Блог на разные темы

Инженеры из компании Nvidia представили новый метод обучения ИИ на основе небольшого количества данных. Это позволит решать большой объем задач с помощью относительно слабых моделей.

Компания NVIDIA разработала новый способ обучения генеративно-состязательной сети (GAN), которая в будущем может решать обширный объем задач. Исследователи объяснили, что каждая такая модель состоит из двух конкурирующих нейронных сетей: генератора и дискриминатора.

К примеру, если цель алгоритма — создание новых изображений, то сначала он исследует тысячи фотографий. Затем модель использует эти данные для тренировки своего контрагента. Для создания стабильно достоверных результатов традиционным GAN необходимо 50-100 тысяч тренировочных изображений. Если их слишком мало, то новые изображения будут недостоверными или некачественными.

Инженеры NVIDIA же решили специально искажать часть изображений, чтобы модель училась понимать вариации. При этом они делают это не на протяжении всей тренировки, а выборочно, чтобы модель избежала перегрузки.
( Collapse )

Ученые Лаборатории Колд-Спринг-Харбор (CSHL) разработали первый в мире анализатор последовательности генома для мобильного: новое приложение для iPhone под названием iGenomics.

Исследователи соединили iPhone с портативным секвенатором ДНК, так пользователи смогут создать мобильную генетическую лабораторию: она напоминает «трикодер» из «Звездного пути».

Приложение iGenomics работает на iOS, что снижает потребность в портативных компьютерах или объемном оборудовании, которое ранее использовалось в полевых условиях. Это удобно для работников, занимающихся вопросами пандемии и экологии.

Приложение для iPhone было разработано в дополнение к устройствам для секвенирования ДНК: их производит Oxford Nanopore. Обычно ученые возят с собой несколько чемоданов с ноутбуками, серверами и другим, чтобы иметь возможность проводить такой анализ где угодно. iGenomics позволяет исследовать геном в более компактном и удобном формате.

Сегодня все мы носим в карманах профессиональные фотоаппараты, поэтому нетрудно представить, что в ближайшие пару лет у всех нас также будут свои собственные секвенаторы ДНК на своих смартфонах.
Майкл Шац, профессор CSHL

Группа исследователей надеется, что их разработка будет использоваться как исследователями в поле, так и учеными в лаборатории.

Лондонский стартап представил кухню-робота, который умеет готовить и убираться. Правда, пока устройство стоит столько же, сколько весь дом.

Лондонская робототехническая компания Moley Robotics представила первую в мире кухню со встроенными роботами, которые будут готовить еду, мыть посуду и убираться. Устройство стоит около 248 тыс. фунтов стерлингов — примерно столько же, сколько и среднестатистический британский дом. Создатели признают, что этот робот не будет доступен всем желающим, но они уже получили более тысячи заказов. В будущем они хотят создать более простые и дешевые версии устройства.

«Мы впервые представляем кухню-робота, — отмечают исследователи. — Как и все прорывные технологии — автомобили, телевизоры и компьютеры — разработка понравится энтузиастам, профессионалам и будет стоить соответственно. Но мы ожидаем, что наши цены будут снижаться по мере увеличения объема и масштаба производства».

Робота разработали при содействии Тима Андерсона, повара и победителя конкурса MasterChef 2011 года. Андерсон и его коллеги создали 30 блюд, чтобы продемонстрировать возможности системы, они будут добавлять новые рецепты каждый месяц. Компания заявила, что в будущем клиенты смогут выбрать из цифрового меню более 5 тыс. блюд, а также иметь возможность записывать свои любимые блюда.

Технология оснащена двумя роботизированными манипуляторами, разработанными в сотрудничестве с ведущей немецкой робототехнической компанией Schunk. Для надежного воспроизведения движений человеческих рук, они позволяют роботу извлекать ингредиенты из умного холодильника, регулировать температуру варочной панели, использовать раковину для наполнения кастрюль и наливать, смешивать и тарелки так же, как это делал бы повар.