Category: технологии

лев

Френдмарафон

Мой старый френдмарафон перевалил за 5000 комментариев и теперь для комментирования требуется ввод капчи, а это неудобно. Поэтому я открываю новый френдмарафон, но можете также искать новых друзей и в моем старом френдмарафоне, ведь там много пользователей ЖЖ оставили свои комментарии.



Приглашаю всех принять участие в моем френдмарафоне. Можете написать в комментариях немного о себе, о том, чем интересуетесь, о чем Вы пишите и что любите и кого ищите!

Для наибольшей эффективности данного марафона просьба делать репосты, перепосты, оставлять в своих журналах и сообществах ссылки.



Так как этот пост верхний, то здесь я для более легкой навигации по моему блогу напишу содержание его:
май
июнь
июль
август
сентябрь
октябрь
ноябрь
декабрь


Смотрите также:
Заработок в интернете примерно 10% в месяц

promo antony_w august 17, 2014 11:48 18
Buy for 10 tokens
Есть блог, в котором написано много постов про роботов: ссылка И там есть несколько статей о замене рабочих мест человека роботами: Уже к 2018 году роботы отберут у человека часть профессий Рабский труд без зарплаты Армия роботов: зачем она нужна обильной людьми Поднебесной и кому может…
собака

Ультразвуковой захватчик позволяет удерживать предметы, не прикасаясь к ним



Ученые из Цюрихского университета представили ультразвуковой захватчик, который позволяет удерживать предметы, не прикасаясь к ним. Устройство можно применять на производствах, где работают с маленькими деталями, чувствительными к прикосновениям.

Исследователи создали захватчик, который использует ультразвук для удержания предметов в воздухе. Инженеры уверены, что улучшенные версии устройства позволят роботам совершать даже самые деликатные действия с различными предметами.

Основа технологии — в массиве крошечных динамиков, которые излучают звук на очень тщательно контролируемых частотах и громкостях. Они создают «волну давления», которая может удерживать объект или, если давление исходит из нескольких направлений, перемещать его.

Техника «акустической левитации» не является чем-то новым, однако исследователи до сих пор не понимали, как ее можно применить на практике.

Основная проблема во время разработки касалась вычислений конкретных частот и амплитуд, которые необходимы для того, чтобы удерживать предмет в воздухе. Поэтому большая часть работы заключалась в разработке программного обеспечения, которое можно настроить на работу с новым объектом или запрограммировать на его перемещение определенным образом — вращая, переворачивая или иным образом перемещая его по желанию пользователя.

Теперь ученые планируют провести опрос для различных отраслей промышленности и выяснить, может ли такое устройство быть полезным для них. Исследователи полагают, что их можно вводить на производстве, где используют маленькие детали, чувствительные к прикосновениям. «Зубчатые шестерни, например, сначала покрываются смазкой, а затем измеряется толщина этого слоя смазки. Даже малейшее прикосновение может повредить тонкую пленку смазочного материала», — отмечают исследователи.

собака

Facebook научил ИИ ориентироваться без карты



Алгоритм позволяет роботам находить кратчайшую дорогу в незнакомых местах. Это ключевая технология для появления умных ИИ-помощников для дома и офиса.

Команда разработчиков из Facebook AI создала алгоритм глубокого обучения с подкреплением, который помогает агенту ориентироваться в незнакомой обстановке без использования карты. У робота были только данные камеры глубины, GPS и компаса, но это не помешало ему добраться до цели по наикратчайшему пути в 99,9% случаев — без ошибочных поворотов, исследования местности и возвращения в прежнюю точку, сообщает MIT Technology Review.

Навигация без карты — необходимое условие появления роботов следующего поколения: дронов-курьеров или помощников для дома и офиса. Самые лучшие из нынешних — Spot и Atlas у Boston Dynamics или Digit у Agility Robotics — напичканы сенсорами, позволяющими им отлично соблюдать равновесие и избегать столкновений. Но оставь их на незнакомой улице и попроси вернуться домой — и они потеряются.

Хотя алгоритм Facebook пока не готов для работы вне помещений, его высокая эффективность дает разработчикам надежду, что в скором времени он сможет сориентироваться и в городской среде.

Обучение агента длилось три дня внутри фотореалистичного виртуального пространства AI Habitat, имитирующего внутренние помещения здания с коридорами, комнатами и мебелью.

Агент сделал 2,5 млрд шагов — у человека это заняло бы 80 лет, а здесь обучение заняло три дня. Это крайне сжатый срок, ведь другим алгоритмам нужен месяц и более.

Разработчики не уверены, что понимают, как ИИ учится ориентироваться, но подозревают, что он улавливает закономерности архитектурных особенностей помещений. Сейчас команда тестирует алгоритм в реальных условиях при помощи робота LoCoBot.


собака

Facebook научил роботов ориентироваться без карты и объезжать препятствия



Facebook разработал ИИ для роботов, который позволяет им передвигаться без карт, отклоняясь при этом от проложенного маршрута. Об этом говорится в сообщении компании.

