3066
@Futuris - канал о технологиях, будущем и не только. Contact @antonod
Вчера Павел Дуров опубликовал в Instagram шестисекундный ролик с надписью "Updates are coming" и показал MacBook на котором открыт текстовый редактор с анонсом платежного бота.
///Платежи для Ботов
"Представьте мир в котором вы можете заказать пиццу, оплатить пару обуви, купить или пополнить метрокарту - всё это просто несколькими касаниями в Telegram.
Чтобы добиться этого, сегодня мы запускаем платежи для ботов -, как способ приема платежей с внешних веб-ресурсов.
Если у вас есть Telegram, не удивляйтесь если бот добавит кнопку для оплаты, чтобы вы могли заказать что-то у него. После первого клика на оплату, у вас запросят данные для заполнения информации о вашей кредитной карте (только раз) и подтвердить платеж. В дальнейшем, покупка чего-либо через бота займет всего два тапа!
Telegram - это Open Source платформа, так что разработчики ботов могут добавить необходимые API ключи и принимать платежи от пользователей уже сейчас без долгих подтверждений. Если вы разработчик бота, проверьте документацию!
В данный момент большинство платежей проходят через Stripe, но Bot Payment - это платформа для всех платежных провайдеров со всего мира. Если вы платежный провайдер, пожалуйста проверьте документацию (ссылка).
При приеме платежа от пользователя, разработчик бота может выбрать среди всех доступных платежный провайдеров, выбирать один из уже используемый плательщиком или тот, у которого меньше комиссия.
Каждый платеж идет напрямую от пользователя к разработчику бота. Telegram не берёт никакой комиссии с платежей и не зарабатывает с этих транзакций. Мы также не видим данные кредитной карты, прикрепленной для покупок в магазине. Это делает невозможным обрабатывать жалобы, или предлагать кэшбэк - таким образом, спорные платежи будут регулироваться разработчиками ботов, платежными провайдерами и банками.
От себя, мы сделаем то, что должен делать каждый шериф: уничтожать плохих ботов и награждать лучших значками!
Мы уверены, что там будут лучшие."
#платежи
Теперь воры будут красть не только кошельки, но и ваши пальцы...
Платежная система Mastercard представила банковские карты со встроенным сканером отпечатка пальца, сообщает BBC. Они были опробованы в ЮАР. Для подтверждения покупки владельцу карты нужно приложить палец к сенсору на ее поверхности. До сих пор карты, содержащие информацию об отпечатке пальца владельца, могли использоваться только вместе с отдельным сканером отпечатков у клиента.
http://www.bbc.com/news/technology-39643453?ocid=socialflow_twitter
Новый инструмент для рисования LiveSketch корпорации Corel изменит способ работы дизайнеров.
Сегодня выходит CorelDRAW Graphics Suite 2017 - графический редактор, разработанный канадской корпорацией Corel.
Используя технологии искусственного интеллекта, LiveSketch "понимает" ваш стиль рисования по мере того, как активно вы используете этот инструмент. Новая технология значительно упрощает работу с векторными рисунками, проще один раз это увидеть.
В этом видео Джон Лаунчбери (ученый-компьютерщик который в настоящее время руководит одним из технических офисов DARPA, где он курирует научно-технические исследования в области кибербезопасности, анализа данных и искусственного интеллекта. Он известен исследованиями в области внедрения и применения функциональных языков программирования) раскрывает завесу тайны над ИИ. Благодаря обсуждению «трех волн ИИ» и возможностей необходимых для того, чтобы ИИ смог полностью реализовать свой потенциал, Джон предоставляет аналитический контекст, чтобы помочь понять роли, которые ИИ уже сыграл, играет сейчас и может играть в будущем.
Читать полностью…
Швейцарские больницы начнут использовать беспилотники для обмена лабораторными образцами
Хорошая новость, наконец-то дроны пригодились для важной цели, а не для подглядыванием за загорающими соседками.
Доставка медицинских образцов оказалась идеальным примером использования беспилотных летательных аппаратов. Образцы имеют малый вес, поэтому они не перегружают дрон и их доставка может осуществляться более часто, что стоит дополнительных затрат использования беспилотных летательных аппаратов.
Дроны сделаны американской компанией Matternet, имеют грузоподъемность до двух килограммов, диапазон 20 километров, а максимальная скорость составляет 36 километров в час (10 метров в секунду). Инфракрасные датчики используются для направления их взлета и посадки, а также в случае возникновения чрезвычайной ситуации, беспилотники имеют встроенный парашют, чтобы гарантировать, что они безопасно упадут на землю.
источник theverge.com
Welle является первым устройством, которое использует встроенный сонар для обнаружения движения и жестов пользователя в пространстве для управления смарт-устройствами и приложениями в доме или офисе.
Подробнее
Также по теме:
В отдельном научно - исследовательском проекте, команда в MIT разработала способ превратить вашу кожу в сенсорный интерфейс для устройств с использованием золотой татуировки.
