Google, Tencent, Sequoia China присоединились к финансированию фармацевтической компании XtalPi в размере 15 миллионов долларов, американо -китайская биотехнологическая фирма, которая использует искусственный интеллект и компьютерные вычисления для ускорения разработки новых лекарств.
https://techcrunch.com/2018/01/23/xtalpi-google-tencent-sequoia-china/
Ещё один игровой ИИ. Правда, вместо того чтобы проходить игры, он их создаёт.
В разработке игры Майк - старший научный сотрудник Университета Фалмута - начал с частично законченной концепции. Это включало игрока, направляющего персонажа в подземелье, уничтожение нежити на пути к выходу. Однако Майк не закончил разработку игры. Вместо него это сделал собственный автоматизированный компьютерный движок, который сам разрабатывает игры.
Вместо игрока, контролирующего одного искателя приключений, алгоритм ANGELINA (A Novel Game-Evolving Labrat I’ve Named ANGELINA) разработал концепцию где вам приходится жертвовать несколькими из персонажей на каждом уровне, чтобы позволить остальным найти выход.
Это еще один пример исследователей, пытающихся выяснить пределы того, как искусственный интеллект может «мыслить», что бы это ни значило для неодушевленного компьютерного оборудования. Принимать собственные решения и самостоятельно решать проблемы.
В дальнейшем Майк планирует вести онлайн трансляции алгоритма, разрабатывающего игры на Twitch и развивать его для создания новых игровых концепций.
Поиграть в игры созданные Ангелиной можно тут
http://bgr.com/2018/01/21/angelina-game-ai/
Пока компания Амазон открывала первый в мире автоматизированный магазин без касс, инженеры MIT разработали искусственный синапс таким образом, чтобы они могли точно контролировать мощность электрического тока, протекающего через него, подобно тому, как ионы генерируют электрический заряд (потенциал действия), который движется по телу нейрона, позволяя ему обрабатывать, хранить и передавать информацию нервной системе. Команда построила небольшой чип с искусственными синапсами, изготовленными из сплава кремния и германия. В симуляциях исследователи обнаружили, что чип и его синапсы могут быть использованы для распознавания образцов почерка с точностью до 95 процентов.
Новый тип искусственных синапсов позволит создавать портативные устройства с нейронными сетями, которые могут выполнять сложные вычисления, которые в настоящее время возможны только на суперкомпьютерах.
https://phys.org/news/2018-01-artificial-synapse-brain-on-a-chip-hardware.html
Исследовательское подразделение Microsoft — The Deep Learning Group — разработало нейросеть, которая создает картинки на основе текстового описания. Если искусственному интеллекту поручить задачу нарисовать, например, "красно-белую птицу с очень коротким клювом", он сгенерирует уникальное изображение из кусочков тысяч увиденных ранее.
Технология, которую исследователи называют просто "рисовальным ботом", может генерировать изображения чего угодно, от обычных сцен, с пасущимися овцами, до абсурда с плавучим двухэтажным автобусом. Каждое изображение содержит детали, отсутствующие в текстовых описаниях, что указывает на то, что искусственный интеллект содержит воображение.
http://www.ubergizmo.com/2018/01/microsoft-ai-draw-text-descriptions/
Ещё одно интересное применение нейронных сетей. Искусственный агент помогает физикам из Инсбрука и Вены разрабатывать квантовые эксперименты в виртуальной лаборатории. В начальных экспериментах система самостоятельно (повторно) обнаружила экспериментальные методы, которые являются стандартными в современных квантовых оптических лабораториях. Это показывает, как машины могут играть более творческую роль в исследованиях в будущем.
Исследователи задавались вопросом, в какой степени машины могут проводить исследования автономно. Они использовали проективную имитационную модель для искусственного интеллекта, позволяющую машине учиться и действовать творчески. Эта автономная машина хранит много отдельных фрагментов опыта в памяти, которые объединены в сеть.
Искусственный агент разрабатывает новые эксперименты, фактически размещая зеркала, призмы или разделители лучей в виртуальной лаборатории. Если его действия приводят к содержательному результату, агент имеет более высокий шанс найти подобную последовательность действий в будущем. Это известно как стратегия обучение с подкреплением.