Многие роботы уже умеют передвигаться без карт, ориентируясь по показаниям датчиков или по ориентирам на местности. Однако ориентирование без карт позволяет им передвигаться только по заранее обозначенному маршруту — другими словами, когда робот встречает препятствие на пути, он не может изменить курс и просто застревает.

Инженеры из Facebook нашли решение этой проблемы — созданный ими ИИ для управления роботами в ходе испытаний позволил устройствам добраться до места назначения в 99,9% случаев, отклоняясь при этом от курса в пределах 3%.

По словам исследователей, этого достаточно, чтобы обойти возникающие на пути препятствия. При этом работы были оснащены стандартной RGB-камерой с датчиками глубины, GPS и компасом.

Добиться такого результата позволил особый процесс обучения нейросети, в ходе которого ИИ научился обрабатывать двухточечную навигацию примерно на 2,5 млрд шагов вперед.

собака

Незаметная жертва автоматизации: секретарши



Спрос на офисную работу для женщин без высшего образования постоянно снижается. Этот процесс происходит тихо, но хорошо отражает схожие тенденции у синих воротничков — фабричных рабочих. Но если закрытие заводов и увольнения тысяч рабочих обсуждают в СМИ, секретарей просто не замечают.

Раньше секретари-референты управляли офисами. Теперь все чаще офисы обходятся без них. Технологии отнимают у людей работу по заполнению документов, назначению встреч и бронированию билетов. Компании, радуясь возможности сократить расходы, активно урезают штат.

С 2000 года в США потеряли работу свыше 1,6 млн секретарей-референтов и офис-менеджеров — это почти 40%. 95% из них — женщины.

Аналогичный процесс можно наблюдать в промышленности. Эти увольнения не привлекали внимания. В отличие от закрытия фабрик, разом оставляющих без работы тысячи человек, работа в традиционном женском секторе сокращалась капля за каплей.

Анализ ситуации осложняется тем, что подробности о трудовой деятельности и обязанностях секретарей-референтов, а также об их зарплатах трудно получить. Многие из них, покидая компанию, подписывают соглашение о неразглашении. Журналисты Wall Street Journal лично побеседовали с десятком секретарей — работающих или уволенных — и их начальниками.

Многие из этих женщин в возрасте 50 — 60 лет могут найти новую работу только с понижением зарплаты. На их место часто берут кого-то помоложе и с высшим образованием. Некоторые вынуждены одновременно работать на нескольких начальников, чтобы сводить концы с концами.
Collapse )
собака

Amazon введет технологию оплаты с помощью ладони



Компания Amazon работает над технологией оплаты товаров и услуг с помощью ладони. Специально для этого они разрабатывают терминалы, которые позволят связать платежную информацию с рукой.

Источники издания Wall Street Journal отмечают, что компания уже закончила разработку терминалов оплаты с помощью ладони, которые они будут внедрять в кафе, рестораны быстрого питания и магазины с постоянным потоком клиентов.

Для начала пользования терминала, система предлагает привязать ладонь к информации о карте. Для этого нужно вставить пластиковую карту в терминал и отсканировать руку. После этого система позволит платить, используя только ладонь.

Компания также планирует, что они будут хранить данные о транзакциях в облаке Amazon, чтобы улучшить таргетированную рекламу. Однако в компании также отмечают, что этот шаг может отпугнуть большую часть пользователей.

Amazon работает с Visa для тестовых транзакций и ведет переговоры о сотрудничестве с Mastercard. Инженеры также продолжают обсуждать каким образом лучше реализовать технологию, так как некоторые покупатели могут отказаться связывать свои биометрические данные с Amazon.

Ранее, благодаря опросу ЦБ России, выяснилось, что половине россиян трудно обойтись без безналичных расчетов, — а доля населения, которое расплачивается в основном наличными, с 2014 по 2018 годы упала почти вдвое. По данным ЦБ, с 2010 по 2018 годы доля россиян, которые используют для оплаты товаров и услуг только наличные, сократилась более чем в 10 раз — с 65% до 6%. В 2018 году количество тех, кто предпочитает платить наличными, впервые оказалось меньше половины населения и составило 37%.

собака

ИИ научили распознавать человека по танцу



Финские ученые создали нейросеть для распознавания человека по танцу. Испытания показали, что искусственный интеллект способен определить человека по движениям в свободном танце с точностью до 90%. Исследование опубликовано в журнале Journal of New Music Research.

Движения человека во время танца часто соответствуют жанру музыки и ее темпу. Этот процесс двусторонний — то есть не только музыка предопределяет танец, но и танец подходит под музыку.

На основе этой гипотезы исследователи попросили 73 добровольца станцевать под музыкальные произведения 16 различных жанров — от композиции «Want You More!» группы Duran Duran до джазовой «Muskrat Ramble».

Во время танца движения добровольцев считывались датчиками захвата движений, на основе данных которых исследователи составили двумерную модель тела участников эксперимента.

Затем ученые разработали алгоритм, основанный на методе опорных векторов, и дали ему задачу сопоставить запись танца с тем, кто его танцует.

