जून मशीन लर्निंग एंड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस न्यूज डाइजेस्ट

हबर, नमस्ते।

बड़ी संख्या में स्रोतों और सदस्यता को फ़िल्टर करने के बाद, मैंने आपके लिए जून में मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की दुनिया की सबसे महत्वपूर्ण खबर एकत्र की। अच्छा पढ़ लो!

1. कार्नेगी मेलन के शोधकर्ताओं की एक टीम ने रोबोट उपकरणों के गैर-आक्रामक नियंत्रण के क्षेत्र में एक सफलता हासिल की।

एक गैर-इनवेसिव मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफ़ेस का उपयोग करते हुए, उन्होंने दुनिया का पहला सफल रोबोट हाथ विकसित किया, जिसे विचारों की मदद से और बिना सर्जिकल (!) हस्तक्षेप के नियंत्रित किया जाता है। प्रौद्योगिकी ने कंप्यूटर के कर्सर को लगातार ट्रैक करने और उसका पालन करने की क्षमता का प्रदर्शन किया है।



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2. फेसबुक एआई ने एक काम प्रकाशित किया जिसमें उन्होंने निर्णय लेने में आपसी विशिष्टता के सिद्धांत का पालन करने की क्षमता के लिए तंत्रिका नेटवर्क का परीक्षण किया। और उन्हें पता चला कि एक तंत्रिका नेटवर्क और एक बच्चे की निर्णय प्रक्रिया कैसे भिन्न होती है।



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3. Waymo ऑटोपायलट कारों के प्रशिक्षण के लिए डेटा प्रकाशित करता है। डेटा में 3,000 ड्राइविंग वीडियो शामिल हैं जो कुल 16.7 घंटे, 600,000 फ्रेम, लगभग 25 मिलियन 3 डी ऑब्जेक्ट बॉर्डर और 22 मिलियन 2 डी ऑब्जेक्ट बॉर्डर शामिल हैं। डेटा एकत्र करने वाली कारों के सेंसर में 5 LiDARs, 5 कैमरे और रडार शामिल थे, जिनकी संख्या का खुलासा नहीं किया गया था। कंपनी ने कहा कि वे खुले डेटा (KITTI, NuScilles) की तुलना में LiDAR और कैमरा रिकॉर्डिंग को अधिक सटीक रूप से सिंक्रनाइज़ करने में सक्षम थे।



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4. तंत्रिका नेटवर्क सार्वजनिक आंकड़ों की आवाज़ के साथ ऑडियो रिकॉर्डिंग उत्पन्न करता है। फेसबुक एआई के शोधकर्ताओं ने एक तंत्रिका नेटवर्क प्रकाशित किया है जो सार्वजनिक आंकड़ों की आवाज़ के साथ ऑडियो रिकॉर्डिंग उत्पन्न करता है। उत्पन्न ऑडियो रिकॉर्डिंग के उदाहरण यहां स्थित हैं।



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5. बीएमडब्लू ट्रैफिक लाइट की पहचान की जांच करता है। कंपनी स्वायत्त कारों के भविष्य में निवेश कर रही है। लोगों को स्वयं-ड्राइविंग कार सीखने के लिए मजबूर करने के लिए बहुत अधिक ध्यान देने की आवश्यकता होगी कि ये कारें न केवल राजमार्ग पर, बल्कि शहरी वातावरण में भी कैसे सुरक्षित व्यवहार कर सकती हैं।



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6. कृत्रिम बुद्धि ने अधिक सामान्य ज्ञान के साथ दृश्य चित्र बनाना सीखा है। शोधकर्ताओं का कहना है कि कलाकारों और डिजाइनरों को जल्दी से दृश्य प्रभावों में समायोजन करने में मदद करने के अलावा, वे कंप्यूटर वैज्ञानिकों को "नकली" छवियों की पहचान करने में मदद कर सकते हैं।



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7. सैमसंग के तंत्रिका नेटवर्क ने रासपुतिन को बियॉन्से की आवाज़ में गाना सिखाया। कैम्ब्रिज और इंपीरियल कॉलेज लंदन में सैमसंग के एआई सेंटर के शोधकर्ताओं ने एक एंड-टू-एंड जेनरेटर एडवरसरी नेटवर्क (जीएएन) बनाया है जो एक 2 डी इमेज में वॉयस रिकॉर्डिंग के साथ चेहरे की गतिविधियों को एनिमेट और सिंक्रनाइज़ करता है। इससे यह आभास मिलता है कि साउंड क्लिप से आवाज इमेज में मौजूद व्यक्ति की है।