OpenAI — некоммерческая исследовательская компания из Сан-Франциско, занимающаяся искусственным интеллектом. Цель компании — развивать открытый, дружественный ИИ. Одним из основателей является предприниматель Илон Маск, известный по проектам PayPal, SpaceX, Tesla Motors.
Наткнулся на интересную статью про новую разработку специалистов компании OpenAI. Краткий перевод изложил ниже.
"Исследователи OpenAI разработали стратегию эволюции нейронной сети (нет, она не имеет большого отношения к биологической эволюции) которая обещает более мощные системы ИИ. Вместо того, чтобы использовать стандартную подготовку по усилению, они создают «черный ящик», где забывается, что существует окружающая среда и нейронные сети. Речь идет об оптимизации данной функции в изоляции и при необходимости использовании ее.
Система начинает со многих случайных параметров, делает догадки, а затем настраивает последующие догадки в пользу более успешных вариантов, постепенно сводя данные к идеальному ответу. Вы можете начать с миллиона чисел, но в итоге вы получите только одно. Это звучит немного загадочно, но существуют явные преимущества.
Эта технология устраняет многие традиционные проблемы в обучении нейронных сетей, делая код как более простым в реализации, сокращая создание сети примерно в два-три раза. В тестах большой суперкомпьютер с 1440 ядрами мог обучать гуманоидов ходьбе за 10 минут против 10 часов для типичной установки.
В конечном итоге мы можем увидеть роботов, которые очень быстро адаптируются к новым задачам и учатся на ошибках."
Интересно, как скоро эта разработка найдёт применение в жизни. Но судя по нынешним темпам развития технологий, это не десятилетия и возможно даже не годы.
Источник engadget.com
Каково будущее машинного обучения в области финансов?
Машинное обучение уже значительно продвинулось в решении сложных задач в области обработки естественного языка, распознавании изображений, речи и других немаловажных задач. В последнее время глубокое обучение или нейронные сети стали одним из самых популярных и мощных методов для изучения задач. Финансовый сектор также не остался в стороне, нетронутым текущей волной машинного обучения и искусственного интеллекта.
Настоящий финансовый рынок уже состоит из людей и машин. Уже сегодня проходят высокочастотные торги где специально обученные машины ворочают миллиардами долларов с частотой отклика измеряемом в микросекундах. Согласно статистике, почти 73% от ежедневной торговли выполняется машинами. Многие крупные финансовые компании вкладывают средства в алгоритмическую торговлю, поскольку уровень и объем торговли, осуществляемой машинами, находится за пределами человеческих границ. Основываясь на очень сложной модели, эти машины учитывают прошлые исторические имеющиеся финансовые данные, а также другую информацию доступную в Интернете. Эти системы принимают торговые решения в режиме реального времени.
Заполненный такими искусственными торговыми системами, рынок с каждым днем становится все более и более изощренным. Эти системы конкурируют в реальном времени, а также, в рамках этих соревнований, они наводняют рынок ложными данными, чтобы замедлить конкурентов и получить преимущество над ними. Кроме того, алгоритм может вести себя нерационально. Один из самых известных примеров Flash Crash 2010 года, когда рынок резко упал на 36 минут.
Теперь, с точки зрения машинного обучения, происходит активное исследование в области биржевой торговли, оптимизации портфеля и т.д. Исследователи постоянно пытаются узнать всё больше информации из увеличивающегося объема доступных данных. Более старые модели использовали только числовые данные, но сегодняшняя система учитывает финансовые новости, даже прежде чем они достигают людей и выводит результаты, основанные на новостях. В будущем мы можем ожидать, что машины будут иметь больший контроль над финансовыми рынками.
Вот ссылки на некоторые хорошие Tedы по алгоритмической торговле и использованию машинного обучения в области финансов:
1) Sean Gourley - Высокочастотная торговля и новые алгоритмические экосистемы
2) Yan Ohayon - Влияние алгоритмической торговли
Этот вопрос первоначально появился на Quora. Место, созданное чтобы задавать вопросы и делиться знаниями, чтобы дать возможность людям учиться у других и лучше понять мир.
ADOBE тут взялся за машинное обучение и научил его аккуратно и главное быстро выделять сложные объекты на фото. Кто занимался редактированием фотографий поймёт, вобщем скоро упростится работа в фотошопе и пишут, что может киноиндустрия откажется от зелёных экранов для создания фантастических спецэффектов.
Всё бы хорошо, да не спецэффекты в жизни главное)
вобщем читайте (переводчик в помощь)
Источник digitaltrends.com
Disney представляет систему, позволяющую пользователям точно поймать объект, погрузившись в среду виртуальной реальности.
Исследование рассматривает три визуализации: визуализацию совпадающего виртуального шара, предсказанную траекторию шара и целевую точку улавливания, лежащую на предсказанной траектории. Прогностическая визуализация повышает эффективность чувств пользователя, также может изменять стратегию пользователя при ловле.
