Машинное обучение используется для вывода правил проектирования сложных механических метаматериалов

Механические метаматериалы представляют собой сложные искусственные структуры, механические свойства которых обусловлены их структурой, а не составом. Хотя эти структуры оказались очень перспективными для разработки новых технологий, их проектирование может быть как сложным, так и трудоемким. Исследователи из Амстердамского университета, AMOLF и Утрехтского университета недавно продемонстрировали потенциал…

Читать полностью

Разработана модель, способная распознавать речь на разных языках по движениям губ говорящего

В последние годы методы глубокого обучения достигли замечательных результатов в многочисленных языковых задачах и задачах обработки изображений. Это включает в себя визуальное распознавание речи (VSR), которое влечет за собой идентификацию содержания речи исключительно путем анализа движений губ говорящего. Хотя некоторые алгоритмы глубокого обучения добились очень…

Читать полностью

Инженеры улучшают электрохимическое восприятие с помощью машинного обучения

Согласно новым выводам исследовательской группы штата Пенсильвания, сочетание машинного обучения с мультимодальным электрохимическим зондированием может значительно улучшить аналитические характеристики биосенсоров. Эти улучшения могут принести пользу неинвазивному мониторингу здоровья, например, при тестировании слюны или пота. Результаты были опубликованы в этом месяце в Analytica Chimica Acta .…

Читать полностью

Извлечение максимума из малого: улучшение обучения ИИ для временных рядов краевых датчиков

Инженеры Токийского технологического института (Tokyo Tech) продемонстрировали простой вычислительный подход для улучшения способа обучения классификаторов искусственного интеллекта, таких как нейронные сети, на основе ограниченного количества данных датчиков. Появляющимся приложениям Интернета вещей часто требуются пограничные устройства, которые могут надежно классифицировать поведение и ситуации на основе временных…

Читать полностью

Разрабатывается интеллектуальный наблюдатель для киберспорта

Киберспорт, уже миллиардная индустрия, растет, отчасти благодаря наблюдателям за играми. Они управляют движением камеры и показывают зрителям наиболее привлекательные части игрового экрана. Однако эти наблюдатели могут пропустить важные события, происходящие одновременно на нескольких экранах. Их также трудно себе позволить в небольших турнирах. Следовательно, спрос на…

Читать полностью

Разработана модель глубокого обучения, которая генерирует невербальное социальное поведение для роботов

Исследователи из Научно-исследовательского института электроники и телекоммуникаций (ETRI) в Корее недавно разработали модель, основанную на глубоком обучении, которая может помочь в создании привлекательных невербальных социальных действий, таких как объятия или рукопожатие у роботов. Их модель, представленная в статье, предварительно опубликованной на arXiv, может активно изучать…

Читать полностью

Масштабный дорожный эксперимент противопоставляет машинное обучение «фантомным пробкам»

Многие пробки вызваны человеческим поведением: легкое нажатие на тормоз может прорваться через ряд автомобилей, вызывая замедление или полную пробку без видимой причины. Но в масштабном дорожном эксперименте, который произошел за пределами Нэшвилла на прошлой неделе, ученые проверили, может ли появление на дороге всего нескольких автомобилей,…

Читать полностью

Имитация человеческого сна как способ предотвращения катастрофического забывания в системах искусственного интеллекта

Трое исследователей из Калифорнийского университета, работая с коллегой из Института компьютерных наук Чешской академии наук, обнаружили, что можно предотвратить катастрофическую забывчивость в системах ИИ, если такие системы имитируют быстрый сон человека. В своей статье, опубликованной в PLOS Computational Biology , Райан Голден, Жан Эрик Делануа,…

Читать полностью

Инструменты машинного обучения автономно классифицируют 1000 сверхновых

Астрономы Калифорнийского технологического института использовали алгоритм машинного обучения для совершенно автономной классификации 1000 сверхновых. Алгоритм был применен к данным, полученным Zwicky Transient Facility, или ZTF, инструментом обзора неба, базирующимся в Паломарской обсерватории Калифорнийского технологического института. «Нам нужна была рука помощи, и мы знали, что как только…

Читать полностью

Машинное обучение дает детальное представление о стадиях болезни Альцгеймера

Сотрудничество под руководством Корнельского университета использовало машинное обучение для определения наиболее точных средств и сроков прогнозирования прогрессирования болезни Альцгеймера у людей с нормальными когнитивными способностями или с легкими когнитивными нарушениями. Моделирование показало, что прогнозирование будущего снижения деменции у лиц с легкими когнитивными нарушениями проще и…

Читать полностью