В будущем ученые хотят продолжить совершенствование своей программы обучения. На данный момент это инструмент, который самостоятельно может решить определённое задание. Но в будущем ИИ мог бы обеспечить более творческую помощь ученым в фундаментальных исследованиях.
https://phys.org/news/2018-01-artificial-agent-quantum.html
Израильский биотехнологический стартап SuperMeat только что получил 3 млн $ первичного инвестирования от бизнес ангелов, чтобы помочь ему в миссии по производству лабораторного «чистого» куриного мяса для употребления в пищу.
В октябре 2017 года Китай приобрёл за 300 млн $ три израильские компании по производству лабораторного мяса - SuperMeat, Future Meat Technologies и Meat the Future. Логичный шаг для первой в мире по численности населения страны (около 1.5 млрд человек). Также, технологические изменения в мясной отрасли будут хороши для планеты, животных и людей.
С заменой натурального мяса на искусственно выращенное можно будет решить проблему голодания на планете, спасти от вымирания и мучений животных, снизить риск глобального потепления (засеяв лесами поля, на которых выращивался корм для животных), поднять общий уровень здоровья населения (выращенное мясо будет без антибиотиков и без гормональных добавок). Технология, также позволит выращивать человеческие органы для трасплантации в лабораторных условиях. Немаловажно, что такое мясо со временем станет намного доступнее натурального из-за упрощения технологии для его производства и инвестиций в эту отрасль. В 2013 году гамбургер из мяса, выращенного в лаборатории, стоил бы 325 000 долларов США и всего через два года цена на такой бургер составила всего 11,36 доллара.
Сегодня отрасль по выращиванию лабораторного мяса только начинает зарождаться, но учитывая какой интерес и инвестиции вызывает эта тема, можно предположить, что в ближайшем будущем это станет новым мировым трендом.
https://cleantechnica.com/2018/01/15/supermeat-secures-3-million-funding-lab-grown-chicken-meat/#comment-3709079268
#Рекомпендация
Для всех, кто неравнодушен к нашим братьям меньшим и кто заинтересован в последних новостях и прорывах на эту тему, предлагаю подписаться на новый проект @WeAreAnimals
Предлагаю начать неделю с сексуальной революции. В одном из стрип клубов Лас Вегаса были представлены первые в мире роботы - стриптизерши))) выглядит неуклюже, но то ли ещё будет ;))
https://youtu.be/Ki4P70lgDao
Хотите научиться программированию? Этот стартап платит вам криптой за изучение Python
Литовский стартап BitDegree создал платформу обучения, которая, как он надеется, изменит мир технологического обучения.
В основе платформы лежит технология блокчейн. Идея состоит в том, что компании, которые ищут определенных специалистов, будут платить разработчикам и другим потенциальным специалистам, желающим участвовать в соответствующих учебных курсах. В обмен за успешную учебу студенты получают токены по их результатам и могут потратить их на дальнейшее развитие своих навыков. Компания создала свой собственный токен - BitDegree (BDG). 10,000 BDG в настоящее время оцениваются в один Эфир.
Такой подход делает доступными технологические курсы для всех, независимо от их дохода, для устранения нехватки кадров.
Компании, заинтересованные в найме технарей, могут разрабатывать курсы и присуждать стипендии. На платформе уже размещены семинары по Solidity, язык программирования, используемый для написания смарт-контрактов на блок-цепочке ethereum. В этом году BitDegree планирует провести различные другие курсы, включая биткойн и криптовалюты, Python, структуры данных и алгоритмы, робототехнику, создание приложений для Android, а также кибербезопасность.
Сейчас команда сосредоточена на создании сообщества. Любой, кто присоединяется к платформе BitDegree в качестве студента, инструктора, наставника или работодателя, будет использовать токены в качестве средства обмена.
Кому интересно, у сообщества есть своя группа в телеграмме (17,6к)
По статистике 5 из 6 людей которые ищут любую информацию - идут в Google или Яндекс. Каждый день: сотни, тысячи людей ищут товары или услуги которые вы предоставляете. Если у Вас есть сайт и вы не занимаетесь SEO - Вы теряете огромное количество заказов и клиентов.
