Info: Самое интересное

Российские физики разработали новый способ устранения ошибок, возникающих при передачи информации по квантовым каналам связи. Этот способ требует на 30 процентов меньше циклов проверок, чем при стандартном «слепом» методе, и раскрывает меньше подробностей о передаваемых ключах. Статья опубликована в Physical Review Applied.

Компания NVIDIA объявила о расширении сферы деятельности Института глубокого обучения (Deep Learning Institute — DLI), в которым тысячи студентов, разработчиков и ученых получают необходимые знания и навыки в области искусственного интеллекта.

Новое изобретение представил на Международной конференции по наноэнергетике и наносистемам член Китайской академии наук Ван Чжунлинь. Умный костюм, созданный Чжунлинем с коллегами, способен самостоятельно оценивать состояние здоровья владельца, благодаря вплетённым в ткань сенсорам.

Сотрудники физического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова сформулировали новую теоретическую модель и разработали действующую установку, позволяющую создавать компактные оптические элементы для чипов квантового компьютера

МОСКВА, 24 окт — РИА Новости, Ольга Коленцова. Российские ученые из Нижегородского государственного университета имени Н.И. Лобачевского при поддержке Российского научного фонда усовершенствовали метод глобальной оптимизации, носящий название «диагональный подход». Задачей глобальной оптимизации называют поиск оптимальных решений в различных областях человеческой деятельности. Преимущество диагонального подхода перед иными методами в его быстроте.

Исследователи из Сеульского университета создали Text2Action — нейросеть, которая превращает текстовое описание действия в анимацию движений трехмерной модели. Алгоритм работает на основе порождающей состязательной сети и с его помощью можно, например, научить робота понимать текстовое описание действий. Препринт статьи опубликован на сайте arXiv.

В начале октября в Цюрихе Google провела конференцию, в рамках которой ведущие ученые и программисты компании рассказали журналистам о своих последних разработках в сфере создания систем машинного обучения и искусственного интеллекта. В беседе с N + 1 Дуглас Эк (Douglas Eck), руководитель Project Magenta в Google Brain — наиболее необычном подразделении компании, занимающемся созданием сложнейших и одновременно практически «бесполезных» систем, рассказал о том, зачем он и его единомышленники пытаются научить искусственный интеллект самой «человеческой» вещи — искусству, и объяснил, почему музыканты и художники уже всерьез заинтересовались «кибернетическими» произведениями искусства.

Инженеры из Вашингтонского университета разработали систему записи и считывания информации с ферромагнитной ткани с помощью магнитометра, который установлен во многих современных смартфонах. Разработчики считают, что такую ткань можно использовать в «умной» одежде в качестве дешевой альтернативы RFID-меткам. Разработка была представлена на конференции UIST 2017, статья опубликована на сайте университета.

Исследователи из MIT разработали библиотеку для C++, которая автоматически генерирует код, оптимизированный для выполнения операций над разреженными тензорами произвольного ранга. При вычислениях с матрицами время выполнения этого кода было сопоставимо с оптимизированными вручную программами, а для тензоров более высокого ранга она работала намного быстрее (почти в сто раз). Статья опубликована в Proceedings of the ACM on Programming Languages, посмотреть на работу программы онлайн можно на посвященном ей сайте.

В далёком 1999 году компания Sony выпустила первую модель уникального робота-собаки AIBO (Artificial Intelligence Robot) — автономного робота, который «испытывает» эмоции в зависимости от обстановки и обучается в течение «жизни». С тех пор новые модели выходили каждый год до 2005-го, после чего их производство прекратили из-за нерентабельности.

Физики сформулировали новую теоретическую модель и разработали действующую установку, которая позволит создавать компактные оптические элементы для чипов квантового компьютера. Результаты работы ученых из МГУ имени М.В. Ломоносова были опубликованы в журнале Optics Letters.

Недавно созданный алгоритм заставляет нейросети, предназначенные для распознавания образов, неправильно анализировать изображения, меняя всего один пиксель. Авторы называют этот прием однопиксельной атакой (one pixel attack), он подходит для обмана искусственных нейросетей с большим количеством слоев. Статья с описанием алгоритма опубликована на сервере препринтов arXiv.org.