Точность распознавания оказалась крайне высокой — около 90%. Авторы исследования отмечают, что нейросеть лучше всего определяла танцующего по движениям головы, шеи и плеч.

собака

Три российские компании представят роботов-аватаров на конкурс ANA Avatar XPRIZE

По условиям конкурса, команда-победитель должна будет продемонстрировать многоцелевой роботизированный комплекс телеприсутствия



Фонд развития высоких технологий XPRIZE анонсировал результаты отбора робототехнических команд для участия в технологическом конкурсе «ANA Avatar». В конце 2020 года 77 команд должны будут продемонстрировать работоспособность своих «Avatar Systems». В 2021 году в ходе полуфинала определятся 20 лучших команд, которые примут участие в финале.

В число компаний, прошедших отбор на ANA Avatar, вошли три российских участника: NeuroRobotics, ITIS.LAB, Kleiber Bionics LLC.
27 команд было отобрано из США, 14 – из Японии, по 4 – из Канады и Индии, по 3 – из Великобритании, Германии Италии и Южной Кореи, по 2 – из Австралии, Нидерландов и Швейцарии, по 1 – из Бразилии, Колумбии, Чехии, Финляндии, Иордании, Мексики и Таиланда. Всего на конкурс было подано около 1800 заявок.

Для победы в конкурсе команды должны будут объединить в своем аватаре несколько технологий. Устройства должны обеспечить оператору возможность видеть, слышать и взаимодействовать в удаленной среде, создавая эффект присутствия. Организаторы надеются, что в будущем эти разработки смогут помочь в предоставлении медицинских услуг и реагировании на ЧС в случае стихийных бедствий. При разработке робота командам предстоит соединить решения по захвату движений, сенситивным технологиям, дополненной и виртуальной реальности, искусственного интеллекта, в том числе технологии глубинного машинного обучения и самообучения.
Collapse )
собака

Искусственный интеллект AlphaZero сможет управлять квантовым компьютером



Искусственный интеллект AlphaZero сможет управлять квантовым компьютером. Об этом говорится в исследовании ученых из Орхусского университета в Дании.

Несколько лет назад группа ученых представила искусственный интеллект AlphaZero, который всего за 4 часа научился обыгрывать в шахматы лучшие нейросети, годами изучавшие человеческий опыт игры. Теперь ученые начали использовать этот же алгоритм для управления квантовым компьютером.

Квантовый компьютер сможет решить некоторые проблемы, которые не могут быть решены с помощью современных классических компьютеров, даже если мы объединим все эти компьютеры в мире в один. При этом сейчас практически не создавались полностью рабочие квантовые компьютеры, которые имели бы квантовое превосходство по сравнению с обычными суперкомпьютерами.

В Орхусском университете исследовательская группа под руководством профессора Джейкоба Шерсона использовала алгоритм AlphaZero для обучения управлению квантовой системой. При этом особенность AlphaZero в том, что система обучалась абсолютно самостоятельно без какой-либо человеческой экспертизы.

Исследовательская группа в Орхусском университете с помощью компьютерного моделирования продемонстрировала широкую применимость AlphaZero. Алгоритм применили к трем различным задачам в сфере управления квантовым компьютером.

«Когда мы проанализировали данные AlphaZero, мы увидели, что алгоритм научился использовать основную симметрию проблемы, которую мы изначально не рассматривали. Это был удивительный опыт».
Ведущий аспирант университета Могенс Далгаард


Разработчики выложили код алгоритма для управления квантовыми сетями в открытый доступ. По словам ученых, через несколько часов после публикации кода с ними связались представители крупнейших технологических компаний и квантовых лабораторий, и предложили совместное сотрудничество.

собака

Новый алгоритм обучается через вознаграждения



Новый алгоритм обучается решать задачи с помощи системы вознаграждения. Он поможет биологам понять, как мотивация и психическое здоровье влияет на решения человека.

Исследователи отмечают, что им только предстоит выяснить механизмы, которые позволяют животным учиться с помощи системы вознаграждения. Ученые надеются, что если имитировать поведение в рамках развития искусственного интеллекта, то они смогут более детально выяснить и механизмы мозга человека.

DeepMind, дочерняя компания Alphabet’s, предложила новую теорию о механизмах вознаграждения в нашем мозгу. Эта гипотеза, подкрепленная первоначальными экспериментальными выводами, могла бы не только улучшить наше понимание психического здоровья и мотивации, ученые отмечают, что она также могла бы подтвердить нынешнее направление исследований ИИ для создания интеллекта, похожего на человеческий.

Усиливающее обучение учит комплексным, новым задачам через положительные и отрицательные обратные связи. Алгоритм начинает усваивать задание, случайным образом предсказывая, какое действие может принести ему вознаграждение. Затем он совершает действие, наблюдает за реальной наградой и корректирует свое предсказание, основываясь на пределе погрешности.

После миллиарда предположений алгоритм сводит ошибки предсказания к нулю, и в этот момент он точно знает, какие действия нужно предпринять, чтобы максимизировать свою награду и тем самым может эффективно выполнять задания.