Поэтому, приглашаем Вас на бесплатный мастер-класса по SEO: ""8 основных шагов в 2018 году чтобы ваш сайт был в ТОП 3 Google и Яндекс"". ЧТО РАССМОТРИМ НА ВЕБИНАРЕ?
1. Что такое SEO и какие сайты попадают в ТОП?
2. Аудит конкурентов. Сколько денег и сил нужно, чтобы попасть в ТОП-3.
3. Подбор максимального числа правильных запросов для
продвижения.
4. Идеальная внутренняя оптимизация сайта.
5. Получение ссылок - за что не накажут в 2018 году.
6. 13 методов получения качественных бесплатных ссылок.
7. Влияние социальных сетей на продвижение Вашего сайта в 2018 году.
8. Поведенческие факторы - как основной метод продвижения сайта.
Это план того, ЧТО делать и КАК делать, чтоб ваш сайт оказался в ТОП-3. Вы или внедрите это, или будете дальше наблюдать как Ваши конкуренты снимают все сливки
Регистрация: https://goo.gl/mLWRNt
Всех с Наступающим) Всего самого хорошего в новом году.
Предлагаю лёгкое чтиво в праздничные дни)
http://telegra.ph/Kak-mashina-kotoraya-mozhet-sdelat-chto-ugodno-izmenit-mir-12-30
Исследователи из Университета Данди (Великобритания) используют искусственный интеллект и Twitter, для разработки системы предупреждений о затоплении городских районов.
Существующие системы слежения - спутниковые данные, локальная сеть датчиков, показания свидетелей и страховые отчеты - все имеют свои недостатки. В то время как Твит может быть очень информативным с точки зрения данных о наводнении. Используя обработку естественного языка при анализе ключевых слов (наводнение, потоп, дамба и т д) можно точнее узнать о местоположении, степени наводнения и другую необходимую информацию. Исследователи также применили методы компьютерного зрения к данным, собранным из приложения MyCoast, чтобы автоматически идентифицировать сцены наводнения из изображений, которые публикуют пользователи.
В тестовом периоде, который длился месяц, было проанализировано более 7500 твитов. Система достигла 70-процентной точности определения наводнений и продолжает совершенствоваться.
Вот и польза от соц сетей.
http://www.bgr.in/news/researchers-use-twitter-ai-to-develop-flood-warning-system/
Новая система машинного обучения создаёт "рецепты" новых материалов, даже когда отсутствуют данные для обучения.
Основанный на данных подход к синтезу новых материалов позволяет распознать "шаблоны" материалов, которые не только обладают захватывающими свойствами, но и могут быть синтезированы в лабораторных условиях.
https://techxplore.com/news/2017-12-machine-learning-patterns-materials-recipes-lacking.html
Google Tacotron 2 упрощает процесс обучения ИИ.
Новый метод обучения нейронной сети Tacotron 2 используется для создания реалистичной речи из текста, которая не требует почти никакой грамматической экспертизы.
Новая технология использует лучшие части двух предыдущих проектов генерации речи Google: WaveNet и оригинальный Tacotron.
https://techcrunch.com/2017/12/19/googles-tacotron-2-simplifies-the-process-of-teaching-an-ai-to-speak/?ncid=txtlnkusaolp00000595
Эндрю Ын, который помог запустить проект Google Brain и ранее возглавлял Baidu AI, объявил о создании стартапа Landing.ai, который поможет предприятиям в производственном секторе трансформироваться в передовые ИИ-компании.
Эндрю выбрал производство, потому что в этом секторе есть ряд проблем, с которыми могут помочь методы машинного обучения и у искусственного интеллекта есть потенциал для радикального преобразования отрасли. Landing.ai предоставит программное обеспечение, а также предложит учебные материалы для производственных компаний, чтобы помочь сотрудникам и руководителям воспользоваться новыми инструментами.
Например, один продукт, разработанный Landing.ai, представляет собой систему визуального контроля, которая использует изображения с камеры для выявления дефектов в продуктах. Такие работы обычно выполняются людьми, но Ng сказал, что программное обеспечение компании может решить проблему с большей точностью и эффективностью.
