллект контролируется. В AI модератор по имени AI Kim основан на реальном человеке, который управляет информационным сегментом в MBN, Джиме Джу-ха. Сам AI Ким недавно представился и сказал, что она появилась после просмотра десятичасового видео Ким Джу Ха. В KI узнал детали ее голоса, манеры речи, выражения лица, движений губ и языка тела. Искусственный интеллект говорит: «Я могу передавать сообщения так же, как Ким Джу-ха.
Давняя и чрезвычайно сложная научная проблема структуры и поведения белков была решена с помощью новой системы искусственного интеллекта AlphaFold. Ученые DeepMind показали, что созданный ими искусственный интеллект может предсказать, какую трехмерную форму белки сформируют из аминокислотных последовательностей.
Предсказать, какую трехмерную форму примет белок, было загадкой для ученых на протяжении полувека. Возможность точно предсказать структуру белков на основе их аминокислотной последовательности станет большим подспорьем для наук о жизни и медицины. Это значительно ускорит усилия по пониманию строительных блоков клеток и позволит быстрее разрабатывать новые лекарства.
Команда из DeepMind Развитый искусственный интеллект решил эту проблему. Это филиал Google, добившийся многих успехов в разработке передовых алгоритмов. Несколько лет назад вы сделали Программа AlphaGo мастер го играл несколько раз. Другой их искусственный интеллект, известный как AlphaStar, оказался лучше, чем 99,8% игроков в стратегической игре в реальном времени StarCraft II. Однако достижение их нового искусственного интеллекта - AlphaFold - превосходит хорошие результаты в играх.
Университет Хельсинки разработал инструмент искусственного интеллекта, который позволяет вам получить представление о том, о чем ваш мозг думает в любой момент. После прочтения мозговых волн людей, которых просят сосредоточиться на изображении человека, алгоритм ИИ создает изображения лиц, на которые смотрят участники. Это исследование, описанное в Nature Scientific Reports, состояло из этого для выполнения нескольких этапов практики и затем протестируйте алгоритм.
Russian
German
Arabic
Azerbaijani
Chinese (Traditional)
English
Esperanto
Hebrew
Hindi
Italian
Japanese
Korean
Polish
Portuguese
Romanian
Russian
Spanish
Жесткие диски и другие системы хранения данных сегодня хранят огромные объемы информации. Однако, как и магнитные ленты или гибкие диски в прошлом, эти устройства могут со временем устареть, и мы потеряем доступ к данным, которые мы собираем на них. Вот почему ученые разработали метод преобразования данных в ДНК для записи живого организма. Этот вид "запоминающее", вероятно, не устареет в обозримом будущем.
Алгоритмы машинного обучения с подкреплением с турбулентным Моделирование потокавыполнено на суперкомпьютере Piz Daint Швейцарского национального суперкомпьютерного центра. 
Производительность еще более впечатляющая, поскольку Автономный пылесос не оснащены микрофоном. Эта работа показывает, что любое устройство с лидарной технологией может быть использовано для подслушивания.