Bonjour, Khabravchans! Après avoir filtré un grand nombre de sources et d'abonnements pour vous, j'ai rassemblé toutes les nouvelles les plus importantes du monde de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle pour septembre. N'oubliez pas de partager avec vos collègues, ou simplement avec ceux qui sont intéressés par de telles nouvelles.
Pour ceux qui n'ont pas lu le résumé d'août, vous pouvez le lire
ici .
Alors, maintenant le résumé de septembre:
1. Les scientifiques de l'EPFL ont
développé une peau artificielle douce qui fournit un retour tactile et, grâce à son mécanisme de bien-être sophistiqué, est potentiellement capable de s'adapter instantanément aux mouvements de l'utilisateur.
2. Les prothèses de membre
s'améliorent chaque année, mais la solidité et la précision qu'elles acquièrent ne conduisent pas toujours à une utilisation plus efficace. Après tout, les personnes amputées n'ont qu'un contrôle de base sur elles. Des chercheurs suisses ont trouvé un moyen d'améliorer la gestion des membres artificiels à l'aide de l'IA.
3. Les développeurs de Google ont
publié une description du système de recommandation de bout en bout sur YouTube. Le système utilise plusieurs fonctions cibles pour le classement et prend en compte les préférences personnelles de l'utilisateur. Pour optimiser le modèle pour plusieurs fonctions objectives, les développeurs ont utilisé un mélange d'experts multi-portes.
4. Le projet
généré.photos a publié un ensemble de données avec 100 000 faces en haute résolution. Des images de visages ont été générées à l'aide de StyleGAN. Les images publiées peuvent être librement utilisées à des fins commerciales avec un lien vers les développeurs. Un tel service peut intéresser les rédacteurs en chef de magazines, les spécialistes de la publicité, les concepteurs de sites Web, etc. L'utilisation d'images synthétiques réduit le coût des professionnels des médias dans les auditions et la photographie.
5. En Australie, l'intelligence artificielle
aidera à capturer les conducteurs distraits par un smartphone.
6. Il y a quelques années, Google a
identifié les prévisions d'inondations comme une opportunité unique d'améliorer la vie des gens et a commencé à étudier comment l'infrastructure Google et l'expérience d'apprentissage automatique peuvent aider dans ce domaine.
7. L'étude de la traduction automatique neuronale multilingue. Au cours des dernières années, les systèmes de traduction automatique (MT) se sont considérablement améliorés grâce aux développements dans le domaine de la traduction automatique neuronale (NMT). Cependant, le succès du NMT est largement dû à la grande quantité de données d'entraînement. Mais qu'en est-il des langues pour lesquelles il y a peu ou pas de données? Un NMT multilingue, où un signal de formation d'une langue devrait améliorer la qualité de la traduction dans d'autres langues, est une issue potentielle.
8. Les chercheurs de l'ETH
utilisent l' intelligence artificielle pour améliorer la qualité des images enregistrées avec la technique d'imagerie biomédicale relativement nouvelle. Cela ouvre la voie à des diagnostics plus précis et à des appareils rentables.
9. Des scientifiques de l'Université d'Oxford ont
développé un nouveau logiciel d'intelligence artificielle pour reconnaître et suivre les visages de chimpanzés individuels dans la nature.
10. Des chercheurs de l'Institut ATLAS de l'Université du Colorado ont récemment
mis au point un groupe de petits robots à changement de forme appelés ShapeBots. Ces robots auto-transformants peuvent modifier les configurations individuelles et collectives pour afficher et visualiser les informations dans divers paramètres.
11. Le nouveau matériau synthétique , qui crée un réseau sensoriel connecté similaire au système nerveux biologique, peut permettre aux robots mous de ressentir comment ils interagissent avec l'environnement et d'ajuster leurs actions en conséquence.
12. L' apprentissage automatique et son
application radicale dans les prévisions météorologiques violentes.
13. Les chercheurs ont
développé un algorithme d'apprentissage automatique qui prédit les résultats des réactions chimiques avec une précision bien supérieure à celle des chimistes qualifiés et propose des méthodes de production de molécules complexes, éliminant ainsi un obstacle important à la découverte de médicaments.
14. Une équipe de mathématiciens italiens, dont un neuroscientifique du Centre pour l'inconnu (CCU) à Lisbonne (Portugal), a
démontré que les machines à vision artificielle peuvent apprendre à reconnaître rapidement des images complexes en utilisant une théorie mathématique développée il y a 25 ans.
Sur ce, notre court résumé a pris fin. Tirez des conclusions et travaillez de manière productive. N'oubliez pas de partager l'article avec vos collègues. Pour ne pas sauter d'articles et de résumés d'actualités, vous serez aidé en vous abonnant à ma chaîne Telegram
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Toutes les connaissances!