Оптическая дифракционная нейронная сеть, изготовленная при помощи трехмерной печати, выполняет распознавание объектов буквально со скоростью света

Дифракционная нейронная сетьИскусственные нейронные сети, используемые сейчас в технологиях искусственного интеллекта и предназначенные для решения тяжелых вычислительных задач, таких, как распознавание объектов на изображениях, к примеру, ассоциируются у нас с большими высокопроизводительными вычислительными системами или специализированными нейроморфными процессорами, работа которых основана на принципах работы головного мозга. Однако, исследователи из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе нашли новый способ реализации искусственной нейронной сети, используя свет, проходящий через череду специальных дифракционных пластин, изготовленных при помощи технологий трехмерной печати. Естественно, что такая нейронная сеть буквально работает со скоростью света, а для ее функционирования требуется не такое уж и большое количество энергии.
 | Опубликовано Informatic | Подробнее | Комментарии: 3

Новая самообучаемая система компании Google учится создавать другие самообучаемые системы

Искусственный интеллектСистемы искусственного интеллекта, построенные на принципах глубинного машинного обучения и самообучения, начинают использоваться в наше время все шире и шире, с легкостью выполняя "тяжелые" вычислительные операции, такие, как распознавание образов на изображениях, к примеру. Однако, создание таких систем само по себе является достаточно сложным и кропотливым делом, в котором принимают участие десятки, сотни и даже тысячи квалифицированных специалистов, в зависимости от масштабов создаваемой системы. Однако, руководство компании Google уверено в том, что дело создание самообучаемых систем искусственного интеллекта вполне по силам самому искусственному интеллекту. И об этом говорят первые практические результаты, полученные в ходе реализации программы под названием AutoML.
 | Опубликовано Informatic | Подробнее | Комментарии: 2

Новая система искусственного интеллекта превращает простые эскизы в картины Ван Гога

Работа системы VincentСпециалисты компании Cambridge Consultants продемонстрировали разработанную ими систему искусственного интеллекта, которая берет простые рисунки-эскизы и превращает их в произведения художественного искусства, словно вышедшие из-под кисти Винсента Ван Гога или другого известного живописца. Система, получившая название "Vincent" в силу понятных причин, является еще одной демонстрацией возможностей современных технологий глубинного машинного самообучения.
 | Опубликовано Informatic | Подробнее | Комментарии: 3

Shimon - четверорукий робот-музыкант, который играет составленную им же музыку

Робот ShimonИсследователи из Технологического института Джорджии создали нового робота-музыканта, имеющего четыре руки, на которых закреплено восемь ударных палочек. Но не это самое интересное, самым интересным является то, что робот Shimon исполняет музыкальные произведения, составленные им же при помощи технологий глубинного машинного изучения и искусственного интеллекта.
 | Опубликовано RoboMan | Подробнее | Комментарии: 4

Облачный сервис Google Cloud Compute пополнится тысячей тензорных процессоров, которые станут доступны разработчикам систем искусственного интеллекта

Система тензорных процессоровСпециалисты компании Google разработали специализированный тензорный процессор второго поколения, имеющий производительность в 45 терафлопс. Четыре таких процессора объединены в модуль, суммарной производительностью в 180 терафлопс, который может использоваться в качестве самостоятельной единицы, обеспечивающей работу алгоритмов глубинного машинного изучения и искусственного интеллекта. А немного позже в этом году система из тысячи таких процессоров, производительностью 44 петафлопса, станет частью облачного сервиса Google Cloud Compute, доступ к которой совершенно бесплатно смогут получить разработчики систем машинного изучения и искусственного интеллекта.
 | Опубликовано Informatic | Подробнее | Комментарии: 0

Видео из 100 тысяч кадров, являющееся результатом работы прогнозирующего алгоритма

Кадр видеоПрогнозирующие алгоритмы достаточно часто используются для коррекции ошибок или для заполнения пауз, которые возникают при трансляции видео или аудио через Интернет. Такие алгоритмы сами могут генерировать недостающие кадры, основываясь на данных предыдущих изменений в транслируемом видеоряде. Но работает это все достаточно хорошо в случае отсутствия небольшого количества кадров, максимум нескольких десятков. А некто Дамиен Генри (Damien Henry) решил посмотреть, как сработает прогнозирующий алгоритм, если его заставить сгенерировать 100 тысяч кадров подряд.
 | Опубликовано Informatic | Подробнее | Комментарии: 4