Интересно представить потенциал применения данной технологии.
https://youtu.be/Qxu_y8ABajQ
Через значительные инвестиции в область искусственного интеллекта (ИИ) стартапы и ведущие мировые технологические фирмы спешат создавать новые рынки и трансформировать экономомику.
Посмотрим на некоторые из многих технологических компаний которые вкладывают средства в исследования ИИ, чтобы создать крепкий фундамент на зыбком цифровом рынке.
Читать в телеграфе
Также из последних новостей:
Google разработала Guetzli - новый алгоритм с открытым исходным кодом , который создает высококачественные изображения в формате JPEG с размером файла на 35% меньше, чем методами доступными в настоящее время, что позволяет создавать веб - страницы ,которые могут загружаться быстрее и использовать даже меньше данных.
Источник: Google Research Blog
Квантовые вычисления делают большой шаг вперед благодаря машинному обучению
Мы постепенно узнаем все больше и больше о том, как могут быть реализованы супер-мощные квантовые системы - и последние исследования в этой области относятся к слиянию традиционного машинного обучения и квантовых вычислений.
Ученые из Университета Quantum Engineering Technology Labs в Бристоле успешно продемонстрировали технологию машинного обучения которая может быть использована с квантовым процессором для эволюции других квантовых систем.
Машинное обучение будет играть ключевую роль в эффективном применении будущих квантовых устройств, таких как квантовые компьютеры, а также в понимании и управлении сложной квантовой системы, например, химических молекул.
Проще говоря, это важный шаг к реализации мощных квантовых компьютеров. Ранее в этом месяце, компания IBM объявила , что она планирует создать первый коммерческий универсальный квантовый компьютер.
Источник techradar.com
Команда DeepMind смогла преодолеть проблему катастрофического забывания в нейронных сетях
Исследователи DeepMind преодолели один из главных камней преткновения в области искусственного интеллекта, написав алгоритм который может использовать приобретённые навыки для решения новых задач.
Большинство ИИ, основанных на нейронных сетях могут осваивать различные задачи (например: играть в игру ГО) через бесчисленное количество итераций, проб и ошибок. Но когда нейронная сеть начинает осваивать новую задачу, то ей приходится переписывать свои навыки игры в ГО и повторять весь процесс обучения по новой. Она страдает от того, что исследователи ИИ называют "катастрофическим забыванием".
Для того, чтобы построить новый ИИ, исследователи опирались на исследования из нейробиологии, которые показывают, что животные и люди учатся, постоянно сохраняя связи мозга, которые, как известно, важны для навыков, полученных в прошлом.
Исследователи протестировали новый алгоритм, позволив ему сыграть в 10 классических игр Atari в случайном порядке. Они обнаружили, что через несколько дней в каждой игре ИИ был столь же хорош как человек в 7 из 10 играх. Без нового подхода консолидации памяти, ИИ едва научился играть в одну из них.
Хотя программа научилась играть в разные игры, она не овладела ими на мастерском уровне. Научная работа показала, что алгоритм может освоить новые задачи последовательно, опираясь на предыдущий опыт, но не показала, что он сможет освоить новые навыки с максимальной эффективностью.
Это исследование получило положительную оценку специалистов в области развития искусственного интеллекта и является одним из первых шагов в создании сильного ИИ .
В последнее время новости на тему развития искусственного интеллекта становятся всё интереснее. По оценкам многих специалистов в ближайшие годы нас ждёт больше важных открытий чем за последние десятилетия. Интересно наблюдать как на глазах меняется мир.
Источник theguardian.com
Стартап Evolv получает инвестиции в размере 18 миллионов $ для умных сканеров тела которые помогут избежать массовых жертв
Сегодня общественные места, такие как ночные клубы, стадионы, больницы, торговые центры, культурные центры и школы всё чаще подвергаются угрозам террористических атак.
Стартап под названием Evolv Technology Inc. , получил инвестиции в размере 18 миллионов $, чтобы предложить бюджетное использование передовых технологий для обнаружения злоумышленников и предотвращения массовых жертв.
Инвесторы : General Catalyst , Lux Capital , компания Gates Ventures и Data Collective.
Массачусетский стартап создал аппаратное и программное обеспечение для физической безопасности. Его система Evolv края включает в себя ворота безопасности около пяти футов высотой, может проводить быстрое сканирование людей, не требуя от них остановок. Новая технология позволяет обнаруживать такие «аномалии» на теле человека, как бомба или огнестрельное оружие. Компания утверждает, что ворота могут сканировать 600 человек в час.
Системы Evolv работают совместно с камерами и программным обеспечением распознавания лица для идентификации людей и проверки их в базах данных полиции и спец служб. Если у человека есть судимость или иная негативная информация, то Evolv предупреждает охранников, чтобы они могли вести более пристальное наблюдение за субъектом.
