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IA ajuda a resolver um dos maiores problemas não resolvidos da física

Pela primeira vez, os pesquisadores da ETH Zurich conseguiram automatizar a modelagem de turbulência em líquidos combinando a mecânica dos fluidos e inteligência artificial. Sua abordagem é baseada na combinação de Algoritmos de aprendizado de máquina de reforço com turbulência Simulações de fluxoque foram realizadas no supercomputador Piz Daint do Centro Nacional de Supercomputação da Suíça.

Conforme descrição da pesquisa publicada recentemente na revista Inteligência da máquina da natureza foi publicado, os pesquisadores desenvolveram novos algoritmos de aprendizado de máquina de reforço (RL) e os combinaram com uma abordagem física para modelagem Turbulência.

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Eles atacaram um aspirador de pó robótico e ouviram o que estava acontecendo na sala onde ele estava funcionando

Cientistas dos Estados Unidos e de Cingapura usaram um aspirador de pó robótico para escutar o som nas salas e identificar programas de TV sendo reproduzidos na sala onde o aspirador estava localizado. O desempenho é ainda mais impressionante porque o Aspirador autônomo não estão equipados com microfone. Este trabalho mostra que qualquer dispositivo com tecnologia lidar provavelmente pode ser usado para espionagem.

Usamos esses tipos de dispositivos em casa sem pensar muito nisso. Mostramos que, embora esses dispositivos não tenham microfone, podemos reescrever seu sistema de navegação para escutar conversas e revelar informações confidenciais, diz o professor Nirupam Roy, da Universidade de Maryland.

Das em robôs autônomos usava Sistema Lidar examina o ambiente com a ajuda de lasers. Sua luz é refletida nos arredores do aspirador de pó e alimentada nos sensores do aspirador para criar um mapa da sala. Os especialistas especulam há algum tempo que os mapas criados por aspiradores de pó autônomos, que muitas vezes ficam armazenados na nuvem, podem ser usados ​​para publicidade.

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Como superar a inteligência artificial - humano versus máquina.

Sistemas de computador AI estão encontrando seu caminho em muitas áreas de nossas vidas e oferecem grande potencial, desde veículos autônomos até ajudar médicos em diagnósticos e robôs autônomos de busca e resgate.

No entanto, um dos principais problemas não resolvidos, especialmente com o ramo da IA ​​conhecido como "redes neurais", é que os cientistas muitas vezes não conseguem explicar por que as coisas dão errado. Isso se deve à falta de compreensão do processo de tomada de decisão nos sistemas de IA. Esse problema é conhecido como o problema da "caixa preta".

Quem é mais esperto?

Um novo projeto de pesquisa de 15 meses pela Universidade de Lancaster, no qual a Universidade de Liverpool também está envolvida, visa desvendar os segredos do problema da caixa preta e encontrar uma nova maneira de "Aprendizagem profunda"de modelos de computador de IA que tornam as decisões transparentes e explicáveis.

O projeto "Rumo a sistemas de aprendizagem robótica autônoma responsáveis ​​e explicáveis"irá desenvolver uma série de procedimentos de verificação e teste de segurança para o desenvolvimento de algoritmos de inteligência artificial. Isso ajudará a garantir que as decisões tomadas pelos sistemas sejam robustas e explicáveis.

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Uma estação de TV sul-coreana contratou um apresentador de IA

O canal MBN da televisão a cabo sul-coreana apresentou a primeira apresentadora, simultaneamente de um inteligência artificial é controlado. O Moderador de IA com o nome AI Kim é baseado em uma pessoa real que dirige um segmento de informações no MBN, Jim Ju-ha. O próprio AI Kim recentemente se apresentou e disse que surgiu depois de assistir aos vídeos de dez horas de Kim Ju-ha. O KI aprendeu os detalhes em sua voz, sua maneira de falar, suas expressões faciais, movimentos labiais e linguagem corporal. A inteligência artificial diz: "Sou capaz de transmitir mensagens como Kim Ju-ha.

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A inteligência artificial resolveu um dos problemas mais difíceis da biologia

O problema científico de longa data e extremamente complexo da estrutura e comportamento das proteínas foi resolvido pelo novo sistema de inteligência artificial AlphaFold. Os cientistas da DeepMind mostraram que a inteligência artificial que eles criam pode prever quais proteínas de forma tridimensional se formarão a partir de sequências de aminoácidos.


Predizer qual será a forma tridimensional de uma proteína tem sido um mistério para os cientistas por meio século. A capacidade de prever com precisão a estrutura das proteínas com base em sua sequência de aminoácidos seria um grande benefício para as ciências biológicas e a medicina. Isso aceleraria significativamente os esforços para compreender os blocos de construção das células e permitiria que novos medicamentos fossem desenvolvidos mais rapidamente.

A equipe de DeepMind a inteligência artificial desenvolvida resolveu o problema. É uma afiliada do Google que teve muitos sucessos no desenvolvimento de algoritmos avançados. Alguns anos atrás você fez Programa AlphaGo o mestre de go tocou várias vezes. Outra de sua inteligência artificial, conhecida como AlphaStar, acabou por ser melhor do que 99,8% dos jogadores no jogo de estratégia em tempo real StarCraft II. No entanto, alcançar sua nova inteligência artificial - AlphaFold - supera os bons resultados nos jogos.

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IA lê imagens faciais de ondas cerebrais

A Universidade de Helsinque desenvolveu uma ferramenta de Inteligência Artificial que permite que você tenha uma ideia do que seu cérebro está pensando em um determinado momento. Depois de ler as ondas cerebrais de pessoas que são solicitadas a focar na imagem de uma pessoa, o algoritmo de IA cria imagens faciais para as quais os participantes olham. Esta pesquisa, descrita em Nature Scientific Reports, consistia em realizar várias fases da prática e teste o algoritmo.

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