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8. एक एआई मॉडल को प्रशिक्षित करते समय, कार्बन डाइऑक्साइड की समान मात्रा पांच कारों के जीवन के दौरान जारी की जा सकती है। एमहर्स्ट में मैसाचुसेट्स विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने पाया कि 626,000 पाउंड से अधिक कार्बन डाइऑक्साइड समान बड़े एआई मॉडल के सीखने के जीवन चक्र के दौरान उत्सर्जित किया जा सकता है, जो एक औसत अमेरिकी कार (कार के उत्पादन सहित) के जीवन का लगभग पांच गुना है।



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9. एक तीन-आयामी कृत्रिम हाथ अनुमान लगा सकते हैं कि लोग "रॉक, कैंची, पेपर" कैसे खेलते हैं। विज्ञान रोबोटिक्स में इस सप्ताह प्रकाशित एक अध्ययन के अनुसार, एक नया 3D-प्रोस्थेटिक हाथ, दैनिक अंगों को प्रदर्शन करने वाले अंग प्रदर्शन वाले रोगियों की मदद करने के लिए उपयोगकर्ता आंदोलन पैटर्न सीख सकता है।



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10. उन्नत चेहरा पहचान उपकरण जेनेरिक फेस पूरा होने के साथ। कैलिफोर्निया में यूएससी इंस्टीट्यूट ऑफ इंफॉर्मेशन साइंसेज के शोधकर्ताओं ने हाल ही में एक अध्ययन किया जिसमें पता चला कि कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (एएनएन) का उपयोग करके बंद चेहरे के पूरा होने से चेहरे की पहचान के औजारों की सटीकता में सुधार हो सकता है। उनका शोध IARPA ओडिन अनुसंधान परियोजना पर आधारित है, जिसका उद्देश्य चित्रों में सच्चे और झूठे चेहरों की पहचान करना है, अंततः बायोमेट्रिक प्रमाणीकरण उपकरण के प्रदर्शन में सुधार करना है।



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11. स्तन कैंसर की भविष्यवाणी करने के लिए इमेजिंग परिणाम, स्वास्थ्य डेटा को एआई मॉडल में जोड़ा जाता है। महिलाओं को पता है कि स्तन कैंसर को नजरअंदाज करना एक सामान्य निदान है।



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12. मशीन सीखने को प्रेरित करने के लिए शोधकर्ता जैविक विकास का उपयोग करते हैं। आर्टिफिशल लाइफ नामक जर्नल में प्रकाशित एक नए अध्ययन में, टोक्यो इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी, जापान में इंस्टीट्यूट ऑफ अर्थ एंड लाइफ साइंसेज (ईएलएसआई) के निकोलस गुटेनबर्ग और नाथनियल देवा के नेतृत्व में एक शोध दल, और नेक्सस कॉम्प्लेक्सिटी असेसमेंट सेंटर के एलेक्जेंड्रा पेन। (CECAN), सरे विश्वविद्यालय, यूके (CRESS), जैविक विकासवादी खुलेपन और मशीन सीखने के हालिया शोध के बीच संबंधों की पड़ताल करता है।

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13. नया AI सिस्टम Google स्ट्रीट व्यू के माध्यम से सड़क के बुनियादी ढांचे का प्रबंधन करता है। भू-स्थानिक वैज्ञानिकों ने ट्रैफ़िक संकेतों की निगरानी के लिए एक नया कार्यक्रम विकसित किया है जिसे Google स्ट्रीट व्यू छवियों का उपयोग करके प्रतिस्थापित या मरम्मत करने की आवश्यकता है।



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14. दृष्टि और स्पर्श जैसी भावनाओं को जोड़ने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता सिखाना। कनाडाई लेखक मार्गरेट एटवुड की पुस्तक ब्लाइंड किलर में, वह कहती हैं कि "स्पर्श दृष्टि से पहले आता है। यह पहली भाषा और अंतिम है, और वह हमेशा सच बोलता है। ”