Компания уже работает с целым рядом клиентов в сфере спорта и развлечений, туризма и транспорта, а также во многих коммерческих объектах.
Идея заключается в том, чтобы обеспечить раннее обнаружение угроз, без ложных тревог и привлечения лишнего внимания. Мы должны знать, что мы в безопасности.
Источник techcrunch.com
Expresso — email-рассылка новостей для занятых людей
Сегодня в рубрике «Стартапы» — новостная рассылка Expresso, которая помогает людям оставаться в курсе событий и тратить при этом минимум усилий.
Новый чип Google станет значительным шагом на пути к превосходству технологий
квантовых вычислений.
Поисковый гигант планирует достичь важной вехи в компьютерной истории до конца этого года.
Джон Мартинис - лидер исследовательской группы Google, работающей над развертыванием удивительно мощных компьютерных чипов, которые манипулируют данными с использованием причуд квантовой физики.
Мартинис вместе со своей командой специалистов планирует уже к концу этого года построить устройство, которое достигнет «квантового превосходства», способное выполнять расчеты за пределами досягаемости любого существующего компьютера.
Одной из причин его уверенности является 25-сильная группа компании Google, создавшая новый квантовый чип, который обеспечивает ключевые конструктивные особенности необходимые для создания устройств с наличием 30 до 50 кубитов.
Мартинис присоединился к Google в конце 2014 года из Калифорнийского университета в Санта – Барбаре (Калифорния), где он остается профессором сегодня. Его команда является одной из нескольких недавно образованных исследовательских групп, развивающихся благодаря нарастающим признакам того, что технология квантовых вычислений становится более «осязаемой». В гонке по разработке квантовых процессоров, также конкурируют Intel , Microsoft , IBM и даже стартапы ( см «10 прорывных технологий 2017: Практические квантовые компьютеры».)
Мартинис предсказывает, что многое ещё предстоит сделать, но очевидно, что предстоящий квантовый эксперимент может стать ориентиром для тех, кто собрался сотворить работающий квантовый компьютер.
Источник technologyreview.com
Теперь вы знаете больше
@Mind_guru
Нейронаука теперь способна создавать музыку на основе ваших мозговых волн, а не музыкальных предпочтений
#Neuroscience
Компании и композиторы начинают использовать программное обеспечение, чтобы сделать персонализированную музыку, настроенную для вашего озарения. Скоро вы сможете подключить наушники, откинуться в кресле и расслабиться, слушая синхронизированный с вашим мозгом список воспроизведения, благоприятно влияющий на производительность труда, качество сна и даже борьбу с чувством тревоги.
Частота на которой резонирует ваш мозг определяет состояние вашего ума. Нужно расслабиться? Попробуйте альфа-активность. Или как насчет зажигательной мелодии бета-волн перед тренировкой? Хотите ли получить максимальный эффект от медитации или испытать состояние автономной сенсорной меридиональной реакции, скоро это будет возможно по вашему желанию.
Возможность слушать музыку, которая буквально синхронизируется с вашим мозгом, откроет новые горизонты для бизнеса в мире потоковой музыки.
Миранда музыкант и композитор, использующая метод электроэнцефалограммы (ЭЭГ) для создания сложных струнных аранжировок. Один из таких экспериментов проводился 17 июля 2015 года в Королевской больнице нейроинвалидов (RHN) в Лондоне. В исследовании принимали участие 8 исполнителей: 4 - струнного квартета и 4 -квартета BCMI. BCMI расшифровывается как Brain-Computer Music Interfacing. Система BCMI состоит из специального устройства в виде шапочки, снабженной электродами которые считывают информацию из мозга. Эта информация используется для управления генеративной музыкальной системой. В этой работе четыре пациента с серьезными повреждениями опорно-двигательного аппарата которые были профессиональными музыкантами до получения травмы, используют новаторскую технологию BCMI, разработанную в Междисциплинарном центре компьютерных исследований музыки (ICCMR) Университета Плимута, позволяя пациентам в реальном времени играть в тандеме с музыкантами, используя только свой мозг.
Специалисты уже давно используют электроэнцефалограммы для диагностики и изучения эпилепсии, расстройства сна и других медицинских проблем, но Миранда использует технологию для изучения того, как музыкальный ритм влияет на активность мозга.
Ещё в одном недавнем эксперименте Миранда изучала три группы субъектов с маленькими металлическими дисками с электродами ЭЭГ, прикрепленными к их голове. В группе А Миранда пыталась внушить радость и энергию, генерирую быстро изменяющуюся музыку; в группе В - печали и меланхолии с помощью более мрачных мелодий с медленным темпом; и в группе С - испытуемые услышали нейтральную музыку, предназначенную для поддержания их текущего настроения. Запись ЭЭГ показала, что мозговая активность синхронизировалась с ритмом который они слушают. Результаты исследования также показали изменение настроения после прослушивания каждой композиции.
