Perceptron: teleoperație riscantă, simulare organizație de rachete și, de asemenea, reproducere zoologică

Studiul de cercetare în domeniul inteligenței artificiale și, de asemenea, AI, în prezent o tehnologie modernă crucială în aproape fiecare sector și, de asemenea, firmă, este mult, de asemenea, extins pentru ca orice persoană să revizuiască totul. Această coloană, Perceptron (fostă cercetare științifică profundă), intenționează să acumuleze câteva dintre cele mai adecvate explorări actuale și, de asemenea, documente – în special, dar fără a se limita la, un sistem expert – și, de asemenea, să descrie de ce contează.

Astăzi, în AI, oameni de știință descoperit o abordare care ar putea permite oponenților să urmărească activitățile roboticii controlate de la distanță și atunci când interacțiunile roboticii sunt criptate cap la cap. Coautorii, care provin de la Colegiul Strathclyde din Glasgow, au susținut că studiul lor de cercetare dezvăluie că asumarea celor mai bune metode de securitate cibernetică nu este suficientă pentru a renunța la atacurile asupra sistemelor independente.

Controlul prin apăsare, sau teleoperarea, asigură posibilitatea șoferilor de a direcționa una sau un număr de roboti de la distanță într-o serie de atmosfere. Start-up-urile formate din Plant Polen Robotics, Beam Of Light și, de asemenea, Turtle au demonstrat eficiența roboticii teleoperate în supermarketuri, unități de asistență medicală și, de asemenea, la locurile de muncă. Diverse alte afaceri creează robotică controlată de la distanță pentru locuri de muncă precum eliminarea bombelor sau evaluarea site-urilor web cu radiații puternice.

Cu toate acestea, noul studiu de cercetare dezvăluie că teleoperarea, de asemenea, atunci când se presupune că este „protejată”, este periculoasă prin vulnerabilitatea sa la securitate. Coautorii Strathclyde explică într-o lucrare care utilizează o rețea semantică pentru a presupune informații cu privire la procedurile pe care le execută un robot controlat de la distanță. După acumularea de exemple de TLS-a protejat traficul web între robot și controler și, de asemenea, efectuând o evaluare, au constatat că rețeaua semantică ar putea recunoaște activități privind 60% din moment, precum și să reconstruiască suplimentar „operațiunile de depozitare” (de exemplu, obținerea de pachete) cu „ precizie ridicata.”

Deconcertarea într-o metodă mult mai puțin promptă este o noutate studiu de la oamenii de știință de la Google și, de asemenea, de la Colegiul din Michigan, care au descoperit conexiunile persoanelor cu sisteme alimentate de AI în țări cu reglementări slabe și, de asemenea, „perspectivă pozitivă în toată țara” pentru AI. Lucrarea a evaluat persoane „stresate din punct de vedere economic” din India, cu sisteme de finanțare instantanee, care vizează debitorii cu scoruri de credit calculate prin AI de modelare a riscului. Potrivit coautorilor, indivizii au experimentat senzații de insolvență pentru „avantajul” împrumuturilor instantanee și, de asemenea, responsabilitatea de a aproba condiții extreme, de a împărtăși informații delicate și, de asemenea, de a plăti taxe mari.

Oamenii de știință sugerează că căutările evidențiază cerința unei „responsabilități matematice” mai bune, în special acolo unde îngrijorează AI în soluțiile monetare. „Sugerăm că răspunderea este formată din conexiunile de putere ale platformei-utilizator și, de asemenea, sfătuim factorilor de decizie să aibă grijă să adopte o tehnică pur și simplu tehnologică pentru a promova răspunderea matematică”, au scris ei. „Mai degrabă, solicităm tratamente localizate care stimulează compania de persoane, fac posibilă deschiderea semnificativă, reconfigurează conexiunile designer-utilizator și, de asemenea, motivează o reprezentare importantă în rândul profesioniștilor în direcția unei răspunderi mai mari.”

În mult mai puțin urâtă cercetare, un grup de cercetători de la Colegiul TU Dortmund, Colegiul Rhine-Waal și, de asemenea, LIACS Universiteit Leiden din Țările de Jos au stabilit o formulă despre care declară că poate „repara” jocul video Rocket Organization. Inspirat să găsească o metodă mult mai puțin intensivă din punct de vedere computațional pentru a produce IA pentru joc, grupul a folosit ceea ce ei numesc o strategie de transfer „sim-to-sim”, care a educat sistemul AI să execute sarcini în joc, cum ar fi portarul și, de asemenea, lovirea. într-o variantă simplificată și simplificată a Organizației Rachete. (Rocket Organization arată în esență ca fotbalul de interior, altfel decât cu mașini și camioane, mai degrabă decât cu jucători umani în grupuri de 3.)

Nu a fost cel mai bine, cu toate acestea, sistemul de joc al Rocket League al oamenilor de știință, gestionat pentru a conserva aproape toate loviturile, și-a descărcat metoda la portar. Când era în ofensivă, sistemul a acumulat efectiv 75% din lovituri – un document decent.

