Info: Самое интересное

Компания NVIDIA на протяжении долгого времени остается настоящим «двигателем прогресса» в разработке графических решений. Ее видеокарты остаются до сих пор одними из самых лучших решений на рынке. Но до бесконечности «наращивать гигабайты видеопамяти» не получится и индустрии необходимы свежие идеи.

Борьба с голодом и болезнями, защита окружающей среды и устранение последствий ЧП — любой из процессов можно улучшить с помощью искусственного интеллекта. Аналитики уверены, что ИИ способен спасти мир, но прежде необходимо преодолеть несколько глобальных препятствий.

Российские физики предложили новый метод запоминания и распознавания образов в импульсной нейронной сети. Он позволит выполнять сложные логические и когнитивные задачи при помощи устройств малого размера с небольшим количеством нейронов. Исследование, выполненное при поддержке гранта РНФ, опубликовано в журнале Electronics.

Разработчики из NVIDIA создали игру, в которой за расчет структуры игрового мира отвечает игровой движок, а рендеринг графики производит нейросеть, обученная на множестве видеозаписей реального мира. Разработка была представлена на конференции NIPS 2018, а ее описание опубликовано на сайте компании.

Французские физики придумали способ, с помощью которого можно превратить офис с Wi-Fi в аналоговый компьютер. Для этого ученые покрыли стенки офиса мета-поверхностями, которые изменяют граничные условия для отражающихся волн, и настроили отклик антенн, создающих и измеряющих электромагнитное поле..[intro]

Сколько статистиков необходимо для построения новой модели данных? По словам Tableau Software — нисколько. В компании заявляют, что следующая версия широко используемого аналитического инструмента сделает это сама.

Многие сверточные нейросети для распознавания изображений можно легко обмануть, немного изменив расположение объекта на снимке. Американские исследователи создали программное обеспечение для проверки нейросетей на подобные ошибки, а также показали, что даже одни из лучших нейросетевых алгоритмов корректно распознают одни и те же объекты лишь в трех процентах случаев.

Разработчики из Китая и Канады создали алгоритм, способный превращать двумерные наброски в трехмерные модели. После создания модели пользователь может доработать ее, нарисовав новые линии, после чего алгоритм поменяет модель соответствующим образом.

Японские инженеры создали проекционную систему, способную отслеживать положение произвольных объектов со скоростью 500 кадров в секунду и «перекрашивать» их в реальном времени. Система способна корректно проецировать окраску даже на быстро двигающиеся или жидкие объекты, а также не требует предварительного знания об их свойствах, рассказывают разработчики на сайте Токийского университета.

Не так давно физики показали первые результаты работы миссии QUESS и запущенного в ее рамках на орбиту спутника Mozi, обеспечив рекордное разделение квантово запутанных фотонов расстоянием более 1200 км. В будущем это может привести к созданию квантовой линии связи между Пекином и Европой.

Японские инженеры научились увеличивать эффект погружения в виртуальную реальность с помощью движения частей тела и других воздействий. В качестве примера они создали приложение для виртуальных прогулок, во время работы которого система сама двигает руками и ногами пользователя. Разработка будет представлена на конференции SIGGRAPH Asia 2018.

Пять лет назад программисты из DeepMind, лондонской компании, специализирующейся на ИИ, радостно наблюдали за тем, как ИИ самостоятельно учился играть в классическую аркадную игру. Они использовали модную технологию глубинного обучения (ГО) для, казалось, странной задачи: овладения игрой в Breakout, сделанной в компании Atari, в которой нужно отбивать шарик от кирпичной стены, чтобы кирпичики исчезали.