Info: Самое интересное

Джилл Ватсон (Jill Watson) ассистент преподаватель онлайн-курсов Технологического института Джорджии до момента своего «разоблачения» успела помочь в работе над проектами по дизайну программ более чем 300 американским аспирантам. В ее компетенции был довольно широкий круг задач – от рассылки вопросов и напоминаний о сроках сдачи выполненных заданий – до активного участия в обсуждении острых вопросов на специализированных студенческих форумах, где студенты обмениваются мнениями и знаниями, связанными с курсовыми работами и прочими проектами.

За последние несколько десятков лет медицинские исследования перешли от лечения временных заболеваний к лечению долговременных. Это дело, построенное на усилиях таких людей, как Листер, Пастер и Солк, было медленным и трудным, и большое количество перспективных препаратов и методов лечения в конечном итоге провалили клинические испытания. Расцвет антибиотиков постепенно затухает, но мы по-прежнему находим новые способы борьбы с заболеваниями. Что дальше? Думаю, это искусственный интеллект.

Робота Pepper, который умеет воспринимать эмоции человека, оснастят операционной системой Android. Как сообщает *Bloomberg Technology, *это позволит разработчикам самостоятельно писать для робота приложения.

Студенты Школы архитектурной ассоциации в Лондоне решили доказать, что робот может спланировать дом с нуля, без чертежей и заранее заготовленных материалов. Эксперимент увенчался успехом.

Японская корпорация Sony объявила о планах развития собственного бизнеса искусственного интеллекта (ИИ), который она рассчитывает в конечном итоге сделать одним из основных источников прибыли. Первым анонсированным шагом на этом пути станет инвестиция в американский стартап.

Подразделение IBM Research объявило о начале долгосрочного сотрудничества с Иллинойсcким университетом в Урбана-Шампейне по созданию «Исследовательского центра систем когнитивных вычислений» (C3SR). Он начнет свою работу уже летом и расположится в здании Инженерного колледжа в кампусе Урбаны. Центр C3SR позволит объединить смежные дисциплины и выйти на передовые рубежи научных исследований технологий машинного обучения и разнородных вычислительных систем, оптимизированных под новые, когнитивные нагрузки.

Ученые научились применять систему искусственного интеллекта для контроля охлаждения конденсата Бозе—Эйнштейна. Об этом пишет журнал Scientific Reports.

В ходе прошедшей на прошлой неделе в Еврейском университете в Иерусалиме конференции по технологическим инновациям в области перспективных материалов был продемонстрирован целый набор решений на основе нанотехнологий. Среди них был представлен метод аддитивного производства датчиков на основе углеродных нанотрубок (УНТ). Израильские исследователи продемонстрировали возможность использования струйной 3D-печати для недорогого производства сенсоров на основе УНТ, пригодных для изготовления портативной электроники, включая носимые биодатчики.

Наверное, среди читателей нет никого, кто хотя бы раз не писал от руки математическое уравнение. Ну, а строить графики уравнений — это обычное дело для любого школьника, студента или специалиста. Правда, на построение графика с использованием карандаша и линейки (и других подручных инструментов) требуется время, которого всегда мало.

В основе PaperID лежит применение стандартных безбатарейных RFID-меток, вмонтированных в бумагу, и считывающего устройства, находящегося в том же помещении. Выполняя тот или иной жест, рука читателя прерывает сигналы меток по определенному алгоритму, который классифицируется оборудованием как отдельная команда. При этом каждая метка обладает уникальным идентификатором и потенциально может быть заменена на проводящие чернила.

Метод краудсорсинга наилучшие результаты даёт при наличии центральной организующей силы, роль которой, например, в случае Википедии выполняет группа энтузиастов на добровольных началах. Лишенный такого направляющего ядра любой краудсорсинговый проект практически наверняка обречён на неудачу. Кроме того, в качестве координаторов и систематизаторов собранной информации люди уступают по эффективности системам с машинным обучением, так как не всегда могут представить задачу в её полном контексте.