Наша географияЗаявка на членство+7 916 848-78-01info@rusneuro.net
О НейроНетеНаша миссияЧлены союзаНовостиПресс-центрДокументыАрхивКонтакты
Новости / ОБЗОР НОВОСТЕЙ НЕЙРОТЕХНОЛОГИЙ 03.02.2020 – 07.02.2020
Новости
7.02.2020

ОБЗОР НОВОСТЕЙ НЕЙРОТЕХНОЛОГИЙ 03.02.2020 – 07.02.2020

Американские геймеры учат ИИ управлять роем военных роботов

Наблюдая за действиями игроков и считывая их мозговые волны, инженеры США по заказу Минобороны создают алгоритмы машинного обучения, способные контролировать юниты. Они разработали стратегическую игру в реальном времени, напоминающую StarCraft. В ней игроки должны использовать ресурсы, создавать армии и сражаться с противниками.

Отличие от обычной видеоигры в том, что к головам игроков прикреплены датчики ЭЭГ, записывающие активность их мозга, а специальные камеры следят за движением глаз. Вся эта информация поступает в компьютер и используется для обучения алгоритмов нейросети. Военные надеются, что в будущем машины будут так же хорошо координировать действия автономных боевых роботов, воздушных и сухопутных.

Разработчики рекрутируют участников с большим игровым опытом

Пока проект находится в стадии сбора данных. Каждый из 25 участников должен сыграть 6-7 игр на разном уровне сложности. Каждая игра длится от пяти до десяти минут — этого достаточно, чтобы оценить стратегию принятия решений. Обучение роботов требует массы времени и усилий. А обучение роя машин еще сложнее. Так и возникла идея научить машины управлять роем, наблюдая за действиями людей.

 

Новое устройство заряжает «умные» часы теплом человека

Инженеры из Университета штата Северная Каролина (США) продемонстрировали гибкое устройство, которое собирает тепловую энергию от человеческого тела и заряжает ей носимые устройства для мониторинга здоровья – например, «умные» часы, которые измеряют частоту пульса, уровень глюкозы или кислорода в крови. Новое устройство превосходит другие гибкие «нательные генераторы», которые используют тепло тела в качестве единственного источника энергии. 

Гибкие термоэлектрические генераторы (ТЭГ) включают в себя полупроводниковые элементы, которые электрически соединены с помощью жидкометаллических соединений из EGaIn – нетоксичного сплава галлия и индия. EGaIn обеспечивает как металлическую электропроводность, так и растяжимость. Само устройство встроено в эластичный силиконовый эластомер (тип резины).

Новые гибкие ТЭГ составят конкуренцию жестким нательным аккумуляторам

Во-первых, увеличилась плотность полупроводниковых элементов, отвечающих за преобразование тепла в электричество. Во-вторых, был использован силиконовый эластомер с высокой теплопроводностью, в который были включены графеновые хлопья и EGaIn. Эластомер обеспечивает механическую устойчивость к проколам, улучшая при этом производительность устройства. Использование эластомера в шесть раз повысило теплопроводность, что позволило улучшить распространение тепла по бокам устройства.

 

Физики нашли способ реализации оптических вычислений

Исследователи из Гарвардской школы инженерных и прикладных наук Джона А. Полсона в сотрудничестве с исследователями из Университета Макмастера и Питтсбургского университета разработали новую платформу для полностью оптических вычислений, то есть вычислений, выполняемых исключительно с помощью пучков света.

Исследователи создали принципиально новый материал, который использует обратимое набухание и сжатие гидрогеля при низкой мощности лазера для изменения показателя преломления. Синтезированный авторами материал представляет собой сополимер, состоящий из акриловой кислоты и акриламида. Кроме того, авторы добавили в него светочувствительные молекулы спиропирана.

Когда свет проходит через такой гель, область, на которую он попадает, немного сжимается, концентрируя полимер и изменяя показатель преломления. Когда свет выключен, гель возвращается в свое первоначальное состояние. Когда через материал проходят несколько лучей, они взаимодействуют и влияют друг на друга, даже на больших расстояниях, создавая оптический логический элемент.

 

Amazon представила сервис создания персональной системы синтеза речи

Компания Amazon запустила сервис создания системы синтеза речи с голосом конкретного человека на основе образцов его речи. Amazon предлагает использовать сервис брендам, связанным с конкретным человеком или образом. Например, она создала для KFC алгоритм синтеза речи Полковника Сандерса.

Сервис доступен как в виде голоса для навыков голосового помощника Alexa, так и в виде отдельного API, получающего текст и выдающего файл с аудиозаписью, который можно использовать любым образом. В первую очередь она нацелена на компании, которые хотят использовать в своих сервисах голос известного представителя бренда.

Сервис основан на алгоритме, описанном в статье сотрудников Amazon в 2019 году. Алгоритм берет данные конкретного человека и добавляет их к генерализованной нейросетевой модели, обученной на других данных. В результате на обучение модели требуется гораздо меньше образцов речи, чем при использовании других подходов, но качество синтеза получается высоким.

 

Чат-бот Meena от Google беседует почти как человек

Диалоговая система Meena, созданная разработчиками Google, была обучена на внушительном объеме примеров — 341 ГБ разговоров в социальных сетях. Это в 8,5 раз больше, чем было у другого нашумевшего ИИ — GTP-2 от OpenAI. Как пишут в блоге создатели, Meena умеет поддерживать беседу практически на любую тему и даже придумывает шутки.

Диалог Мины (слева) и человека

Чтобы оценить возможности Мины, Google разработала новую метрическую систему, которая обращает внимание на важные характеристики естественного разговора. К примеру, если вы скажете «я люблю теннис», и чат-бот ответит: «Это здорово», ответ будет содержать смысл, но не будет конкретным. Многие ИИ используют такие фокусы, чтобы скрыть тот факт, что не понимают, о чем вы говорите. Гораздо естественнее был бы конкретный ответ: «Я тоже обожаю Роджера Федерера».

В итоге Мина получила 79% по оценке метрической системы, а Мицуко — выдающийся чат-бот, получавший последние четыре года премию конкурса «AI Loebner» — только 56%. Живой разговор двух людей набрал по этой системе всего 86%. К сожалению, поговорить с Миной пока нельзя. Она не будет доступна для бета-тестирования, пока разработчики не проверят ее на безопасность и непредвзятость.

17.02.2020Александр Семенов рассказал о разработках партнеров «Нейронет» в интервью АГН «Москва»

О тестовых проектах в области медицины, маркетинга и общественного транспорта

Подробнее
10.02.2020«Деловой Петербург»: «Нейронет» опубликует обновленную дорожную карту в первом полугодии

В дорожной карте будут полностью обновлены показатели российского рынка нейротехнологий

Подробнее
123242, г. Москва, Малый Конюшковский пер., д. 2, оф. 17