Info: Самое интересное

Доступность информационных технологий и заметное изменение отношения к их присутствию в повседневной жизни дало толчок развитию концепции Интернета вещей (Internet of Things). За последний десяток лет IoT удалось проникнуть практически во все сферы, переложив на «умные» устройства заботу о комфорте и безопасности человека, выполнение за него однообразной или опасной работы, и сформировать вместе с ним общее информационное пространство.

После открытия рентгеновского излучения его долгое время принимали за чудо из чудес. В принципе, многим рентген до сих пор кажется чем-то весьма необычным, едва ли не фантастикой. Но в наше время есть вещи и более интересные. Например, группа ученых из MIT научила ИИ чувствовать людей сквозь стены.

Специалисты в области информационных технологий и программисты из университета Бонна, Германия, разработали программное обеспечение, способное «заглянуть в будущее» на несколько минут времени. Эта программа была предварительно обучена на ряде видеороликов, демонстрирующих самые обычные повседневные действия человека, к примеру, процесс приготовления пищи. И после этого, получая на входе живое видео, снимаемое в реальном времени, эта программа с очень высокой точностью может предсказывать то, что будет делать человек в самом ближайшем времени.

Современная область квантовой физики уже почти вплотную приблизилась к моменту технологического прорыва, после которого на свете появятся новые типы датчиков, безопасных коммуникационных технологий и, безусловно, квантовые компьютеры. Однако, главным препятствием к этому прорыву пока является отсутствие подходящего способа соединения и управления достаточно большим числом компонентов квантовых систем, в роли которых могут выступать даже отдельные атомы. Группа исследователей из Венского Технологического университета (TU Wien) и Гарвардского университета недавно нашла новый способ передачи квантовой информации. Они предлагают использовать для этого очень слабые механические колебания, точнее, «пакеты» этих звуковых колебаний, известных под названием фононы.

Программисты из лаборатории DeepMind создали алгоритм, который может самостоятельно исследовать сцену и «додумывать», как находящиеся в ней предметы будут выглядеть с незнакомого ракурса. Ключевое отличие новой программы состоит в том, что для обучения ей не требуется дополнительная информация — нейросеть работает хорошо, даже если разработчики не сообщают, что за объекты находятся в комнате или где они расположены. Статья опубликована в журнале Science.

Европейская группа ученых под руководством Джузеппе Марра предложила использовать существующие подводные и подземные оптоволоконные линии связи в качестве чувствительных элементов сейсмодатчиков. Главное в новой схеме то, что для превращения оптоволокна в детектор сейсмических волн не нужно производить никаких манипуляций с уже проложенными линиями связи, необходимо лишь добавить детектор на одном конце линии и оптоволоконную петлю на другом. Такой подход позволяет получать информацию о землетрясениях, происходящих в нескольких тысячах километров от линии оптоволокна, говорится в статье в Science.

Ученые из Стэнфордского университета разработали нейросеть, которая придумывает текстовую часть мемов. Система основана на работе нейросети с долгой краткосрочной памятью и умеет генерировать субъективно (по мнению пятерых добровольцев) смешные картинки. Препринт опубликован на arXiv.org.

Липидная мембрана клетки – основа клеточной оболочки любого живого организма – это удивительный умный «забор», через который клетка общается с организмом, питается, дышит, защищается от вторжения инте

Завтра будут официальные пресс-релизы о слиянии старожила Silicon Valley, компании MIPS, с молодой AI компанией Wave Technology. Информация об этом событии просочилась в СМИ вчера, и вскоре CNet, Forbes, EE Times и куча хайтек-сайтов вышла со статьями об этом событии. Поэтому сегодня Derek Meyer, президент объединенной компании (на фото снизу справа), сказал «ладно, распостраняйте инфо среди друзей» и я решил написать пару слов о технологиях и людях, связанных с этим событием.

Я все еще не до конца понял, как так получилось, но в прошлом году я слово за слово подписался прочитать курс по Deep Learning и вот, на удивление, прочитал. Обещал — выкладываю! Курс не претендует на полноту, скорее это способ поиграться руками с основными областями, где deep learning устоялся как пракический инструмент, и получить достаточную базу, чтобы свободно читать и понимать современные статьи. Материалы курса были опробованы на студентах кафедры АФТИ Новосибирского Государственного Университета, поэтому есть шанс, что по ним действительно можно чему-то научиться.

«У тебя достаточно друзей, и новый друг тебе не нужен», — говорит обидчивый персонаж Макс из " Забыть и вспомнить" [Kicking and Screaming], культового фильма Ноа Баумбака 1995 года, когда один из четвёрки его друзей из колледжа пытается представить им пятого парня. «Если ты пытаешься слишком сильно распространить свою привязанность, она утончается, поверь мне».

Американские физики применили алгоритмы машинного обучения для того, чтобы изучить фазы системы квантовых частиц. В результате они смогли исследовать ситуацию с рекордной точностью и впервые получить новые знания в области физики конденсированного состояния с использованием подобных программ, а не просто подтвердить результаты других вычислений. Исследование принято к публикации в журнале Physical Review Letters, препринт выложен на сервис arXiv.org.