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15. पुलिस कैमरा बनाने वाली कंपनी Axon को मान्यता नहीं मिलने का कहना है। चेहरा पहचानना एक विवादास्पद विषय है। लेकिन इनमें से अधिकांश कैमरों का निर्माण करने वाले एक्सॉन ने एक स्वतंत्र अध्ययन समूह से इस विषय पर सलाह मांगी और अपने निष्कर्षों के अनुसार, अभी के लिए चेहरे की पहचान का उपयोग नहीं करने का फैसला किया।



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16. आवाज और मानव चेहरे के बीच डॉट्स को जोड़ना। एक बार फिर, कृत्रिम बुद्धिमत्ता दल असंभव के दायरे को छेड़ते हैं और आश्चर्यजनक परिणाम देते हैं। इस समाचार टीम को पता चला कि केवल आवाज के आधार पर किसी व्यक्ति का चेहरा कैसा दिख सकता है। Speech2Face में आपका स्वागत है। शोध टीम ने शॉर्ट साउंड क्लिप के आधार पर कुछ लोगों के बहुत सकल समानता को फिर से संगठित करने का एक तरीका पाया।



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17. फ्लाइंग-वी अवधारणा हवाई यात्रा पर एक रोमांचक नया कदम है। पंखों में बैठे यात्री? वी-आकार के विमान को यात्रियों, कार्गो और ईंधन टैंकों को अपने पंखों में ले जाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो भविष्य के लिए एक अच्छा विचार है।



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18. CMU शोधकर्ता कोने के चारों ओर देखने के लिए कंप्यूटर विज़न का उपयोग करते हैं। भविष्य के स्वायत्त वाहन और अन्य कृत्रिम खुफिया प्रणालियों को अविश्वसनीय रूप से विस्तृत छवि डेटा एकत्र करने के लिए दृष्टि की एक पंक्ति की आवश्यकता नहीं हो सकती है: कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय, टोरंटो विश्वविद्यालय और लंदन विश्वविद्यालय कॉलेज के एक नए अध्ययन ने "कोने के चारों ओर झाँक" तकनीक विकसित की है।


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19. सिज़ोफ्रेनिया का कानाफूसी: मशीन लर्निंग "स्वस्थ" शब्द पाता है जो मनोविकार का अनुमान लगाता है। मशीन लर्निंग विधि ने लोगों की भाषा में एक छिपे हुए सुराग की खोज की है जो साइकोसिस के देर से उद्भव की भविष्यवाणी करता है - ध्वनि से संबंधित शब्दों का लगातार उपयोग। Npj Schizophrenia पत्रिका द्वारा प्रकाशित एक पेपर एमोरी विश्वविद्यालय और हार्वर्ड विश्वविद्यालय के वैज्ञानिकों के शोध परिणामों को प्रकाशित किया।

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20. एक नया कंप्यूटर हमला उपयोगकर्ता द्वारा कीस्ट्रोक्स की विशेषताओं का अनुकरण करता है और पहचान का पता लगाता है। बेन गुरियन यूनिवर्सिटी ऑफ द नेगेव (बीजीयू) के साइबर सुरक्षा शोधकर्ताओं ने एक नया हमला किया है जिसे मालबोर्ड कहा जाता है। मालबोर्ड कई डिटेक्टिंग उत्पादों से दूर हो जाता है जो व्यक्तिगत कीस्ट्रोक विशेषताओं के आधार पर उपयोगकर्ता की पहचान को लगातार सत्यापित करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।



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21. एडीएचडी वाले बच्चों के लिए एजेंट यूनिकॉर्न हेडसेट समझने की सुविधा प्रदान कर सकता है। ध्यान घाटे की सक्रियता विकार वाले बच्चों की बेहतर समझ की तलाश जारी है।



