Hola, Khabravchans! Después de filtrar una gran cantidad de fuentes y suscripciones para usted, recopilé todas las noticias más importantes del mundo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial para septiembre. No olvide compartir con colegas, o simplemente con aquellos que estén interesados en tales noticias.
Para aquellos que no han leído el resumen de agosto, pueden leerlo
aquí .
Entonces, ahora el resumen de septiembre:
1. Los científicos de EPFL han
desarrollado una piel artificial suave que proporciona retroalimentación táctil y, gracias a su sofisticado mecanismo de bienestar, es potencialmente capaz de adaptarse instantáneamente a los movimientos del usuario.
2. Las prótesis de extremidades
mejoran cada año, pero la fuerza y la precisión que adquieren no siempre conducen a un uso más eficiente. Después de todo, las personas con extremidades amputadas solo tienen un nivel básico de control sobre ellas. Investigadores suizos han encontrado una manera de mejorar el manejo de las extremidades artificiales usando IA.
3. Los desarrolladores de Google
publicaron una descripción del sistema de recomendaciones de extremo a extremo en YouTube. El sistema utiliza varias funciones de destino para la clasificación y tiene en cuenta las preferencias personales del usuario. Para optimizar el modelo para varias funciones objetivas, los desarrolladores utilizaron Mezcla de expertos de múltiples puertas.
4. El proyecto
generado.photos publicó un conjunto de datos con 100K caras en alta resolución. Se generaron imágenes de caras con StyleGAN. Las imágenes publicadas se pueden usar libremente para fines comerciales con un enlace a los desarrolladores. Tal servicio puede ser de interés para editores de revistas, especialistas en publicidad, diseñadores web, etc. El uso de imágenes sintéticas reduce el costo de los profesionales de los medios en audiciones y fotografía.
5. En Australia, la inteligencia artificial
ayudará a atrapar conductores distraídos por un teléfono inteligente.
6. Hace unos años, Google
identificó los pronósticos de inundaciones como una oportunidad única para mejorar la vida de las personas y comenzó a estudiar cómo la infraestructura de Google y la experiencia de aprendizaje automático podrían ayudar.
7. El estudio de la traducción automática neuronal multilingüe. En los últimos años, los sistemas de traducción automática (MT) han mejorado significativamente gracias a los desarrollos en el campo de la traducción automática neuronal (NMT). Sin embargo, el éxito de NMT se debe en gran medida a la gran cantidad de datos de entrenamiento. Pero, ¿qué pasa con los idiomas para los cuales hay poca o ninguna información? Un NMT multilingüe, donde una señal de capacitación de un idioma debería mejorar la calidad de la traducción a otros idiomas, es una salida potencial.
8. Los investigadores de ETH
utilizan la inteligencia artificial para mejorar la calidad de las imágenes grabadas con la técnica de imagen biomédica relativamente nueva. Esto allana el camino para diagnósticos más precisos y dispositivos rentables.
9. Científicos de la Universidad de Oxford han
desarrollado un nuevo software de inteligencia artificial para reconocer y rastrear las caras de chimpancés individuales en la naturaleza.
10. Investigadores del Instituto ATLAS de la Universidad de Colorado han
desarrollado recientemente
un grupo de pequeños robots que cambian de forma llamados ShapeBots. Estos robots de transformación automática pueden cambiar las configuraciones individuales y colectivas para mostrar y visualizar información en varios entornos.
11. El nuevo material sintético , que crea una red sensorial conectada similar al sistema nervioso biológico, puede permitir que los robots blandos sientan cómo interactúan con el medio ambiente y ajusten sus acciones en consecuencia.
12. Aprendizaje automático y su
aplicación radical en el pronóstico del tiempo severo.
13. Los investigadores han
desarrollado un algoritmo de aprendizaje automático que predice los resultados de reacciones químicas con mucha mayor precisión que los químicos capacitados y ofrece métodos para producir moléculas complejas, eliminando un obstáculo significativo para el descubrimiento de drogas.
14. Un equipo de matemáticos italianos, incluido un neurocientífico del Centro para lo Desconocido (CCU) en Lisboa, Portugal, ha
demostrado que las máquinas con visión artificial pueden aprender a reconocer rápidamente imágenes complejas utilizando una teoría matemática desarrollada hace 25 años.
Con esto nuestro breve resumen llegó a su fin. Sacar conclusiones y trabajar productivamente. No olvides compartir el artículo con tus colegas. Para no omitir artículos y resúmenes de noticias, se le ayudará suscribiéndose a mi canal de Telegram
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Todo el conocimiento!