Нове дослідження по вдосконаленню технологій комп’ютерного зору поєднує науки про великі дані та фізику. Таке гібридне комп’ютерне бачення дозволяє ШІ усвідомленно сприймати, взаємодіяти та реагувати на зовнішнє середовище в реальному часі.
Дослідники зі Стенфордського університету розробили новий підхід для оптимізації попереднього навчання ВММ. Завдяки двом ключовим методам їм вдалося значно знизити витрати, зробивши процес доступнішим для невеликих компаній та наукових груп.
Завдяки інноваційному методу "curious replay" агенти ШІ тепер здатні самостійно аналізувати набутий досвід та досліджувати нове середовище, що значно покращує їхню здатність адаптуватися та підвищує ефективність роботи.
Новаторська система ШІ використовує неінвазивні методи та показники сканера фМРТ для перетворення думок у текст. Досягнуті результати семантичного декодера у перекладі змісту думок людини відкривають нові можливості для покращення спілкування.
Європейське космічне агентство використовує нейронні мережі при розробці системи збору та доставки зразків з Марса. Складна місія повернення зразків, зібраних марсоходом Perseverance, має критичне значення для розкриття таємниць червоної планети.
Генеративний штучний інтелект революціонізує світ ігор, розвиваючи віртуальних персонажів та покращуючи їхні навички спілкування. NVIDIA Avatar Cloud Engine (ACE) дозволяє розробникам наділяти неігрових персонажів інтелектом, змінюючи ігровий процес та розширюючи межі можливого.
Дослідники працюють над більш ефективним методом машинного навчання для невизначених реальних ситуацій. Новий алгоритм визначатиме, коли "машина-учень" повинна слухатися свого учителя, а коли вчитися самостійно.
Нова архітектура має на меті подолати існуючі обмеження нейронних мереж та символічного ШІ. Запропонована модель вже демонструє високу ефективність у вирішенні логічних завдань, відкриваючи перспективу для інтеграції різних парадигм ШІ.
Меміндуктор, як і відкриті раніше мемрісторі та мемконденсатор, є одним із елементів електронної схеми, які можуть зберігати та відновлювати попередні значення струму або напруги.
Сонячні батареї на основі гібридних органо-неорганічних перовскітів є наразі напрямом альтернативної енергетики, який найактивніше розвивається. Ці молекули започаткували розвиток нового класу фотовольтаїчних пристроїв – перовскітних сонячних елементів.
Дослідники використали набір простих програм для генерації зображень, щоб створити набір даних та навчити модель комп'ютерного зору. Такий підхід сприяє покращенню продуктивності моделей класифікації зображень, навчених на синтетичних даних.
Вчені розробили новий підхід до моделювання руху, використовуючи відносну зміну положення. Вони оцінили здатність архітектур глибинних нейронних мереж моделювати рух за допомогою задач розпізнавання та прогнозування руху.
Дослідники розробили новий алгоритм ШІ, спрямований на візуалізацію кластерів даних та інших макроскопічних ознак так, щоб вони були максимально чіткими, легкими для спостереження та зрозумілими людині.
Вчені розробили модель DetectGPT, яка у 95% випадків може відрізнити текст, написаний людиною, від тексту, згенерованого за допомогою популярних мовних моделей з відкритим вихідним кодом.
Дослідники створили нову нейроморфну обчислювальну систему, що підтримує генеративний та графічний клас моделей глибинного навчання та можливість роботи з нейронними моделями глибинного навчання.