На сайте Brain.fm генерируются мелодии которые активизируют альфа- и бета - волны для того, чтобы расслабиться, сосредоточиться, медитировать, войти в состояние дремоты или сна. (Статью писал, слушая мелодии для фокусировки сознания, после 10-и минут ощутил эффект)
В ближайшее время компании смогут использовать нейронные технологии оказывающие прямое влияние на мозг, позволяя потребителю получить полный контроль над своим эмоциональным состоянием.
Теперь вы знаете больше Mind_guru
Google DeepMind открывает доступ к библиотеке Sonnet. Теперь вы можете построить нейронную сеть в TensorFlow еще быстрее
Google DeepMind открывает доступ к Sonnet , новой библиотеке для построения нейронных сетей. Sonnet не заменяет TensorFlow, это просто библиотека более высокого уровня, которая хорошо переплетается с передовыми исследованиями и практиками DeepMind.
Научная миссия DeepMind заключается в том, чтобы расширить границы ИИ, развивая системы, которые могут научиться решать любую сложную проблему без необходимости обучения.
Чтобы достичь этого, мы исходим из того, что ИИ должен быть общим. Агенты должны работать по широкому спектру задач и иметь возможность автоматически адаптироваться к изменяющимся обстоятельствам. То есть, они не должны быть предварительно запрограммированы, а, скорее, способны автоматически учиться на своих исходных материалах и получать сигналы от окружающей среды. Эта исследовательская программа состоит из двух частей: (1) разработка все более интеллектуальных агентов, способных к более сложным когнитивным навыкам, и (2) создание все более сложных сред, в которых агенты могут быть обучены и оценены.
DeepMind также планирует создать открытую площадку для исследований в области машинного обучения на базе игры StarCraft II.
Еще в декабре, команда выпустила DeepMind Lab полностью 3D-игровую платформу, специально разработанную для исследований ИИ.
Библиотека теперь доступна на GitHub . Группа планирует продолжать выпускать обновления, по мере развития библиотеки.
Источник techcrunch.com
Недавние новости из области ИИ:
Исследователи OpenAI были удивлены, обнаружив, что нейронная сеть обученная для прогнозирования следующего символа в комментариях Amazon научила себя анализировать настроения. Это бесконтрольное обучение мечта исследователей машинного обучения.
Подробнее
Новый AI-агент под названием Duo - это как Jarvis из Железного Человека у вас в доме.
Видео
По данным сайта Duo, первая партия в 1000 единиц устройств будет выпущено к октябрю этого года, по цене в $ 399.
Maluuba - стартап недавно приобретённый Microsoft направленный на создание передовых инструментов машинного интеллекта для анализа неструктурированного текста и более естественного взаимодействия человека и компьютера.
Команда опубликовала свою первую научную работу с момента её приобретения, в которой проливает свет на приоритеты стартапа по созданию общего искусственного интеллекта. В статье излагается метод обучения с подкреплением, использующий мульти-консультантов (Multi-Advisor Reinforcement Learning (MAd-RL)), разбивающих сложные задачи на более простые и легко вычисляемые.
Подробнее
Ещё одна порция размышлений на тему ИИ:
Цифровое пробуждение свободного ИИ
Теперь вы знаете больше Mind_guru
Британский робот помогает аутичным детям с их социальными навыками
По данным Национального аутистического собщества в Великобритании насчитывается, приблизительно 700 000 человек, страдающих аутизмом разной степени тяжести.
Каспар, разработанный в Университете Хартфордшир, поёт песни, имитирует приём пищи, играет на бубне и расчесывает свои волосы во время сессий, направленных на оказание помощи социального взаимодействия и коммуникации детям больным аутизмом.
Многие аутичные люди тянутся к технологиям, благодаря предсказуемости результатов взаимодействия с ними, что может быть очень полезным средством для привлечения детей и взрослых больных аутизмом к общению.
«Мы пытались научить маленького мальчика обедать с другими детьми. Тогда мы начали это делать с Каспаром и мальчику, на самом деле, очень понравилось кормить Каспара. Теперь ребёнок начал вступать в общение с другими детьми в классе и есть вместе со всеми. Так что, такие технологии приведут только к массовому прогрессу.
Этот робот является одной из целого ряда новых технологий для помощи людям из аутистического спектра.» - сказал Карол Пави, директор Национального аутистического собщества в Великобритании.
Подробнее http://www.reuters.com/article/us-britain-autism-robots-idUSKBN1721QL
Дополнительная вакцинация от боязни технологий и прогресса:
7 причин почему вы должны принять, а не бояться искусственный интеллект
Подробнее об универсальном доходе и его положительных эффектах на общество.
P.S.
Денис Довгополый @dennydo (успешный инвестор и ментор в различные стартапы) ведёт @DDlinks на тему — предпринимательство и венчур.
Недавно сделал подбороку каналов, где упомянул наш с вами Mindguru. (Спасибо, Денис!)