Сейчас Landing.ai находится в процессе поиска первых клиентов с акцентом на компании в США, Японии и Китае. Одним из его основных клиентов является компания Foxconn, которая приходится производственным партнером Apple. На предприятиях этой компании осуществляется сборка львиной доли iPhone, iPad, MacBook и других устройств.
Глядя в будущее, Эндрю сказал, что Landing.ai может переместиться в другие секторы, такие как логистика, а также предоставить больше образовательных ресурсов, чтобы помочь более широкому слою населения использовать новые инструменты.
https://venturebeat.com/2017/12/14/google-brain-cofounder-andrew-ng-unveils-landing-ai-to-bring-intelligence-to-manufacturing/
Исследователи Рочестерского университета (США), возможно, нашли способ «ввести» информацию непосредственно в мозг.
Ученые используют электрическую стимуляцию для "инъекции" информации непосредственно в мозг обезьян.
-Исследователи обучили обезьян выполнять задачи движения на основе визуальных сигналов
-Они также применяли низкие уровни электрической стимуляции к их премоторной коре.
-Исследователи обнаружили, что электрическая стимуляция может обучить обезьян определённым действиям
Хотя исследования все еще находятся на ранних стадиях, эксперты говорят, что это может проложить путь для лечения заболеваний головного мозга после инсульта или травмы.
Всё конечно хорошо, но обезьянок жалко. Дальнейшие опыты планируются проводить на людях.
http://www.dailymail.co.uk/sciencetech/article-5157371/Scientists-inject-information-BRAINS-monkeys.html
Искусственный интеллект Google создал своё дитя - ИИ, который превосходит любой, созданный людьми алгоритм.
Проект AutoML от Google, разработанный для создания саморазвивающихся ИИ, теперь разработал систему компьютерного зрения NASNet, которая значительно превосходит современные модели. Проект мог бы улучшить то, как «видят» автономные транспортные средства и роботы следующего поколения.
По словам исследователей, NASNet на 1,2 процента точнее всех существующих моделей определения объектов на изображениях.
Источник futurism.com
Кошки - это львы, а зима - летом, так исследователи Nvidia демонстрируют пару генеративных состязательных сетей (GAN), которые сокращают время обучения искусственного интеллекта. Generative adversarial network (GAN) - алгоритм машинного обучения без учителя, построенный на комбинации из двух нейронных сетей, одна из которых генерирует образцы, а другая старается отличить правильные («подлинные») образцы от неправильных. Так как сети имеют противоположные цели — создать образцы и отбраковать образцы — между ними возникает Антагонистическая игра. Генеративно-состязательную сеть описал Ян Гудфеллоу (реально хороший парень;)) из компании Google в 2014 году.
Использование этой техники позволяет в частности генерировать фотографии, которые человеческим глазом воспринимаются как натуральные изображения, которые можно использовать для создания изображений.
Использование GAN не новшество в самообучении нейронных сетей, но исследование Nvidia дало результаты - с тенями, выглядывающими сквозь густую листву под облачным небом - намного опередив все, что было раньше» - говорится в сообщении компании. Преимущества этой работы могут позволить сетевому обучению требовать меньше данных для достижения результатов. Только для самоуправляемых автомобилей данные обучения могут быть захвачены один раз, а затем смоделированы в различных виртуальных условиях: солнечный, облачный, снежный, дождливый, ночной и любой другой день.
Источник zdnet.com
Эта успокаивающая мелодия, созданная искусственным интеллектом Британского стартапа jukedeck.com, как утверждается, помогает вылечить бессонницу.
Музыка может быть использована для снижения активности нервной системы; снижения тревожности, артериального давления, сердечного ритма и частоты дыхания; оказывает положительное влияние на сон в отношении расслабления мышц и отвлечения от лишних мыслей. В связи с этим, также рекомендую мой канал @jazzmusic)
http://www.ibtimes.co.in/ai-lullaby-this-soothing-tune-created-by-artificially-intelligent-machine-claimed-help-cure-751294
Ребята, думаю многие из вас слышали про криптовалюты и все понимают что за ними будущее😉.