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22. AI ने खुद को वीडियो गेम खेलना सिखाया है, और अब यह लोगों को हिट करता है। आभासी शतरंज और त्यागी के शुरुआती दिनों से, वीडियो गेम कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के विकास के लिए एक खेल का मैदान रहा है। किसी व्यक्ति के खिलाफ मशीन की हर जीत एल्गोरिदम को अधिक स्मार्ट और अधिक कुशल बनाने में मदद करती है। लेकिन वास्तविक समस्याओं को हल करने के लिए, जैसे कि ड्राइविंग और बातचीत सहित जटिल कार्यों के स्वचालन, इन एल्गोरिदम को बोर्ड गेम की तुलना में अधिक जटिल वातावरण में नेविगेट करना चाहिए, और टीमवर्क का अध्ययन करना चाहिए। एआई को काम करने और सफल होने के लिए अन्य खिलाड़ियों के साथ बातचीत करने के लिए सिखाना अब तक का एक अचूक काम रहा है।



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23. यूरोप को AI का पालन करना चाहिए और सामाजिक ऋण का मूल्यांकन करना चाहिए, सलाहकार समूह का मानना ​​है। यूरोपीय आयोग को कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए अपनी नियामक प्रतिक्रिया के बारे में सूचित करने के लिए एक स्वतंत्र विशेषज्ञ समूह को सौंपा गया - ताकि यूरोपीय संघ के सांसदों के घोषित लक्ष्य का समर्थन किया जा सके ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि एआई विकास "मानव-केंद्रित" है - ने अपनी राजनीतिक और निवेश सिफारिशों को प्रकाशित किया है।



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24. शोधकर्ता मशीनों में मानवीय सोच को फिर से बनाने की कोशिश कर रहे हैं। ऑक्सफोर्ड यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं ने हाल ही में एक काल्पनिक भाषा नेटवर्क (एलजीआई) का उपयोग करके मशीनों में मानव सोच के मॉडल को फिर से बनाने की कोशिश की। उनकी विधि, जो पहले आर्टिक्स पर प्रकाशित एक लेख में वर्णित है, मानव सोच में सक्षम कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास के बारे में जानकारी प्रदान कर सकती है, जो भाषा द्वारा संचालित मानसिक विचारों की एक उद्देश्यपूर्ण धारा को मजबूर करती है।



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25. वुज़िक्स स्मार्ट चश्मे कानून प्रवर्तन के लिए डिज़ाइन किए गए स्वचालित चेहरा पहचान प्राप्त करते हैं।



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26. जहाँ हम आकृतियाँ देखते हैं, AI बनावट देखता है। शोधकर्ताओं के आश्चर्य के लिए, गहरी दृष्टि प्रशिक्षण एल्गोरिदम अक्सर छवियों को वर्गीकृत करने में सक्षम नहीं होते हैं क्योंकि वे मुख्य रूप से आकृतियों के बजाय बनावट से संकेतों को स्वीकार करते हैं।



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27. अंत में, एक कैमरा एप्लिकेशन जो स्वचालित रूप से आपकी तस्वीरों से सभी लोगों को हटा देता है। एक व्यस्त शहर में रहने वाले एक मिथ्याचार के रूप में, मुझे शिकायत करने के लिए कुछ भी नहीं है। और, विशेष रूप से, मेरी तस्वीरों को भरने वाले लोगों की समस्या, जो भी मैं लेता हूं, वह निरंतर है। यह बाय बाय कैमरा और एक एप्लिकेशन के साथ एक समस्या नहीं होगी जो बस लोगों को तस्वीरों से हटाती है।



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28. मशीन सीखने ने मानव आंतों के माइक्रोबायोम में परिवर्तन की भविष्यवाणी की। शोधकर्ताओं ने एक नए प्रतिगमन विधि का प्रस्ताव किया है जो पिछले सूक्ष्म जीव डेटा के आधार पर मानव आंतों के माइक्रोबायोम की संरचना में बदलाव की भविष्यवाणी करने की अनुमति देता है। विधि आपको व्यक्तिगत रूप से विभिन्न प्रकार के सूक्ष्मजीवों के शेयरों में परिवर्तन का विश्लेषण करने की अनुमति देती है। अध्ययन PLoS कम्प्यूटेशनल जीवविज्ञान पत्रिका में प्रकाशित किया गया था।



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बोनस

29. भौतिक विज्ञानी हॉकिंग के विचार पर चर्चा कर रहे हैं कि ब्रह्मांड पैदा नहीं हुआ। स्टीफन हॉकिंग के सबसे बड़े विचार के लिए एक हालिया चुनौती यह है कि यूनिवर्स कुछ भी नहीं से कैसे उभर सकता है।



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