Info: Самое интересное

Сотрудники физического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова предложили способ использовать искусственный интеллект для поиска новых химических соединений с заданными свойствами

Пока что не все это поняли, но за VR-технологиями будущее. Прав был Цукерберг, когда покупал никому не известные Oculus Rift за $2,3 млрд. Вспомним стремительное развитие рынка мобильных приложений, а до этого – социальных сетей. На пороге такого же лавинообразного развития теперь стоит виртуальная реальность. Некоторые VR-очки уже сейчас стоят дешевле флешки.

Ученые из Университета Хартфордшира в Великобритании разработали концепцию «Расширение возможностей» (Empowerment), чтобы помочь роботам и людям работать и жить бок о бок безопасно и эффективно, пишет EurekAlert

Журналист Джеймс Влахос создал чатбота, который разговаривает, думает и говорит, как его отец, умерший от рака в феврале 2017 года. Таким образом он решил создать цифровую копию своего отца, которая бы жила после его смерти. Свою историю он описал Wired.

Как человек, занимающийся исследованиями искусственного интеллекта, я часто сталкиваюсь с мнением о том, что многие люди боятся ИИ и того, во что он может превратиться. На самом деле неудивительно, если смотреть с позиции истории человечества, при этом обращая внимание на то, чем пичкает нас индустрия развлечений, что люди могут бояться кибернетического восстания, которое заставит жить нас на изолированных территориях, а других превратит в «Матрицеподобный» вид человеческих батареек.

Инженеры из Массачусетского технологического института представили систему, позволяющую имитировать тактильное взаимодействие с объектами в виртуальной реальности. Система состоит из стержней, которые, выдвигаясь вверх и вниз, принимают форму виртуального объекта, с которым взаимодействует пользователь. Разработка была представлена на мероприятии TechCrunch Sessions: Robotics, проводимым изданием TechCrunch.

«Оракулы являются важной частью экосистемы интеллектуального контракта Ethereum и имеют решающее значение для реализации многих приложений. Мы надеемся, что будут появляться все более и более интересные цифровые приложения, использующие информацию от таких сервисов».
 — Виталик Бутерин, основатель Ethereum

ХАБАРОВСК, 6 июля. /ТАСС/. Ученые Вычислительного центра ДВО РАН в Хабаровске при поддержке Федерального агентства научных организаций (ФАНО) ввели в эксплуатацию уникальный вычислительный комплекс с производительностью до 55 трлн операций в секунду. Об этом в четверг сообщило ФАНО.

В пятницу утром, 14 июля, на Международной конференции по квантовым технологиям Михаил Лукин — сооснователь Российского квантового центра и профессор в Гарвардском университете — рассказал о создании его научной группой полностью программируемого 51-кубитного квантового вычислителя. На первый взгляд, такой результат можно назвать внезапным прорывом в этой области — такие гиганты, как Google и IBM, только подбираются к рубежу 50 кубитов в квантовом компьютере. Буквально вчера на сервере препринтов arXiv.org появилось подробное описание эксперимента. Редакция N + 1 решила разобраться в том, что же все-таки произошло и чего ждать от нового квантового компьютера.

За последние несколько лет мы уже привыкли, что машинное обучение идет рука об руку с развитием искусственных нейронных сетей — настолько впечатляющие результаты различные типы нейросетей успели продемонстрировать в этой области. Однако вы наверняка слышали, что обучение машин не сводится к одним лишь нейросетям. Вот, например, во вторник Яндекс официально презентовал новый универсальный алгоритм CatBoost, построенный на градиентном бустинге над решающими деревьями.

Разработчики из компании Яндекс объявили о создании CatBoost — нового алгоритма машинного обучения с учителем, который придет на замену хорошо известному Матрикснет. Как и последний, CatBoost представляет собой градиентный бустинг на решающих деревьях, однако будет распространяться открыто. Со временем в Яндекс планируют заменить Матрикснет на CatBoost в большинстве сервисов, начиная с поиска. Подробно о новой технологии можно прочесть в официальном релизе компании.

Как утверждает IBM, точность TrueNorth соответствует лучшим современным системам распознавания изображений и голоса, но при этом система потребляет меньше энергии и работает быстрее. Команда исследователей компании уверена, что объединение сверточных сетей с нейроморфными микросхемами позволит в дальнейшем создавать более совершенные умные автомобили и смартфоны, которые правильно распознают голосовую команду человека, даже если он будет говорить с набитым ртом. Попробуем разобраться, в чем достоинства и недостатки TrueNorth, и где он нашел применение.