Новини

Свіжі новини та корисні статті про штучний інтелект і машинне навчання

Крок у майбутнє: програмований процесор із 48 логічними кубитами

Дослідники об’єднали зусилля для створення програмованого квантового процесора, що оперує з високою стійкістю до відмов на базі логічних кубитів. Це відкриває нові перспективи для масштабних і надійних квантових обчислень, здатних вирішувати раніше не розв’язні задачі.

Тест Тюрінга більше не працює?

Тест Тьюринга, який колись став новаторським для виявлення машинного мислення, тепер обмежений здатністю ШІ імітувати людські реакції. У новому дослідженні представлено триступеневу систему, яка дозволяє визначити, чи може ШІ міркувати як людина.

Нове рішення від QuData для виявлення раку молочної залози за допомогою ШІ

QuData представляє комп'ютеризовану систему діагностики раку молочної залози на основі ШІ. Ця інноваційна технологія забезпечує раннє виявлення онкопатологій та оперативне втручання, знаменуючи значний крок уперед до доступного, точного та своєчасного лікування з кращими результатами.

Gemini AI від Google стане головним конкурентом ChatGPT

Новаторська модель Gemini AI має намір перевершити усі існуючі досягнення у сфері штучного інтелекту. Завдяки своїй мультимодальності, масштабованості в різних сферах і потенціалу інтегруватись в екосистему Google, Gemini AI робить значний стрибок для розвитку технологій ШІ.

Від соціальних мереж до макроекономіки: ALERTA-Net і майбутнє аналізу фондового ринку

ALERTA-Net — нова глибока нейронна мережа, що поєднує соціальні мережі, макроекономічні показники та інформацію пошукових систем. Унікальна модель передбачає рух цін на акції та волатильність фондового ринку, виходячи за межі традиційних методів аналізу.

Чи проходить GPT-4 тест Тюрінга?

У 1950 році британський вчений Алан Тюрінг запропонував тест, який визначає, чи здатні машини мислити. На сьогоднішній день, ще жодному штучному інтелекту не вдалося успішно його пройти. Чи буде ChatGPT першим?

Нові шляхи зменшення енергоспоживання моделей штучного інтелекту

Лабораторія Лінкольна активно працює над зменшенням енергоспоживання моделей ШІ. Їхні цілі включають впровадження прозорості використання енергії та підвищення ефективності навчання ШІ-моделей.

Чи є глибоке навчання необхідним компонентом штучного інтелекту?

У продовження досліджень про деревоподібні архітектури вивчається питання про необхідність глибокого навчання для ШІ та пропонуються альтернативні методи машинного навчання, які можуть бути більш ефективними для складних завдань класифікації.

Підвищення рівня безпеки у небі: як штучний інтелект допомагає БПЛА

Науковці з Інституту гарантованої автономії досліджують нові методи забезпечення безпеки у світі безпілотних авіаційних систем, де зростає кількість БПЛА, застосовуючи сучасні методи штучного інтелекту та симуляційних середовищ.

Слідкуйте за кожним пікселем: оцінка руху з OmniMotion

Новий метод оцінки руху дозволяє отримувати довгострокові траєкторії руху для кожного пікселя в кадрі, навіть у разі швидких рухів та складних сцен. Дізнайтеся більше про захоплюючу технологію та майбутній аналіз руху в статті про OmniMotion.

Нейронна мережа імітує поведінку мурах для навігації роботів

Натхнені здібностями мурах, дослідники з Единбурзького та Шеффілдського університетів розробляють штучну нейронну мережу, щоб допомогти роботам розпізнавати та запам’ятовувати маршрути в складних природних умовах.

TalkToModel: інтерфейс для розуміння моделей машинного навчання

TalkToModel – інноваційна система для забезпечення відкритих діалогів із моделями МН. Ця платформа дозволяє користувачам не тільки розуміти, але й спілкуватися з моделями МН природною мовою, а також отримувати пояснення процесів їх роботи.

Майбутнє медичного обстеження: техніка відображення пози на основі МН

Нова методика використовує відеоаналіз для проведення клінічної оцінки моторної функції на основі конкретних шаблонів поз, що зменшує необхідність у частих особистих медоглядах та покращує догляд за пацієнтами.