Считаешь себя иннвационным предпренимателем? Тебе в фейсбук по ссылке ниже.
https://www.facebook.com/photo.php?fbid=10158428660615125&set=a.10150624518410125.680955.541820124&type=1&theater
Вы ждали и наконец его создали, встречайте. Google Gnome
Настоящий искуственный интеллект в вашем доме.
https://youtu.be/4C-Fpa4Pg94
В новом исследовании Университета штата Техас предлагается использовать машинное обучение для идентификации людей , восприимчивых к развитию депрессии.
Усёные используют суперкомпьютер, чтобы обучить алгоритм который может выявить сходство среди сотен пациентов с помощью магнитно-резонансной томографии, данных геномики и других факторов для прогнозирования пациентов с повышенным риском развития депрессии и беспокойств.
Машина научилась классифицировать людей с депрессивным расстройством с точностью около 75 процентов.
Подробнее
Новости на тему искусственного интеллекта становятся настолько популярными, что уже практически невозможно отследить всё, что публикуется в зарубежных СМИ.
Вот, хотя бы, взять то, что появилось в сети за сегодняшний день:
DataRobot - это платформа машинного обучения которая помогает компаниям оперативно разворачивать любые прогностические модели.
На днях компания получила финансирование в размере 54 миллионов долларов.
читать источник
Intel создает фокус - группу для стремительного развития ИИ-технологий
Планируется создание новых лабораторий для разработки софта, железа и новых продуктов компании. Возглавит передовое направление бывший глава компании Nervana (была приобретена Intel) которая использовала передовые технологии для развития алгоритмов машинного обучения.
читать источник
Отели станут следующим рубежом для голосовых ассистентов
Marriott тестирует голосовые помощники компании Apple и Amazon в некоторых из своих номеров в отеле Aloft в Бостоне.
читать источник
Машинное обучение против отмывания денег
Может финансовое мошенничество, такое как прачечная можно избежать, применяя умное сканирование данных? И если да, то почему это не происходит?
осторожно, лонгрид
Один из основателей Apple, Стив Возняк инвестирует $ 9,5 млн в стартап для «роботизированной оцифровке бумажных документов» Ripcord
На сколько я понял из статьи и видеоролика, машина будет сканировать и категоризировать с помощью машинного обучения любую бумажную документацию в компаниях. В общем в тренде - автоматизация, потеря рабочих мест (да, теперь компаниям не нужен будет тот парень который сканирует документы), 4-ая промышленная революция, налог на роботов, универсальный доход и т.д.
Можете изучить подробнее
А, ну и на последок, про своих) Мой друг и по совместительству руководитель стартапа Bolge который разрабатывает головной модуль управления медицинской техникой, опубликовал статью в нашем местном интернет ресурсе. Кстати, проект заинтересовал один из лучших мировых акселераторов для медицинских стартапов MedTech-Bootcamp в Мюнхене, который пригласил Bolge бесплатно поучаствовать в программе акселерации стоимостью в 3 тысячи евро.
Вобщем читайте и инвестируйте)), шутка...хотя на всякий случай вот wm кошелёк) R464948502021
Ну на сегодня всё, читайте, мыслите, мечтайте, работайте, развивайтесь.. прямо как современные нейронки)
Стартап Mythic запустил локальную AI-платформу на микрочипе
Стартап Mythic запустил уникальную платформу искусственного интеллекта, обладающую вычислительной мощью настольного компьютера и силой глубоких нейронный сетей, на микрочипе размером с пуговицу от рубашки.
При этом, AI-платформа производит все вычисления локально, не подключаясь к облачному сервису, что является недостатком существующих голосовых ассистентов, таких как Amazon Alexa, Google Assistant, Apple Siri или Microsoft Cortana. Именно по причине необходимости подключения к облаку для обработки голосовой команды пользователя происходит небольшая задержка при ответе виртуального AI-ассистента.
Разработка Mythic раздвигает границы использования искусственного интеллекта, позволяя голосовым AI-ассистентам появиться практически на любом устройстве – от носимых гаджетов для здоровья до девайсов умного дома.
Возможности использования микрочипа Mythic этим не ограничиваются. Он может найти применение в реализации технологии компьютерного зрения в камерах безопасности или дронах, а также в робототехнике, подключенных автомобилях и виртуальной реальности.
Стартап планирует начать массовые поставки микрочипа в середине 2018 года.
источник techcrunch.com
Читать в телеграфе
ИНВЕСТИЦИИ В БУДУЩЕЕ
• Y Combinator) представил 52 стартапа в первый день своего мероприятия W17 Demo Day
• Два раза в год событие предоставляет многообещающим стартапам возможность представить свою технологию и найти инвесторов.