Сегодня хотим рассказать Вам об очень интересном проекте из г.Екатеринбурга. О проекте Paymon (чат проекта в Telegram: @paymon_ico)
Paymon предлагает свой собственный взгляд на стандарты Blockchain, представляя способы решения большинства проблем существующих криптовалют: проблема масштабирования, архаичная архитектура, низкая скорость и высокая стоимость транзакций.
Новый блокчейн "Hive", который создает команда, улучшает все криптовалютные инструменты: от технологий и инфраструктуры до нормативного соответствия действующим нормам.
Бизнес-платформа «Profit», разработанная в рамках проекта, станет универсальным решением для всех: от разработчиков и основных пользователей, до коммерческих организаций и проектов ICO.
Кроме того, проект является отличной инвестиционной возможностью, благодаря изменению стоимости токенов.
Важно заметить, команда не первый год трудится над этим продуктом и в настоящее время уже создала блокчейн-мессенджер, который позволяет своим пользователям безопасно и легко отправлять друг другу не только сообщения, но и криптовалюты.
Чат проекта: @paymon_ico
Сайт проекта: https://ico.paymon.org/ru/
P.S. Друзья, просьба, поддержать наших соотечественников и помочь в развитии проекта (лайком, подпиской, покупкой их токенов, которые дадут Вам хорошую прибыль в будущем).
За подписку на их аккаунт в Telegram - Вы становитесь участником Bounty программы проекта и сможете получить токены проекта совершенно бесплатно (подробнее ➡️ https://paymon.org/ru/bounty/)
Американская компания Aeolus Robotics представила коммерческого робота для помощи по дому. Робот Aeolus может двигать мебель, подавать вам предметы, мыть полы и обучаться любым другим действиям по вашей команде.
Одной из ключевых особенностей его алгоритмов машинного обучения является способность распознавать тысячи разных предметов и возвращать их в нужное место, поэтому плюшевый медведь ребенка не попадет в спальню родителей.
Мечты воплощаются в реальность. Ещё пару лет подождать и следующие версии таких роботов будут обыденным делом и мы уже не сможем себе представить жизнь без верного помощника по дому.
https://www.digitaltrends.com/cool-tech/aeolus-home-robot-ces-2018/
Интересно следить за прогрессом современных технологий, особенно когда они так быстро развиваются.
Google анонсировал бесплатный сервис по созданию нейросетей для распознавания изображений AutoML Vision, который предназначен для компаний без опытных разработчиков в сфере машинного обучения.
https://techcrunch.com/2018/01/17/googles-automl-lets-you-train-custom-machine-learning-models-without-having-to-code/
Нейронная сеть китайского гиганта Alibaba превзошла человеческий результат в международном тесте по чтению Stanford Question Answering Dataset (SQuAD)
SQuAD - состоит из более чем 100 000 вопросов и ответов, основанных на более чем 500 статьях из Википедии. Участники должны были создавать модели машинного обучения для ответа на вопросы. Среди участников были: научно-исследовательские институты и крупные технологические компании как Tencent, Google, IBM, Alibaba, Microsoft, Samsung, Тель-Авивский университет и Канвонский национальный университет в Южной Корее.
Лучший человеческий результат составил 82.304 очков, против 82.44 который показала нейронная сеть компании Alibaba.
Это означает, что объективные вопросы, такие как: «что вызывает дождь?», теперь можно получить с высокой точностью от машины. В ближайшем будущем такая технология будет всё больше применяться в сфере обслуживания клиентов и онлайн-ответов на медицинские запросы пациентов, что беспрецедентным образом уменьшит потребность в человеческом участии. Возможно, эра чат ботов ещё даже не начиналась?
http://www.zdnet.com/article/alibaba-neural-network-defeats-human-in-global-reading-test/
Команда учёных из Иллинойсского университета и Клиники Мэйо (некоммерческая организация, один из крупнейших частных медицинских и исследовательских центров мира. Основной работодатель и градообразующее предприятие американского города Рочестер.) разработали метод, упрощающий выявления областей мозга, которые вызывают приступы эпилепсии.
