Perceptron: Robotică care simte cu adevărat disconfort și, de asemenea, AI care prognozează activitățile jucătorilor de fotbal

Studiul în domeniul inteligenței artificiale și, de asemenea, AI, în prezent o tehnologie modernă vitală în aproape fiecare sector și, de asemenea, firmă, este mult, de asemenea, abundent pentru orice persoană pentru a revizui totul. Această rubrică, Perceptron (fostă cercetare științifică profundă), intenționează să adune 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 discute de ce contează.

Astăzi, în AI, un grup de designeri de la Colegiul din Glasgow a creat „piele fabricată” care poate descoperi să experimenteze și, de asemenea, să răspundă la disconfortul înlocuitor. În alte locuri, oamenii de știință de la DeepMind au creat un sistem de inteligență artificială care prognozează unde jucătorii de fotbal vor lucra cu siguranță într-o zonă, în timp ce echipele de la Colegiul Chinez din Hong Kong (CUHK) și, de asemenea, de la Colegiul Tsinghua au dezvoltat formule care pot crea imagini rezonabile – și, de asemenea, de asemenea, clipuri video — de desene umane.

Potrivit unui comunicat de presă, pielea fabricată a grupului din Glasgow a folosit un nou tip de sistem de manipulare bazat pe „tranzistori sinaptici” creat pentru a imita căile neuronale ale minții. Tranzistoarele, realizate din nanofire de oxid de zinc publicate pe suprafața unui plastic adaptabil, atașate la o unitate de detectare a pielii care a înregistrat modificări ale rezistenței electrice.

În timp ce pielea fabricată a fost de fapt încercată anterior, grupul afirmă că stilul lor a variat, deoarece a folosit un circuit dezvoltat chiar în sistem pentru a servi drept „sinapsă fabricată” – minimizând intrarea la un vârf de tensiune. Acest lucru a accelerat manipularea și, de asemenea, a permis grupului să „arată” pielii cum să reacționeze la disconfortul de înlocuire prin stabilirea unei limite a tensiunii de intrare a cărei regularitate diferă în funcție de gradul de stres pus asupra pielii.

Grupul vede că pielea este utilizată în robotică, unde ar putea, de exemplu, să protejeze împotriva unui braț de robot să intre în apel cu călduri precare.

Referitor la robotică, DeepMind afirmă că a creat de fapt o versiune AI, Chart Imputer, care se poate aștepta în cazul în care jucătorii de fotbal se vor muta cu siguranță folosind înregistrările electronice ale camerelor doar ale unei părți dintre jucători. În mod deosebit de remarcabil, sistemul poate face prognoze cu privire la jucătorii dincolo de vederea camerei electronice, permițându-i să urmărească setarea multor – altfel toți – jucătorii din zonă destul de precis.

Chart Imputer nu este excelent. Cu toate acestea, oamenii de știință DeepMind afirmă că poate fi utilizat pentru aplicații precum modelarea controlului pasului sau probabilitatea ca un jucător să regleze sfera presupunând că se află într-o zonă prevăzută. (Numerele grupuri de conducere ale organizației Premier folosesc modele de control al terenului în jocurile video, în plus față de evaluarea înainte de meci și, de asemenea, după meci.) Analiza fotbalului trecut și, de asemenea, a diferitelor alte activități sportive, DeepMind anticipează că metodele din spatele Chart Imputer vor fi cu siguranță se aplică numelor de domenii precum modelarea pietonilor pe drumuri și, de asemenea, modelarea grupurilor în arene.

În timp ce pielea fabricată și, de asemenea, sistemele de predicție a mișcării trec peste, pentru a se asigura că sistemele de generare a imaginilor și, de asemenea, video-ului funcționează rapid. Cu siguranță, există locuri de muncă proeminente precum Dall-E 2 de la OpenAI și, de asemenea, Imagen de la Google. Cu toate acestea, aruncați o privire la Text2Human, creat de Laboratorul Multimedia al CUHK, care poate echivala cu o inscripție de genul „femeia folosește tricouri cu mânecă scurtă cu o schemă de culori pură și, de asemenea, o fustă scurtă și de denim” chiar într-o imagine a unui individ. asta de fapt nu exista.

În colaborare cu Academia de Expert System din Beijing, Colegiul Tsinghua a dezvoltat o versiune mult mai entuziastă numită CogVideo, care poate crea videoclipuri din mesaj (de exemplu, „un tip în snowboarding”, „un leu consumă apă alcoolică”). Clipurile sunt pline de artefacte și, de asemenea, diverse alte ciudatenii estetice, totuși, având în vedere că sunt scene complet imaginare, este dificil de trântit. de asemenea aproximativ.

Inteligența artificială este de obicei utilizată în explorarea medicamentelor, în cazul în care gama aproape infinită de particule care apar în operele literare și, de asemenea, conceptul necesită a fi aranjate și identificate pentru a descoperi eventuale rezultate utile. Cu toate acestea, cantitatea de informații este atât de mare și, de asemenea, prețul pozitivelor incorecte este posibil atât de mare (este costisitor și, de asemenea, costisitor să mergi după clienți potențiali) încât, de asemenea, precizia de 99% nu este adecvată. Aceasta este mai ales situația cu informațiile moleculare neetichetate, fără îndoială masa a ceea ce este disponibil (comparativ cu particulele care au fost de fapt examinate manual de-a lungul anilor).

Scoruri de credit foto: CMU

Oamenii de știință CMU au lucrat de fapt pentru a dezvolta un design pentru a aranja miliarde de particule necaracterizate, educându-l să le înțeleagă fără informații suplimentare. Face acest lucru făcând mici modificări cadrului particulei (online), cum ar fi ascunderea unui atom sau eliminarea unei legături și, de asemenea, observând cum se modifică particulele rezultate. Acest lucru îi permite să afle proprietățile rezidențiale inerente despre modul în care astfel de particule sunt dezvoltate și, de asemenea, acționează – și, de asemenea, a făcut ca aceasta să depășească diferite alte modele AI în determinarea substanțelor chimice dăunătoare într-o sursă de date de examinare.

Mărcile comerciale moleculare sunt, de asemenea, de tip în detectarea bolilor – 2 clienți ar putea oferi semne și simptome comparabile, cu toate acestea, evaluarea atentă a programelor lor de rezultate de laborator că au diferite probleme. Desigur, aceasta este metoda de bază de doctorat, dar pe măsură ce informațiile din mai multe examinări și, de asemenea, se acumulează evaluări, devine greu de urmărit toate conexiunile. Colegiul Tehnic din München are de-a face cu un tip de meta-algoritm științific care încorporează mai multe resurse de informații (constând din diverse alte formule) pentru a separa anumite boli hepatice cu discuții comparabile. Deși astfel de modele nu vor schimba profesioniștii din domeniul medical, ele vor rămâne cu siguranță pentru a ajuta la lupta cu cantitățile tot mai mari de informații pe care nici profesioniștii ar putea să nu aibă momentul sau competența să le analizeze.