Подбрка 5-и самых интересных:
Pantheon VR
Pantheon VR - уникальная плтаформа для создания VR игр
VINSIGT
VINSIGT - помогает фермерам заработать больше денег, не теряя урожай из - за плохого прогноза. Vinsight использует машинное обучение , спутниковые снимки, данные о погоде, а также исторические отчеты для формирования разведданных. Vinsight уже используется самым большим в мире винным заводом и вторым по величине производителем миндаля. Стоимость услуги $ 25 за акр, что не так много по сравнению с $ 11 млрд в год , что американские фермеры теряют от плохого прогнозирования.
CAMBRIDGE БИО-УСИЛИВАЮЩАЯ СИСТЕМА (CBAS)
Конечно, в любом лайнапе футуристических технологии вы найдете, по крайней мере, одну сосредоточенную на робототехнике или в данном случае, робот-протезирование. (CBAS) хочет быть стандартом для бионических имплантатов. Как указано на сайте "Мы работаем над решением и стандартизации связи между бионическими устройствами и нейронными и мягкими тканями систем в организме,". В настоящее время компания работает над недорогим имплантатом, который может подключаться как бионическое устройство к любой части тела.
COWLAR
COWLAR - стартап для коров (очевидно), который отслеживает температуру, активность животного, а также другие данные. Он использует "коровий маршрутизатор" на солнечных батареях, чтобы собирать все эти данные в режиме реального времени , а передавать фермерам рекомендации, позволяющие значительно повысить доход на молочных фермах.
SINOVIA
Гибкие дисплеи набирают обороты, и Sinovia Technologies надеется быть на передовой этой тенденции . Стартап хочет сделать OLED - дисплеи для устройств с небольшими экранами на 80 процентов дешевле , используя технологию которая позволяет им печатать рулоны тонких, прозрачных, гибких дисплеев, так же как газеты и журналы.
Источник futurism.com
Читать в телеграфе
Компания Imaging Avegant представляет революционную технологию Light Field которая обеспечивает ультра-высокое качество виртуальным объектам, предоставляя более реалистичный и интерактивный опыт.
Новая технология Light Field Technology позволяет пользователям взаимодействовать с объектами с близкого расстояния, позволяя преодолеть одно из существенных ограничений современной технологии дополненной реальности.
Технология Avegant представляет собой новую платформу в области дополненной реальности, позволяющую пользователям одновременно просматривать объекты на нескольких фокальных плоскостях. Получившееся изображение делает опыт более реалистичным, как если бы рассматриваемый объект находился прямо на кончиках пальцев пользователя. Технология Light Field позволяет получать изображения сверхвысокого качества, как для ближних, так и дальних объектов и может найти применение как в коммерческой, промышленной или потребительской области.
Light Field имитирует естественный способ испускания света объектами реального мира. Вместо того, чтобы представлять объекты как плоскую проекцию на определенном расстоянии, технология Light Field позволяет проецировать каждый объект на своей собственной фокальной плоскости. Следовательно, когда человек использует гарнитуру и переводит взгляд на другой виртуальный объект, его глаза затем перефокусируются на другой объект в своем собственном световом поле. Хотя Avegant до сих пор не полностью раскрыл, как именно работает их новая запатентованная технология, в настоящее время они работают над тем, чтобы превратить ее в коммерчески доступное устройство в течение следующих 12-18 месяцев.
Соучредитель Avegant и главный технический директор Эдвард Танг считает, что новая разработка компании - это недостающее звено в полностью интерактивном и реалистичном виртуальном опыте. Более того, он утверждает, что успех индустрии смешанной реальности зависит от технологии Light Field Technology.
Дополненная реальность изменит способ образования, работы и игровой индустрии. Avegant создал первый полноценный раствор дополненной реальности для аппаратного и программного обеспечения, создающий качественные виртуальные объекты на расстоянии вытянутой руки.
Дополненная реальность и тест Тьюринга.
Тест Тьюринга был разработан Аланом Тьюрингом для проверки способности машины к интеллектуальным характеристикам, которые нелегко отличить от способности человека. С тех пор тест Тьюринга подвергся широкой критике, но стал одной из важных основ искусственного интеллекта. В случае дополненной реальности и других технологий смешанной реальности также существует «визуальный тест Тьюринга», который проверяет «бесшовное» взаимодействие между реальным миром и виртуальным миром. Достижение Light Field Technology делает AR на один шаг ближе к прохождению теста, что может изменить индустрию дополненной реальности.
Видео презентация
Источник http://www.techtimes.com/
К 2029 году, компьютеры будут иметь интеллект человеческого уровня," сказал Курцвейл в интервью SXSW.
Рэй Курцвейл, технический директор в области машинного обучения и обработки естественного языка Google также, является хорошо известным футурологом. Из его 147 предсказаний , начиная с 1990 - х годов, сбылось около 86 процентов. Ранее на этой неделе на SXSW конференции ( фокусируется на новых технологиях, из-за чего фестиваль получил репутацию питательной среды для новых идей и инновационных технологий) в Остине, штат Техас, Курцвейл сделал еще одно предсказание: технологическая #сингулярность произойдёт в течение ближайших 12 лет.
