Алгоритмы играют в игры и переписываются в мессенджерах
Коротко о главных новостях из мира ИИ и МО прошедшей недели!
Автономный квадрокоптер от Skydio ориентируется в самом густом лесу
Компания Skydio представила автономную дрон-камеру Skydio R1, которая оснащена уникальной системой защиты от столкновений и способна записывать стабильные видеоролики даже там, где есть множество препятствий.
Практически у всех известных производителей дронов есть модели с функцией преследования хозяина. Некоторые квадрокоптеры могут следовать за пультом управления, ловя радиосигнал с него. Для съемок на открытой местности или большой высоте этого достаточно, но при наличии препятствий такие дроны могут врезаться в них.
В Skydio разработали квадрокоптер, который лишен таких недостатков.
Создатели R1 заявляют, что дрон является уникальной системой, позволяющей автономно снимать видеоролики, облетая любые препятствия. Чтобы доказать это, компания представила видео без монтажа, на котором одним дублем и без склеек снята спортсменка.
Skydio R1 оборудован двенадцатью камерами для ориентации в пространстве и одной 4K-камерой для аэросъемки. За обработку информации с них отвечает ИИ-чип Nvidia Jetson TX 1 с четырехъядерным процессором и 256-ядерным видеопроцессором. Также разработчики написали алгоритм компьютерного зрения, за счет которого дрон комбинирует изображения с камер и создает объемную карту окружающего пространства.
Дрон может летать со скоростью до 40 километров в час и держаться в воздухе 16 минут. Из-за такого небольшого времени работы в комплекте поставляется два аккумулятора.
Компания Skydio планирует начать первые поставки дронов по цене $2500 уже в этом месяце.
Google выпустит ИИ, который будет вести переписку в мессенджерах вместо вас
Корпорация Google работает над созданием чатбота, который будет отвечать на простые сообщения в мессенджерах вместо вас. Лаборатория компании Area 120 тестирует новую систему Reply, основанную на алгоритмах ИИ, которая позволит отвечать на разнообразные сообщения в одно касание.
Чтобы не отвлекать вас от работы или вождения машины, на сообщения: “Привет, как дела?” чатбот будет автоматически предлагать ранее написанные варианты ответов, например “Хорошо, спасибо, ты как?”. Смысл заключается в том, чтобы не тратить время на набор сообщений, которые не несут особой смысловой нагрузки.
Также разработчики добавили функцию “умных ответов”: приложение, ориентируясь на геолокацию телефона и любимый вид транспорта пользователя, может предложить ответ на вопрос, например, “Когда ты приедешь домой?” с точностью до минуты.
Создатели уверяют, что в будущем система сможет синхронизироваться практически со всеми приложениями на смартфоне пользователя: картами, сервисом напоминаний, заметками.
Дата выхода чатбота Reply пока не разглашается — он еще на ранних стадиях тестирования.
Алгоритм ИИ фиксирует землетрясения лучше сейсмологов
Группа исследователей, под руководством специалиста в сфере глубокого обучения Тибота Пероля, нашла способ использовать ИИ для обнаружения подземных толчков.
Специализированный алгоритм ConvNetQuake анализирует записи колебания почвы и определяет, является сейсмическая активность шумом или землетрясением. Разграничить эти два состояния специалистам всегда было трудно, но ConvNetQuake легко с этим справляется.
Для обучения нейросети ученые использовали сейсмическую активность штата Оклахома. Алгоритм смог обнаружить в 17 раз больше землетрясений, чем было зарегистрировано сейсмологами в Каталоге геологической службы Оклахомы.
Единственный недостаток системы — она может только обнаруживать землетрясения, но не предсказывать их. Однако своевременные предупреждения о начале землетрясения и его интенсивности помогут гражданам не поддаваться панике и предпринять необходимые меры. Если дальнейшие исследования подтвердят эффективность ConvNetQuake, то его будут использовать по всей территории США.
Алгоритм МО помог понять, как взаимодействуют составные части клетки
Биологи Американского Северо-Западного университета, при поддержке Национального научного фонда, создали алгоритм машинного обучения, позволяющий лучше понять, как взаимодействуют составные части клетки, т.е как клетка принимает решения.
“Мы хотим понять, как клетки принимают решения, чтобы уметь контролировать эти решения, — говорит руководитель исследования Неда Багери. — Клетка может начать неконтролируемо делиться, как в случае с раком. Если мы поймем, как она приняла такое решение, то сможем разработать стратегии для вмешательства”.
В биологических экспериментах ученые нарушают функции субъекта и измеряют его реакцию. Однако впоследствии сложно понять, были ли изменения в генетическом ландшафте вызваны прямым действием препарата или имел место эффект от других явлений внутри клетки.
Алгоритм SWING генерирует более полную картину причинно-следственных взаимодействий, происходящих в генах, включая также время, проходящее между неким действием в клетке и реакцией на него.
«Динамика невероятно важна, потому что дело не только в том, будет ли клетка реагировать на определенный входной сигнал, но и как она будет это делать, — объясняет Багери. — Будет реакция медленной или быстрой? Импульсной или более динамичной? Если я, например, введу препарат, будет ли клетка реагировать незамедлительно, а затем восстановится, или выработает к нему сопротивляемость? Понимание этой динамики сможет направить разработку новых лекарств в нужное русло».
Команда Багери протестировала ИИ-алгоритм в лаборатории на кишечной палочке и дрожжах. В данный момент он доступен онлайн как продукт с открытым кодом.
Новый ИИ DeepMind обучается с рекордной скоростью
Британская компания искусственного интеллекта DeepMind — подразделение Google — разработала метод обучения нейросетей, который сочетает в себе передовые алгоритмы и старые игры. Новая архитектура под названием IMPALA (Importance Weighted Actor-Learner Architectures) была создана с помощью тренировочной системы DMLab-30, которая построена на основе шутера Quake III и аркадных игр Atari.
IMPALA не только проходит игры в 10 раз эффективнее, чем другие модели, но и играет одновременно в 57 видеоигр.
По словам создателей, при наличии достаточного числа процессоров система достигает производительности 250 000 кадров/с или 21 млрд кадров/день, что является рекордным показателем для задач подобного типа. В документации к системе говорится, что ИИ IMPALA справляется с задачей лучше, чем люди или аналогичные машины.