Simulatoarele pentru activități umane progresează în plus cu viteză. Monitorizarea serviciului Meta și, de asemenea, imitarea brațului sau picioarelor umane au aplicații evidente în AR și, de asemenea, elementele de realitate virtuală, cu toate acestea, ar putea fi, de asemenea, utilizate mult mai general în robotică și, de asemenea, simbolizate AI. Studiul de cercetare care a apărut astăzi a obținut o idee a capacului din nimeni altul decât Mark Zuckerberg.

MyoSuite imită masa musculară și, de asemenea, sistemele osoase în 3D, deoarece comunică cu articolele și, de asemenea, cu ei înșiși – acest lucru este foarte important pentru reprezentanți să descopere exact cum să țină și să controleze în mod corespunzător punctele fără a le strivi sau scăpa, precum și, în plus, într-un glob digital oferă înțelegeri rezonabile și, de asemenea, comunicări. Se presupune că rulează de nenumărate ori mult mai rapid pentru anumite lucrări, ceea ce permite înlocuirea procedurilor de descoperire a locului mult mai rapid. „Este cel mai probabil să deschidem resurse aceste versiuni, astfel încât oamenii de știință să le poată utiliza pentru a progresa mai bine în zonă”, afirmă Zuck. Și au făcut-o!

Cu toate acestea, multe dintre aceste simulări sunt reprezentative sau bazate pe obiecte acest proiect de la MIT verificări imitând un sistem general de reprezentanți independenți: mașini și camioane cu conducere autonomă. Sugestia este că, dacă aveți o cantitate mare de mașini și camioane atunci când călătoriți, le puteți face să interacționeze nu doar pentru a nu evita accidente, dar pentru a evita mersul în gol și, de asemenea, opririle inutile la lumini.

După cum puteți vedea în animația computerizată de mai sus, o colecție de mașini independente care se conectează utilizând proceduri v2v poate evita, în esență, aproape ca mașinile și camioanele extrem de din față să se oprească în vreun fel, reducând considerabil în spatele uneia și în plus, totuși nu foarte mult ca acestea să vină cu adevărat. la o oprire. Acest tip de acțiuni de hipermiling ar putea avea impresia că nu economisește mult benzină sau baterie, totuși, atunci când îl măriți la fel de mult ca mii sau numeroase mașini și camioane, face o distincție – și, de asemenea, ar putea fi o călătorie mult mai confortabilă. . Totuși, toate cele bune pentru ca fiecare persoană să se apropie de intersecția perfect distanțată astfel.

Elveția își aruncă o privire grozavă, îndelungată, folosind tehnologia de scanare 3D. Națiunea realizează o hartă semnificativă utilizând UAV-uri dotate cu lidar și, de asemenea, diverse alte dispozitive, totuși există o captură: mișcarea dronei (intenționată și, de asemenea, neintenționată) prezintă o greșeală direct în harta factorilor care trebuie să fie fixată manual. Nu este o problemă dacă verificați pur și simplu o structură solitară, totuși o întreagă națiune?

Din fericire, un grup din EPFL încorporează un design ML direct în grămada de captură lidar care poate da seama când un articol a fost verificat de mai multe ori din diferite unghiuri și, de asemenea, să folosească aceste informații pentru a alinia harta factorilor într-un plasă naturală solitară. Acest articol de știri nu este însă în mod special iluminator hârtia care o însoțește intră în mai multe detalii. O instanță a hărții rezultate apare în videoclipul de peste.

În cele din urmă, în informații neprevăzute, totuși extrem de pozitive ale AI, un grup de la Colegiul din Zurich a făcut-o a conceput un algoritm pentru urmărirea comportamentului animalului așa că zoologii nu trebuie să parcurgă săptămâni de videoclipuri pentru a localiza ambele cazuri de dansuri de întâlniri. Este un parteneriat cu Grădina Zoologică din Zurich, care face simțit când te gândești la următoarele: „Abordarea noastră poate recunoaște și ajustări ale comportamentului rafinate sau neobișnuite la animalele de companie din studiile de cercetare, cum ar fi indicii de stres și anxietate, anxietate sau durere”, a susținut șeful laboratorului. Mehmet Fatih Yanik.

Așadar, dispozitivul ar putea fi utilizat atât pentru a afla, cât și pentru a urmări acțiunile în robie, pentru sănătatea animalelor de companie restricționate în grădini zoologice, dar și pentru diferite alte tipuri de studii de cercetare a animalelor de companie. S-ar putea să folosească mai puține animale de companie și, de asemenea, să obțină și mai multe informații într-un timp mult mai scurt, cu mult mai puține locuri de muncă de către studenții care citesc datele clipurilor video chiar seara târziu. Mi se pare o circumstanță câștig-câștig-câștig.

La fel, ca în poză.