Должно ли человечество бояться сингулярности? Всем известно, что когда машины станут умнее людей, они, вроде как, захватят власть над миром. Правильно? Многие шишки в мире науки и техники - как Стивен Хокинг, Элон Маск, и даже Билл Гейтс - предупреждают о такого рода будущем.
Ну, Курцвейл не думает так. На самом деле, он не особо беспокоится о сингулярности. Было бы правильнее сказать , что он с нетерпением ждёт этого (как, впрочем, и я). То, что научная фантастика изображает как сингулярность - когда один блестящий ИИ порабощает человечество - только вымысел.
"Это не реально", сказал Курцвейл во время своего интервью с SXSW. "У нас не один или два ИИ в мире. Сегодня у нас уже миллионы умных систем".
Для Курцвейла, сингулярность это возможность для человечества стать лучше . Он предполагает, что эта технология сделает умнее не машин, а людей.
"Что происходит на самом деле, так это то, что машины делают нас умнее" сказал Курцвейл во время интервью SXSW. "В 2030-х мы подключим к облаку наш неокортекс, часть мозга, ответственная за мышление».
"Мы сможем быть смешнее, быть лучше в сочинении музыки, мы сможем быть сексуальнее, "сказал Курцвейл во время интервью SXSW.
Таким образом, вместо будущего где машины захватывают мир, Курцвейл считает, что нас ждёт поразительный синтез человека и машины.
Источник futurism.com
Посмотреть интервью
Всем привет.
Прочитал на одном интересном канале о японском роботе для игры в настольный теннис. Робот уже успел получить символичный рекорд Гиннеса за лучшие тренерские способности.
В целом ребята пишут о мире робототехники, искусственного разума и сферах их применения.
Настоятельно рекомендую.
@robotics_channel
Шины с искусственным интеллектом? Почему нет?
Goodyear Eagle 360 Urban - эта шина не подойдёт для вашего семейного седана, но такая технология может появиться раньше, чем вы думаете.
Шины будут играть решающую роль в развитии новых транспортных средств и вполне возможно, что технология 360 Urban будет в конечном итоге использоваться на автомобилях будущего.
https://youtu.be/KAdw09M-F-g
#aiphilosophy
Возможности машинного обучения для стартапов
Машинное обучение, несомненно, является сегодняшним трендом, и не зря. Технология имеет огромный потенциал преобразования целых рынков и отраслей. Можно сделать акцент на четырёх ключевых характеристиках успешных компаний, применяющих машинное обучение:
1. Использование машинного обучения на мировых рынках.
Стартапы применяющие машинное обучение на рынках потребительских товаров смогут более точно прогнозировать уровень запасов для более эффективного управления цепочкой поставок, сократить складские расходы, минимизировать избыточные требования к емкости, и устранить складской дефицит товаров. Согласно исследованию Accenture, машинное обучение может привести к улучшению сроков поставки в 4.25 раз и повышению эффективности цепочек поставок в 2.6 раз.
2. Сосредоточьтесь на областях с рутиной.
Рутинная работа даёт возможность оптимизации сложных алгоритмов прогнозирования. Это не обязательно должна быть работа на заводских конвейерах или другой неинтеллектуальный труд. В том же примере цепочки поставок, сегодня аналитики оценивают потребительский спрос на основе рыночных данных и интуиции. Используя такие данные как время производства, эффективность продаж и другие торговые показатели, можно создать учебные модели на основе алгоритмов машинного обучения которые могли бы более точно прогнозировать будущие потребительские потребности.
3. Большие объемы данных доступных для прогнозирования.
Стартапы должны иметь доступ к значительным объемам данных, чтобы эффективно обучать модели машинного обучения. Для приумножения данных компании могут стать партнёрами с крупными, авторитетными корпорациями или создать собственный продукт, соблазняющий пользователей вводить свои собственные данные.
4. Сетевые эффекты и безопасность.
Алгоритмы будут общедоступными, что делает важным сохранение безопасности конфиденциальной информации. Например, алгоритм распознавания фото в Facebook, узнает от людей (на основе реакций пользователей) кто находится на фотографиях. Поэтому продукт должен стимулировать обратную связь от пользователей о своих прогнозах и рекомендациях в использовании личных данных.
Инвестируемые области
Вот некоторые из областей, где машинное обучение может иметь наибольший потенциал:
Медицинская диагностика и вычислительная биология
Цепочки поставок
Производство
Правовое регулирование
Голосовые технологии в бизнесе
Страхование
Личные финансы
Персонализированное образование
Создание AI стартапов ради применения технологий машинного обучения не является целью. Речь идет о воплощении в жизнь возможностей, которые нам открываются с помощью технологий.
источник http://venturebeat.com
В продолжение мысли предлагаю посмотреть видео о перспективах развития ИИ