Новый подход основан на техниках вероятностного моделирования и машинного обучения. Для выявления области мозга генерирующей приступы используются данные полученные от электроэнцефалографии (ЭЭГ), т.е. пациентам которым необходимо хирургическое вмешательство не придётся дожидаться очередных приступов для сбора данных, как это делается сейчас. Новый подход может сократить время определения области мозга, вызывающей эпилепсию от дней или недель до нескольких часов.
Эта технология имеет потенциал для трансформации области картирования мозга и лечения эпилепсии.
https://medicalxpress.com/news/2018-01-team-method-seizure-causing-regions-brain.html
Intel представила новый ИИ чип Loihi и новый 49-кубитный квантовый чип
Компания объявила, что Loihi, первый «нейроморфный» чип, имитирующий работу человеческого мозга (по крайней мере, то как мы её себе представляем - с импульсами и медиаторами, основанными на синапсах, причем различные части чипа берут на себя различные функции обучения.), теперь «полностью функционирует» и будет доступен исследователям в этом году, также как улучшенный 49-кубитный чип Tangle Lake (чип размером около четверти от предыдущей версии имеет улучшенные тепловые характеристики и уменьшенные радиочастотные помехи, масштабируемое соединение для получения большего количества сигналов, поступающих и выходящих из чипа, а также улучшенный дизайн и материал для распределения в квантовых интегральных схемах), разработанный для процессов квантовых вычислений.
https://techcrunch.com/2018/01/08/intel-shows-off-its-new-loihi-ai-chip-and-a-new-49-qubit-quantum-chip/
Японские ученые создали ИИ, который может «читать» человеческие мысли
В недавнем научном прорыве ученые из Киотского университета (Япония) изучили глубокие нейронные сети (ИИ) и обнаружили, что компьютеры обладают способностью, по крайней мере, визуализировать то, о чём думают люди.
Исследователи опубликовали свои выводы - что ИИ можно использовать для декодирования мыслей - в BioRxiv («био-архив») - архив и службf распространения препринтов в сфере науки о жизни. Эта концепция не является беспрецедентной; машинное обучение было успешно использовано в сочетании с МРТ-сканированием (магнитно-резонансная томография) для визуального представления мыслей человека, хотя и только при использовании простых пиксельных изображений.
Участникам исследования были показаны изображения дикой природы, геометрические фигуры и алфавитные буквы в течение различной продолжительности времени. Активность мозга была зарегистрирована, компьютер «расшифровывал» информацию для визуализации изображения, которое ранее было показано и как этот образ проявлялся в мыслях мозга.
В перспективе такая технология позволит создавать картины, видео и музыку просто представив их в голове, также она поможет людям, страдающим от галлюцинаций, которые смогут визуализировать свои видения, помогая улучшить психиатрическую помощь. Читающий мысли ИИ становится все более реальным с каждой неделей. Мировые отрасли, от творческих до медицинских, готовы использовать новые технологии, которые станут основой для будущего которое мы не можем себе представить.
http://www.alphr.com/technology/1008140/japanese-scientists-just-created-an-ai-that-can-read-human-minds
За успокаивающим процессом машинного обучения теперь можно следить в живую на YouTube. Один энтузиаст создал алгоритм, который обучается игре в Марио с нуля. Процесс обучения идёт уже 7-ой день в прямом эфире: https://www.youtube.com/watch?v=q46Kski5ZK4
По мере того как машинное обучение становится более доступным, в ближайшее время начнёт появляться всё больше развлекательных каналов со стримами процесса обучения алгоритмов разным играм и действиям. Возможно мы присутствуем при зарождении нового тренда/отрасли, успейте занять выгодные места;))
Технологии – это хорошо, но за ментальным здоровьем тоже нужно следить. Хорошо, что есть такие люди, как @socialniybunt, которые постоянно на страже в таких делах и вовремя включают критическое мышление.
Читать полностью…#мысливслух
Вот и АЭС пригодится..
