Дайджест новостей машинного обучения и искусственного интеллекта за ноябрь

Привет! Отфильтровав для вас большое количество источников и подписок, сегодня собрал все наиболее значимые новости из мира будущего, машинного обучения, роботов и искусственного интеллекта за ноябрь. Не забудьте поделиться с коллегами или просто с теми, кому интересны такие новости.

Для тех, кто не читал дайджест за октябрь, можете прочесть его здесь ^[1].

Итак, а теперь дайджест за ноябрь:

1. MIT разработал ^[2] новый тип робота, который может расти как растение когда ему требуется дополнительная досягаемость.

2. Компания Disney представила ^[3] систему для быстрой и надежной передачи предметов, а также исследование влияния скорости робота и времени реакции на воспринимаемое качество взаимодействия.

3. Под микроскопом: лаборатория Top Pathology Lab объединяет ^[4] источники данных для разработки ИИ, обнаруживающего рак.

4. Команда исследователей из Google и Berkeley AI Research недавно разработала ^[5] новый подход, который объединяет RL с обучением путем имитации. Он может быть использован для обучения ИИ решать многоэтапные и долгосрочные задачи — манипулирования объектами, занимающие длительный период времени.

5. Модель AlphaStar от DeepMind обучилась ^[6] играть в StarCraft II на уровне Грандмастера. В общем рейтинге модель обошла 99.8 % активных игроков. Уровень Грандмастера был достигнут для всех трех типов игроков: Protoss, Terran и Zerg. В начале года AlphaStar соревновалась против двоих лучших игроков в StarCraft II.

6. Исследователи из USI выделили основные проблемы ^[7], с которыми сталкиваются разработчики при обучении нейросетей. Выборка состояла из 1059 проблем и коммитов ML-репозиториев на GitHub, которые были вручную проанализированы.

7. Китайские и американские исследователи разработали ^[8] новый метод обучения нейросетей для распознавания речи по губам, позволивший добиться лучших результатов, чем удавалось аналогичным алгоритмам.

8. Искусственный интеллект может использоваться ^[9] для предсказания молекулярных волновых функций и электронных свойств молекул. Этот инновационный метод искусственного интеллекта, разработанный группой исследователей из Университета Уорика, Технического университета Берлина и Университета Люксембурга, может быть использован для ускорения разработки молекул лекарств или новых материалов.

9. Исследователи из Университета Карнеги-Меллона разработали систему ^[10], которая может точно определять местонахождение киллера на основе видеозаписей всего с трех смартфонов.

10. Исследователи Массачусетского технологического института разработали бота ^[11], оснащенного искусственным интеллектом, который может побеждать игроков-людей в хитрых многопользовательских онлайн-играх, где роли и мотивы игроков держатся в секрете.

11. «Роботы-оригами» — это современные ^[12] мягкие и гибкие роботы, которые тестируются для использования в различных сферах, включая доставку лекарств в человеческие тела, поисково-спасательные операции в условиях стихийных бедствий и роботизированное оружие-гуманоид.

12. Google представила ^[13] Night Sight, который расширяет границы съемки при слабом освещении с помощью телефонных камер. Позволяя выдержке до 4 минут делать четкие снимки звезд на ночном небе или ночных пейзажей без какого-либо искусственного освещения.

13. Модель от DeepMind учится ^[14] играть одновременно в шахматы, Atari, Go и Shogi. Разработкой алгоритма занимались исследователи из DeepMind. MuZero выдает state-of-the-art результаты для игры Atari 2600 и обходит людей в таких играх, как шахматы, сеги и го. Алгоритм расширяет AlphaZero на большее количество сред, среди которых среды с одним игроком.

14. Нейросеть распознает ^[15] позу робота по одному изображению. Определение позы внешне установленной камеры — фундаментальная проблема для задачи управления роботом. Такой навык необходим роботу, чтобы уметь брать предметы, взаимодействовать с людьми и обходить препятствия.

15. Исследователи из University of Edinburgh обучили ^[16] нейросетевую модель анимировать игровых персонажей. Нейросеть предсказывает, как персонаж должен взаимодействовать со средой, чтобы выполнить какое-то действие.

16. Нейросеть разделяет ^[17] аудиозапись на вокал и инструментальную часть. Deezer опубликовали библиотеку на Python Spleeter. Spleeter состоит из предобученных нейросетевых моделей, которые разделяют музыкальную запись на 2, 4 или 5 дорожек. Модели в библиотеке реализованы на TensorFlow.

17. Ученые создали ^[18] анимированную 3D-голограмму, которую можно потрогать и услышать.

18. Британец Ричард Браунинг пролетел ^[19] над Брайтонским пирсом около 500 метров, разогнавшись до 136 км/час.

19. В США использовали технологии ^[20] украинского стартапа Respeecher, который научился копировать голос любого человека.

Бонус!

20. Долголетие связано с белками, которые успокаивают перевозбужденные нейроны. Новое исследование ^[21] устанавливает молекулярную связь между мозгом ^[22] и старением и показывает, что сверхактивные нейроны могут сократить продолжительность жизни.

21. Рецепторы вкуса и запаха в некоторых органах контролируют ^[23] состояние естественного микробного здоровья организма и вызывают тревогу по поводу вторжения паразитов.

22. Новые исследования ^[24] помогают объяснить, как микробы в кишечнике могут формировать реакции хозяина на страх.

На этом наш короткий дайджест подошел к концу. Не пропускать статьи и новостные дайджесты вам поможет подписка на мой Telegram-канал Нейрон ^[25], а также подписка на мой аккаунт ^[26] на Хабре, не пропускайте следующих дайджестов.

Всем знаний!

Автор: Rushan

Источник ^[27]