Новини

Свіжі новини та корисні статті про штучний інтелект і машинне навчання

WeatherNext: ще один день до приходу шторму

WeatherNext від Google DeepMind тепер прогнозує траєкторію та силу циклону на три дні вперед так само точно, як старі моделі робили це лише на два дні, даючи цілий додатковий день попередження. Модель також допомагає виявляти рідкісні, але небезпечні явища, зокрема раптове посилення урагану, генеруючи безліч можливих сценаріїв розвитку шторму.

Дайджест новин 2025 року: ключові події та тренди в ШІ

У 2025 році ШІ перейшов від гучних обіцянок до реального впливу, ставши ключовою силою, що визначає створення контенту, взаємодію з інтернетом, нашу роботу і ухвалення рішень. У статті розглядаються найбільші зміни року: розвиток агентного ШІ та появу вайб-кодингу, посилення регулювання та зростаючу боротьбу за якість і довіру.

ШІ формує майбутнє космічної погоди

NASA та IBM створили Surya, потужну ШІ модель, яка може прогнозувати сонячні спалахи та космічну погоду. Вона допомагає захистити супутники, електромережі та системи відновлюваної енергії від руйнівних сонячних бур – чудовий приклад застосування ШІ для захисту технологій та розвитку зелених інновацій.

Skydweller: 90 днів у небі без приземлення

Skydweller – це безпілотник на сонячних батареях, призначений для тривалих місій. Завдяки радару зі штучним інтелектом, системам самовідновлення та здатності літати автономно до 90 днів, він встановлює новий стандарт у сфері безперервного повітряного спостереження та збору даних.

Super-Turing AI: Імітація навчання людського мозку

Нова нейронна система, яка імітує процеси навчання мозку, відкриває шлях до швидшого і більш ефективного ШІ. Використовуючи принципи геббіанського навчання та пластичність, залежну від часу спайків, ця технологія може значно підвищити продуктивність ШІ, водночас зменшуючи екологічні та економічні витрати.

Цифрові моделі рельєфу на основі відкритих даних

Завдяки радарним супутникам, які надають безперервні, високоточні дані про поверхню Землі, та швидкому й доступному програмному забезпеченню з відкритим кодом, цифрові моделі рельєфу створюються усього в один клік. Це дозволяє ефективно відстежувати зміни рельєфу та природні явища.

Метеорологічне диво: ШІ переосмислює прогнозування погоди

Подібно до приближення сильного холодного фронту, у спільноті синоптиків відбуваються серйозні зміни. Очікуваний результат? Абсолютно новий спосіб прогнозування погоди на основі ШІ, який працює на персональному комп’ютері.

Створення нових матеріалів за допомогою машинного навчання

Інтеграція високопродуктивного обчислювального скринінгу та алгоритмів МН дозволила вченим подолати традиційні обмеження, сприяючи динамічному дослідженню матеріалів. Ця комбінація призвела до відкриття нових матеріалів з унікальними властивостями.

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.

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.

Використання машинного навчання для пошуку надійних та доступних сонячних елементів

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.

Використання машинного навчання для прогнозування викидів амінів

Група вчених розробила новий спосіб прогнозування викидів амінів на заводах з уловлювання вуглецю, використовуючи машинне навчання та експериментальні дані стрес-тесту, проведеного на заводі в Німеччині.

Штучний інтелект допомагатиме виявляти ядерну загрозу

Нове дослідження Тихоокеанської північно-західної національної лабораторії передбачає використання машинного навчання, аналізу даних та штучного інтелекту для виявлення потенційних ядерних загроз.

Майкрософт працює над набором інструментів з відкритим вихідним кодом для створення «ферми майбутнього»

До 2050 року людству доведеться майже вдвічі збільшити світові запаси продовольства, щоб забезпечити кожного жителя планети достатньою кількістю їжі. Оскільки зміна клімату відбувається дедалі швидше, водні ресурси скорочуються, а орні землі руйнуються, гарантувати сталий розвиток стане серйозним викликом.

Захист планети: як аналітика підтримує сталий розвиток

За допомогою SAS Customer Intelligence 360, Nature Conservancy переосмислила свою маркетингову стратегію за допомогою цифрової трансформації. В результаті міжнародна екологічна некомерційна організація опублікувала свій найкращий рік з точки зору доходів від членства. Показник, як ніщо інше, просуває свою місію створити більш стійке майбутнє.