И хочется верить, что далее строится огромная гига-ферма по майнингу, в рамках республиканского тендера в огромном количестве закупается самое мощное железо под майнинг по минимальным ценам, подключается к выделенной линии с АЭС, чтоб обеспечить колоссальные потребности нового супер объекта в энергии. РБ выходит за счет этого рынок крипты в мировом масштабе. Начинают майниться самые перспективные криптовалюты. А возможен и национальный вариант крипты раб. назв " Бульбакоин" или "BYNcoin"
Национальная валюта взлетает в разы, инвесторы вваливают доллары и евро в крипто оазис. Рынок недвижимости оживает. В идеально географически расположенной стране начинает строиться самое современное жильё. С притоком инвестиций спрос товаров внутри страны растет. Оживает малый бизнес. Поступление налогов увеличиваются. С повышением объема собранных налогов плюс доходы от майнинга стартуют социальные программы по повышению благосостояния граждан. Развивается современное образование. Благодаря квалифицированным кадрам, растёт производство высокоинтелектуальных продуктов на экспорт. .. Уменьшается зависимость от скидок на нефть и газ..
Хочется верить, что всё у нас наконец-то будет хорошо.
#мысливслух
Белоруссия стала первой страной на территории СНГ, которая легализовала криптовалюту. Ура товарищи!
https://news.tut.by/economics/558485.html
Американский стартап SolarWindow разработал новый вид солнечных панелей - в виде прозрачных панелей, которые могут заменить обычные окна в домах.
Стратегия компании основана на предоставлении возобновляемых источников энергии для удовлетворения энергетических потребностей высоких башен и небоскребов. Но в перспективе такая технология может применяться при строительстве жилых домов, предоставляя дешёвую и чистую электроэнергию жителям. В следующем году новые энергоэкономические окна в каждый дом)
https://www.inverse.com/article/39395-how-these-windows-could-rival-tesla-s-solar-roof-for-renewable-energy
Японский производитель строительной техники Komatsu будет работать с Nvidia,чтобы использовать искусственный интеллект и сделать строительные площадки более безопасными.
Nvidia объявила о сделке на своем мероприятии GTC Japan, где генеральный директор Jensen Huang сказал, что графические процессоры Nvidia (графические процессоры, которые могут использоваться для обработки ИИ) будут обеспечивать визуализацию и анализ строительных площадок по вопросам безопасности.
Платформа Nvidia Jetson AI, устройство размера кредитной карты, предназначенное для управления роботами и беспилотными летательными аппаратами, будет служить мозгом тяжелой техники.
«Искусственный интеллект охватывает разные отрасли промышленности, а его следующая граница - автономные интеллектуальные машины», - сказал Хуан в заявлении. «Будущие машины будут воспринимать свое окружение и быть постоянно настороже, помогая операторам работать более эффективно и безопасно. Строительство и горнодобывающая промышленность в значительной степени выиграют от этих достижений ».
Строительство является последним в ряде отраслей, в которых Nvidia подписала соглашения с компаниями об использовании ИИ, чтобы изменить, как они работают. Среди них - партнерские отношения с GE Healthcare и Nuance в области медицинской визуализации; Fanuc в области робототехники; и более 225 автопроизводителей, стартапов и исследовательских лабораторий - среди них Audi, Tesla, Toyota и Volvo.
Строительные площадки, как правило, считаются одним из самых опасных рабочих мест из-за тяжелого оборудования, неровной местности и непрерывной деятельности. Согласно данным Японской ассоциации по безопасности и гигиене труда, в прошлом году на территории Японии зарегистрировано около 300 смертей и более 15 000 травм на строительных площадках.
Строительная индустрия Японии страдает от серьезной нехватки рабочей силы в стране из-за стареющего населения. По данным Японской федерации подрядчиков по строительству из 3,4 миллионов квалифицированных рабочих в промышленности (по состоянию на 2014 год) примерно 1,1 миллиона, или одна треть, могут уйти в ближайшее десятилетие.
Komatsu будет использовать Nvidia для создания 3D-визуализации строительных площадок, показывая взаимодействие людей, машин и объектов в реальном времени. Можно будет внимательно следить за тем, чтобы дорогостоящее на объекте использовалось с максимальной эффективностью.
