С Новым Годом!

2 декабря 2016 | Космос и Авиация

Гравитационная обсерватория LIGO возвращается к "охоте" на гравитационные волны

Гравитационные волныГравитационная интерферометрическая обсерватория LIGO, работа которой была приостановлена для проведения модернизации оборудования, в среду, 30 ноября 2016 года, возобновила свою работу в рамках второго этапа научных исследований, который будет продолжаться в течение шести месяцев. Напомним нашим читателям, что первый этап работы этой обсерватории завершился грандиозным успехом и принес людям подтверждение факта существования гравитационных волн, которые были впервые описаны в Теории относительности Альберта Эйнштейна.
 | Опубликовано Astronaut | Подробнее | Комментарии: 3

Компания Hewlett Packard провела успешные испытания первой в истории электронно-фотонной вычислительной системы

Опытный образец системы The MachineВ свое время мы рассказывали нашим читателям о планах компании Hewlett Packard относительно создания вычислительной системы "The Machine", системы, построенной на базе принципиальной новой архитектуры Memory-Driven Computing Architecture (MDC) и аппаратных средств, являющихся "симбиозом" самой современной электроники, кремниевой фотоники и технологий сверхскоростной энергонезависимой памяти. Еще в 2014 году руководство компании Hewlett Packard Enterprise планировало появление опытного образца системы The Machine на 2016 год, и, судя по тому, что вы сейчас читаете эти строки, им удалось сдержать свои обещания.
 | Опубликовано Informatic | Подробнее | Комментарии: 2

Обучение искусственного интеллекта людьми дает лучшие результаты, чем его самостоятельное самообучение

Анализ прически человека"Эй, Siri (Cortana)! Как тебе нравится моя прическа?". Ваш смартфон или компьютер в недалеком будущем будет в состоянии дать вам более точный и правдивый ответ на этот вопрос благодаря использованию нового алгоритма машинного обучения, разработанного исследователями Пархэм Аараби (Parham Aarabi) и Венжи Гуо (Wenzhi Guo) из университета Торонто. Этот алгоритм, в отличие от других самообучающихся алгоритмов искусственного интеллекта, обучается по инструкциям и на примерах, предоставляемых ему людьми. За счет этого он выигрывает в точности своей работы на 160 процентов по сравнению с другими алгоритмами, более того, точность работы обученного людьми алгоритма на 90 процентов выше, чем точность работы этого же самого алгоритма, прошедшего через процедуру самостоятельного обучения.
 | Опубликовано Informatic | Подробнее | Комментарии: 9