Графические процессоры будут взаимодействовать с дронами и камерами на строительных площадках, выступая в качестве платформы ИИ для анализа и визуализации. SkyCatch предоставит беспилотные летательные аппараты для сбора и отображения трехмерных изображений и визуализации местности. Компания Optim , интернет-компания Things Management Software, предоставит приложение для идентификации людей и техники, собранных с камер наблюдения. Оба этих партнера Komatsu также являются членами начальной программы Nvidia для стартапов AI.
https://venturebeat.com/2017/12/12/nvidia-partners-with-japans-komatsu-to-make-construction-safer-with-ai/
Дискуссия «Два Фрейда, или Космоса не существует» состоится в Философском клубе Центра современного искусства Винзавод 11 декабря. Виктор Мазин и Элизабет Рудинеско, авторы книг, посвященных Зигмунду Фрейду, представят свой взгляд на жизнь и идеи отца-основателя психоанализа. Дискуссия начнется в 19:30 в Винтажном зале.
Регистрация: https://winzavodart.timepad.ru/event/627022/
Группа ведущих инженеров в области ИИ из Стэнфордского университета, называемая AI100 запустила первый в мире некоммерческий проект для отслеживания активности и прогресса в области развития искусственного интеллекта. Так называемый AI индекс - ежегодный отчёт, который станет всеобъемлющим ресурсом для политиков, исследователей, руководителей, журналистов и других лиц, чтобы развить интуицию в сложной области ИИ.
AI100 отслеживает и измеряет не менее 18 независимых направлений в научной сфере, промышленности, программном обеспечении с открытым исходным кодом, а также технические оценки прогресса в отношении того, что авторы называют «производительность на уровне человека» в таких областях, как распознавание речи, возможность поддерживать разговор и компьютерное зрение. Специальные показатели в отчёте включают: оценку опубликованных научных работ, наполняемость соответствующих курсов обучения, стажировки и рабочие места, связанные с ИИ, частоту поиска и упоминания ИИ в средствах массовой информации и другие.
Судя по отчёту, на данный момент: количество активных ИИ - стартапов увеличилось в 14 раз с 2000 года. Объем венчурных инвестиций увеличился в 6 раз за тот же период. В академических кругах публикация на тему ИИ за последние 20 лет увеличилась примерно в девять раз, в то же время число учащихся увеличилось. Например, регистрация на вводный курс машинного обучения в Стэнфорде, за последние 30 лет выросла в 45 раз.
В технических показателях распознавание речи приближается, если не превосходит, человеческие возможности. Авторы отметили, что системы ИИ преуспели в таких реальных приложениях, как обнаружение объектов, способность понимать и отвечать на вопросы и классифицировать фотографические изображения раковых клеток кожи.
Область ИИ за последние десять лет добилась действительно удивительных успехов, хотя компьютеры по-прежнему не могут проявить здравый смысл или сравниться интеллектом даже с пятилетним ребенком. Но судя по отчёту, развитие технологий ИИ идёт нарастающим темпом и в ближайшее десятилетие уровень развития машин может сравняться или обогнать человеческий.
источник https://news.stanford.edu/2017/11/30/artificial-intelligence-index-tracks-emerging-field/
Учёные из Массачусетского технологического института (MIT) и Гарвардского университета опубликовали новое исследование, в котором они приближаются к развитию искусственного интеллекта, который более точно повторяет поведение человека, анализируя систему ценностей 10-и месячных детей.
В ходе эксперимента, когда младенцам показывали разные анимационные ролики и смотрели за их реакцией, оказалось, что дети этого возраста, уже понимают основные идеи законов Ньютона, такие силы как гравитация и ценность достижения цели для человека, ещё прежде чем они научатся говорить и тем более, считать.
Если учёные смогут понять и записать в формулы и назвать техническими терминами интуитивные теории, которые, по-видимому, есть у младенцев, то это станет основой для построения машин, которые обладают более "человечным" интеллектом.
Но учёным ещё предстоит ответить на вопрос о том, как и когда эти интуитивные способности возникают у младенцев..?
https://medicalxpress.com/news/2017-11-ten-month-old-infants-goal-hard.html